基于残差DNN的1-比特大规模MIMO信道估计方法

摘要

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及基于残差DNN的1‑比特大规模MIMO信道估计方法，用户端所有天线向基站发送导频信号，基站端天线接收到信号矩阵，将接收的信号矩阵向量化处理，分别对其实部和虚部进行量化，根据量化信号以及信道模型生成用于训练深度残差神经网络的样本集；将训练样本集送入深度残差神经网络进行离线阶段训练；再将训练好的深度残差神经网络配置在基站端，用于在线阶段的信道估计；本发明通过将残差网络的思想引入到深度神经网络中，解决了直接使用深度神经网络进行信道估计时梯度爆炸和梯度消失的问题，且由于残差深度神经网络具有强大的学习能力，使得1‑比特大规模MIMO系统信道估计的性能得到了显著提升。