超大规模MIMO下基于元学习的信道估计方法、终端及介质

本发明涉及无线通讯技术领域，提供了一种超大规模MIMO下基于元学习的信道估计方法、终端及介质，步骤包括：基于多个单天线用户和一个超大规模均匀线性阵列基站的无线通信系统构建基于球面波的近场信道模型；基于密集残差网络的图像超分辨率重建模型，将导频位置处的信道频率响应视为低分辨率2D图像并作为输入，并通过网络输出高分辨率2D图像形式的信道频率响应，重建整个信道状态信息；在网络进行信道估计的基础上引入元学习，元学习通过在多个任务下调整网络模型参数，并采用少量数据样本实现新环境下的参数更新，获得初始化参数，实现在不同环境下的高精度的信道估计。本发明具有更高的估计精度和较低的计算复杂度，能够快速适应新的信道环境。