摘要
本发明公开了超大规模MIMO通感一体化中基于感知辅助互注意力的近场信道估计方法,包括:通过超大规模MIMO ISAC系统中的信道特性、雷达感知通信过程中散射体的位置信息特性、雷达感知目标的模型构建以及对基站接收到的信号的预处理得到训练数据集和测试数据集;基于卷积层及跨模态注意力编码器构建深度卷积神经网络模型,其中卷积层用于对矩阵局部特征进行提取并重塑两者的数据类型,编码器通过跨模态注意力将矩阵数据进行融合并利用双注意力增强重要特征的提取与利用;对深度卷积神经网络模型进行训练和测试;采用深度卷积神经网络模型得到估计信道矩阵。本发明显著提高了信道估计的准确性和稳定性。
技术关键词
深度卷积神经网络模型
信道估计方法
超大规模
雷达
通道注意力机制
重构矩阵
基站天线阵列
注意力编码器
跨模态
通信信道估计
无噪声
系统为您推荐了相关专利信息
绝缘设备
电力系统外绝缘
超宽带雷达
信号提取方法
圆迹合成孔径雷达
回波模拟方法
半主动雷达
基带处理单元
上变频模块
中频信号
自动运维方法
大型光伏电站
SLAM地图
北斗定位数据
巡检机器人
航天器路径规划
动态
状态空间模型
航天器动力学
强化学习框架