摘要
本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于深度学习的RIS辅助通信系统信道估计方法，包括：构建RIS辅助通信系统的信道估计模型，模型采用AMRN网络；激活部分RIS元件，其中L小于N；用户设备发射信道信息，并通过激活后的RIS元件转发到基站；对基站接收到的信道信息进行初步信道估计，得到初步信道估计结果HLS；将HLS输入到预训练的AMRN网络中，得到信道估计结果；本发明通过利用深度可分离卷积提取局部特征，结合上下文感知的非线性权重生成机制，强化了信道的局部高频特征捕捉和增强，还通过融合高频信息与低频信息，有效提高了RIS信道估计的精度和适用性，降低了计算复杂度。
