基于残差U型网络的大规模MIMO信道估计

摘要

为了准确获取无线信道的状态信息，本文提出一种残差U型网络的信道估计方法(Res-UNet).采用最小二乘法计算导频位置的信道频域响应，将其作为神经网络的输入，利用Res-UNet模型的编码器进行特征提取和增加特征深度，同时编码器每层的特征会通过跳跃连接进入解码器对应层中.在解码器中，根据跳跃连接的高分辨率特征和编码器层的深度特征，解码器能够准确地重构出真实信道响应.在聚集延迟线模型C信道环境中进行仿真，仿真结果表明，改进后的网络使用更少的导频可以获得更好的信道估计结果.在导频数量和信噪比相同的条件下，Res-UNet比最小二乘法信道估计性能提升了约31 dB,比ResFSRNet信道估计性能提升了约13 dB.

关键词

残差连接 / U-Net / 信道估计