电讯技术

作者：甘臣权,郭宇航,祝清意

单位：(重庆邮电大学 a.通信与信息工程学院;b.网络空间安全与信息法学院，重庆 400065)

关键词：可重构智能反射面；信道估计；超分辨网络；深度残差网络；

基金：重庆市自然科学基金面上项目（cstc2021jcyj-msxmX0761）；广西重点研发计划（AB24010317）

为了在可重构智能反射面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS）辅助通信系统中精确估计信道，并解决信道估计开销过高的问题，提出了一种基于快速超分辨率卷积神经网络（Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network，FSRCNN）的信道估计方案。在信道估计的初始阶段，选择关闭部分反射元件，并借助少量导频信号完成信道估计，将估计结果视为低精度与低分辨率（Low Resolution，LR）的图像,通过线性插值将其扩展为具有低精度的高分辨率（High Revolution，HR）图像。随后，利用FSRCNN提高估计结果的精度，并通过基于深度残差网络的噪声去除模型（CNN-based Deep Residual Network，CDRN）进一步提升信道估计的准确性。数值结果表明，相较于基准方案，所提的信道估计方案在保持低信道估计开销的同时，得到了更准确的信道估计结果。

来源：2024年第11期

《电讯技术》期刊编辑部

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