一种智能反射面辅助的MIMO通信系统的信道估计方法

    公开(公告)号:CN115913830A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202210423503.4

    申请日:2022-04-21

    摘要: 本发明提供一种智能反射面辅助的MIMO通信系统的信道估计方法,将深度学习技术应用于智能反射面的信道估计,同时引入以接收信号作为条件信息的条件生成对抗网络,通过减少神经网络训练过程中的信息损失以有效提高信道估计精度和改善鲁棒性性能;分别在生成器和判别器采用U‑Net结构和修补结构以提高生成器生成更为逼真的数据的能力和识别输入详细信息的能力;提出一种用于更新生成器参数的优化损失函数以在训练过程中保持正确的优化方向,从而在生成器和判别器对抗训练过程进一步提高条件生成对抗网络的信道估计性能。本发明基于条件生成对抗网络的智能反射面辅助的MIMO通信系统的信道估计方法,有效提高了智能反射面辅助的MIMO通信系统的信道估计性能。