提出可适配不同资源块长度的信道估计去噪方法，无需重训练。
ReFLEX: Length-Generalizable CSI Denoising for MIMO-OFDM via Relative-Frequency Bias
- 用子载波偏移生成相对频率位置偏置，改进Transformer频域注意力
- 单个模型在未见资源块长度下实现-9.6dB NMSE，无需重训
- 适用于稀疏导频场景，提升系统误块率性能2-3dB
本文研究了在可变NR资源块（RB）分配下的MIMO-OFDM信道状态信息（CSI）去噪问题。提出ReFLEX，一种长度泛化的Transformer模型，其频域注意力机制引入由子载波偏移生成的相对频率位置偏置（RFPB）。该模型仅需一个检查点即可处理未见过的RB长度，并能在测试的RB5/RB10 PUSCH配置中直接应用于稀疏导频参考信号（DM-RS）观测，无需重新训练。在3GPP TR 38.901 UMa NLOS信道环境下，ReFLEX在未见的RB长度上实现了约-9.6 dB的归一化均方误差（NMSE）。在NR PUSCH/UL-SCH仿真中，经ReFLEX去噪后结合时频插值，将10%误块率（BLER）阈值提升了约2–3 dB。
原文摘要 · Abstract (English)
This letter studies CSI denoising for MIMO--OFDM with variable NR resource block (RB) allocations. ReFLEX is a length-generalizable Transformer whose frequency attention uses a relative-frequency position bias (RFPB) generated from subcarrier offsets. A single checkpoint handles unseen RB lengths and can be applied to sparse DM-RS observations in the tested RB5/RB10 PUSCH setup without retraining. In a 3GPP~TR~38.901 UMa NLOS channel, ReFLEX achieves about $-9.6$~dB NMSE on unseen RB lengths. In NR PUSCH/UL-SCH simulations, ReFLEX denoising followed by time-frequency interpolation reduces the 10\% BLER threshold by about 2--3~dB.
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