基于多模态信号处理的无线接入网导频传输优化与信道参数动态估计方法和系统

本公开提供了一种基于多模态信号处理的无线接入网导频传输优化与信道参数动态估计方法和系统。该方法通过实时监测信道状态并结合机器学习和强化学习技术，动态调整导频的密度、位置和功率，实现导频资源的高效利用与信道估计的精确提升。在高速移动、多用户密集及复杂多径等多种通信场景下，系统能够智能切换导频策略，支持无导频或低导频信道估计，显著降低导频占用带宽和终端能耗。进一步采用模拟导频技术和强化学习算法优化导频布局，提升信道估计的鲁棒性和抗干扰能力。本发明可实现导频资源节省和信道估计误差降低，误码率大幅减少，极大增强无线通信系统的频谱效率和通信质量，适用于5G及未来6G网络环境。