超大规模太赫兹系统深度学习信道估计算法

作     者：于舒娟 赵阳 魏玉尧 张昀 高贵 赵生妹 YU Shujuan;ZHAO Yang;WEI Yuyao;ZHANG Yun;GAO Gui;ZHAO Shengmei

作者机构：南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.62375140) 江苏省研究生科研与实践创新计划基金资助项目(No.KYCX23_0994) 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2025年第46卷第1期

页      码：144-156页

摘      要：为了进一步提升THz超大规模MIMO系统混合场信道估计性能,基于不动点网络(FPN)引入了一种基于跨通道信息交互的Transformer注意力机制模块与快速傅里叶变换卷积网络(FCN),提出了一种基于图像恢复网络的信道估计算法FPN-OTFN,将信道估计问题建模为图像恢复问题。在导频处采用最小二乘算法获得初始信道信息,并将其作为所提FPN-OTFN算法的输入,通过训练学习低精度信道图像和高精度图像间的映射关系,恢复出真实的信道状态信息。仿真实验结果表明,所提算法不仅继承了FPN框架的高效性、自适应性,同时对THz信道拥有较高的估计精度和良好的鲁棒性。

主 题 词：信道估计 THz超大规模MIMO系统 深度学习 图像恢复 注意力机制 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001] 

核心收录：

D　O　I：10.11959/j.issn.1000-436x.2025018

馆 藏 号：203157293...