一种基于时空循环架构的3D人体姿态估计方法，通过分别设计三个图卷积网络来处理这些图数据，最终得到一个融合的特征，充分学习关节之间的空间相关性，同时在一定程度上解决了关节的自遮挡问题；采用了一种全局局部的交替机制，通过结合在建模全局信息方面表现出色的自注意力机制和能够控制注意力机制关注范围的滑动窗口机制，以引导网络在较短的时间内关注局部细节，在较长的时间内关注全局信息，因此本方法成功避免了较长序列的干扰，使改进后的自注意力能够交替关注全局和局部信息，更加全面地捕捉时间特征，并在一定程度上解决关节的深度模糊问题。经过实验，与将自注意力机制引入3D人体姿态估计领域的方法PoseFormer比较，本方法更加准确。