多尺度残差注意力的高速铁路OFDM信道估计

摘要：

针对高速铁路正交频分复用(OFDM)通信系统在高速移动场景下,难以准确对快时变信道状态信息进行估计的问题,提出了一种基于多尺度残差注意力网络的高速铁路OFDM信道估计方法.首先,设计多尺度信道特征提取结构,对低分辨率信道矩阵采用多尺度多维特征提取,增强了信道不同尺度信息的提取能力.然后,构建残差注意力级联深度网络进行信道特征重构映射,将局部残差反馈结合注意力机制促进深层特征的融合和利用,提升OFDM信道矩阵的重构映射能力.最后,使用子像素卷积重构生成高分辨率信道矩阵,完成信道估计.通过频域和时域信道估计测试分析表明:在低速及高速铁路场景下,该方法与其他方法相比,信道估计的精度和复杂度等客观性评价指标均优于比较算法,能够满足OFDM信道估计的要求.

关键词：信道估计、深度残差注意力、多尺度卷积神经网络、正交频分复用系统、超分辨率重构

所属期刊栏目：52

分类号：TN911.72;TP391.9

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;兰州交通大学天佑创新团队项目;兰州交通大学基础研究拔尖人才项目

在线出版日期：2023-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：512-522