一种面向非正交叠加导频传输的数据模型双驱动迭代接收方法

本发明公开了一种面向非正交叠加导频传输的数据模型双驱动迭代接收方法，属于无线通信技术领域。该方法通过融合传统模型驱动与数据驱动深度学习技术，构建包含信道估计、信号检测与解码子模块及基于残差训练的信道估计网络的迭代接收架构。具体包括：利用初始信道估计进行导频干扰消除和初始数据检测；通过解码反馈的可靠数据估计进行导频与数据干扰消除，生成最小二乘信道估计；采用残差卷积网络对信道估计去噪，优化信道系数；迭代更新检测与解码结果，最终输出原始比特估计。本发明结合自监督机制抑制差错传播，在非正交叠加导频场景下显著提升信道估计精度与数据检测性能，具有复杂度低、鲁棒性强、适应动态场景的优势，适用于6G通信系统的高吞吐量传输需求。