采用通道注意力机制的RIS辅助MIMO级联信道估计

可重构智慧表面(RIS)辅助多天线毫米波无线通信系统的级联信道有直传和反射两条链路,系统维数大且复杂,获取信道状态信息(CSI)困难.针对RIS辅助下的大规模多输入多输出(MIMO)通信系统应用场景,提出了基于通道注意力机制的SE-ResNetV2网络来获取CSI,在残差网络(ResNet)中引入了通道注意力模块,通过挤压和激励策略来提高噪声特征的捕捉能力.仿真结果表明,相比于最小二乘(LS)估计算法和常规的注意力机制深度ResNet,所提出的深度学习网络具有更好的去噪效果和估计精度.