본 논문은 FDD MIMO 무선 통신 시스템에서 심층 학습을 활용하여 업링크 CSI를 보조 정보로 활용하는 새로운 다운링크 CSI 획득 기법을 제안합니다. 기존의 모듈식 통신 프레임워크(채널 추정, CSI 압축 및 피드백)에서 개별적으로 모듈을 설계하는 방식의 한계를 극복하기 위해, 심층 결합 소스-채널 코딩(DJSCC) 아키텍처를 채택하여 채널 추정과 CSI 피드백을 공동으로 학습하는 접근 방식을 제시합니다. 이를 통해 기존의 분리된 소스-채널 코딩에서 발생하는 cliff effect를 완화하고, 업링크와 다운링크 채널 간의 부분 상호성을 활용하여 추가 오버헤드 없이 업링크 CSI를 보조 정보로 활용하여 CSI 재구성 정확도를 향상시킵니다. 실험을 통해 업링크 CSI의 효과와 end-to-end 다중 모듈 공동 학습 아키텍처의 필요성을 검증합니다.
