基于深度学习的大规模MIMO联合波束赋形和信道估计方法

本发明属于信息与通信技术领域，涉及一种基于深度学习的大规模MIMO联合波束赋形与信道估计方法。针对单用户MIMO信道估计问题，本发明提出了一种深度学习框架，以提升信道估计的性能。该框架由两个主要模块构成：一个基于卷积神经网络(CNN)的收发端波束生成器，以及一个基于参数学习的UAMP‑SBL算法的信道估计器。框架采用多次迭代优化过程，其中波束生成器基于上次估计的虚拟信道信息来自适应设计当前轮次的波束，而信道估计器则负责更新实时信道估计结果。仿真实验表明，本发明所提出的方法在性能上优于基于随机波束的基线方法。