本发明专利技术涉及一种基于Swin Transformer的深度卷积生成对抗网络的信道估计方法，属于无线通信技术领域。首先，接收到的MIMO信号经过OTFS调制，并通过Swin Transformer构建的编码器，提取出接收信号的深层特征。然后，这些特征与参考信号一起输入到DCGAN模块中，通过生成与实际信道相匹配的信道响应，获得初步的信道估计结果。随后，初步的信道估计结果由包含卷积层、批量归一化层和ReLU激活函数的解码器进一步优化，以恢复更精确的信道信息。接着，解码器的输出信道信息经过上采样模块处理。最后，对接收到的信号进行解调，准确还原传输数据。本发明专利技术的方法通过结合MIMO与OTFS系统以及先进的深度学习技术，为提升复杂信道条件下的信道估计精度和无线通信系统的传输性能提出了设计建议。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于swin transformer的深度卷积生成对抗网络的信道估计方法，属于无线通信。
技术介绍
1、近年来，随着无线通信技术的快速发展，mimo技术与otfs技术凭借其在复杂信道环境中的优越性能，成为下一代无线通信系统的重要组成部分。mimo技术通过多天线的配置，能够显著提升系统的频谱效率和抗干扰能力，而otfs技术通过在延迟-多普勒域中的调制方式，进一步增强了信号在时间和频率选择性衰落条件下的鲁棒性。然而，面对复杂的无线信道环境，如何准确有效地进行信道估计仍然是一个亟待解决的难题。
2、近年来，图像处理、自然语言处理等领域取得了显著的成果。这些模型通过深度神经网络结构，能够从大量数据中提取高维特征，并生成高质量的输出结果。因此，借助深度学习技术来提升信道估计的准确性，已成为无线通信领域的一个研究热点。swintransformer作为一种新型的视觉transformer，通过引入滑动窗口机制和分层结构，实现了对复杂特征的高效提取；而深度卷积生成对抗网络(dcgan)则通过生成器与判别器的对抗训练，能够生成与实际信道响应接本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于Swin Transformer和深度卷积生成对抗网络的信道估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于Swin Transformer和深度卷积生成对抗网络的信道估计方法，其特征在于，步骤S1中，所述的预处理包括以下步骤：符号同步、频率偏移校正和去除保护间隔，将预处理后的信号样本划分为训练集和测试集，训练集用于模型的训练和优化，测试集用于评估模型的性能，所述预处理步骤确保信号在进入OTFS调制器之前处于理想状态，确保后续信道估计过程的准确性和可靠性，所述OTFS调制进行时频域变换通过以下公式表示：
>3.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种基于swin transformer和深度卷积生成对抗网络的信道估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于swin transformer和深度卷积生成对抗网络的信道估计方法，其特征在于，步骤s1中，所述的预处理包括以下步骤：符号同步、频率偏移校正和去除保护间隔，将预处理后的信号样本划分为训练集和测试集，训练集用于模型的训练和优化，测试集用于评估模型的性能，所述预处理步骤确保信号在进入otfs调制器之前处于理想状态，确保后续信道估计过程的准确性和可靠性，所述otfs调制进行时频域变换通过以下公式表示：
3.根据权利要求1所述的一种基于swin transformer和深度卷积生成对抗网络的信道估计方法，其特征在于，所述的编码器利用swin transformer中的多层注意力机制提取出能够反映复杂信道环境变化的深层次特征的具体操作是：swin transformer包括两层处理结构：第一层采用基于窗口的多头自注意力机制，在局部非重叠的延迟-多普勒域窗口内计算信道特征之间的关系，有效提取局部信道特性，同时保持较低的计算复杂度，第二层采用基于偏移窗口的多头自注意力机制，通过在不同层次间对窗口进行偏移操作，建立相邻窗口间的联系，捕捉更广泛的空间、时间和频率相关性，每一层还包括多层感知器模块、gelu非线性激活函数以及层归一化模块，以优化特征提取过程，并通过残差连接增强网络的梯度传播和训练稳定性，第一层中基于窗口的多头自注意力机制的输出为：
4.根据权利要求1所述的一种基于swin transformer和深度卷积生成对抗网络的信道估计方法，其特征在于，所述的生成与实际信道响应相匹配的初步信道估计结果的具体操作是：在dcgan模块中，生成器与判别器通过对抗训练相互作用，生成器负责根据输入数据生成与实际信道响应相似的信道估计结果，判别器不断区分生成的信道估计与真实信道响应的差异，每次训练中，生成器尝试欺骗判别器生成更加接近真实信道的估计结果，判别器则通过反...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋健，农依燃，沈韬，王青旺，曾凯，顾业博，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：
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