Bài báo này nghiên cứu các kỹ thuật nén dựa trên AI để truyền tín hiệu đa chiều trong điều kiện hạn chế nghiêm ngặt về băng thông và độ trễ trên đường truyền fronthaul của các hệ thống không dây. Các chiến lược thông thường như cảm biến nén, lượng tử hóa vô hướng và đường ống codec cố định dựa trên thông tin trước hạn chế, bị suy giảm hiệu suất nhanh chóng ở tỷ lệ nén cao và khó điều chỉnh trên các kênh và môi trường triển khai. Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu các kỹ thuật nén dựa trên AI và phân tích hai phương pháp nén cao tiêu biểu: phản hồi CSI thông qua học tập đầu cuối và tối ưu hóa tiền mã hóa cấp khối tài nguyên (RB) và kết hợp nén. Dựa trên những hiểu biết này, chúng tôi đề xuất một chiến lược nén fronthaul được thiết kế riêng cho kiến trúc không có cell, hướng tới tỷ lệ nén cao, tổn thất hiệu suất có thể kiểm soát được, thích ứng tốc độ cấp RB và suy luận độ trễ thấp phù hợp cho truyền dẫn tập trung, hợp tác trong các mạng thế hệ tiếp theo.
