一种基于深度学习的智能反射面辅助通信系统信道估计方法

本发明属于信道估计领域，具体涉及一种基于深度学习的智能反射面辅助通信系统信道估计方法；包括构建RIS辅助无线通信上行链路系统；获取信号数据并采用LS算法处理得到低精度含噪信道数据；构建基于深度学习的信道估计网络模型；将低精度含噪信道数据送入信道估计网络处理得到增强低层特征、增强中层特征、高层特征，并拼接得到融合特征；将融合特征处理后与低精度含噪信道数据进行减法运算得到预估去噪信道，并反向传播训练模型参数直至收敛；获取待测信道数据输入训练好的信道估计网络模型，输出预测的去噪信道；本发明运用于智能反射面辅助通信的信道估计问题，最大限度提升信道估计精度。