多尺度残差注意力的高速铁路OFDM信道估计

作     者：陈永 蒋丰源 詹芝贤 CHEN Yong;JIANG Fengyuan;ZHAN Zhixian

作者机构：兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 

出 版 物：《电子科技大学学报》 (Journal of University of Electronic Science and Technology of China)

年 卷 期：2023年第52卷第4期

页      面：512-522页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0701[理学-数学] 

基　　金：国家自然科学基金(61963023 61841303)。 

主　　题：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 

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。