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首页> 外文会议>International ITG Workshop on Smart Antennas >Predicting CSI for Link Adaptation Employing Support Vector Regression for Channel Extrapolation
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Predicting CSI for Link Adaptation Employing Support Vector Regression for Channel Extrapolation

机译：使用支持向量回归进行信道外推的链路适配预测CSI

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Link adaptation in LTE-A is based on channel state information (CSI). For time-selective channels, CSI might be out-dated already in the next subframe. Hence, CSI prediction must be employed. This paper investigates support vector regression (SVR) for channel extrapolation and prediction. SVR is applied for learning from the previous channel estimates in order to predict the CSI of the following ones. Simulation results show that the proposed method performs better than simple linear prediction methods and close to minimum mean square error prediction especially in a reasonable signal to noise ratio regime.
机译：LTE-A中的链路自适应基于信道状态信息（CSI）。对于时间选择信道，在下一个子帧中，CSI可能已经过时。因此，必须采用CSI预测。本文研究了用于信道外推和预测的支持向量回归（SVR）。 SVR用于从先前的信道估计中学习，以便预测后续信道的CSI。仿真结果表明，所提出的方法比简单的线性预测方法具有更好的性能，并且接近于最小均方误差预测，特别是在合理的信噪比条件下。

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