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作者：谷志茹;毛麒云;胡久松;石伟;罗沛;曾茜;夏天;蒋广东;
单位：湖南工业大学轨道交通学院;
摘要：为解决毫米波大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统在低信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)环境下信道状态信息(Channel State Information, CSI)获取困难以及计算开销较大的问题，提出了一种基于注意力残差网络的毫米波大规模MIMO系统信道估计算法。该算法通过构建注意力引导模块和残差收缩模块，学习正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)解调和传统信道估计方法的联合近似，从而在大规模MIMO-OFDM系统中有效提升信道估计的精度和鲁棒性。采用5种信道估计算法进行仿真实验，仿真结果表明，所提算法在降低系统运行开销的同时也提升了信道估计精度。研究结果验证了该算法在抗干扰和降低计算复杂度方面的有效性。
关键词：毫米波;;大规模多输入多输出;;注意力机制;;信道估计
基金资助：国家自然科学基金区域联合基金资助重点项目(U23A20385);; 湖南省自然科学基金(2022JJ50005,2023JJ50202)~~
