AdaFortiTran：用于鲁棒 OFDM 信道估计的自适应 Transformer 模型,arXiv
在正交频分复用 （OFDM） 系统中，用于信道估计的深度学习模型在快速衰落的信道和低 SNR 场景中经常会出现性能下降的问题。为了解决这些限制，我们引入了 Adaptive Fortified Transformer （AdaFortiTran），这是一种专门设计用于在具有挑战性的环境中增强信道估计的新型模型。我们的方法采用卷积层，利用局部偏差来捕获相邻通道元素之间的强相关性，并结合将全局 Attention 机制应用于通道补丁的 transformer 编码器。这种方法有效地模拟了单个 OFDM 帧内的长程依赖性和频谱-时间相互作用。我们通过将可用信道统计 SNR、延迟扩展和多普勒频移的非线性表示作为先验来进一步增强模型的适应性。采用残差连接将来自 transformer 的全局特征与来自早期卷积处理的局部特征合并，然后是最终的卷积层以优化分层通道表示。尽管架构紧凑，但与最先进的型号相比，AdaFortiTran 的均方误差 （MSE） 降低了 6 dB。它在广泛的多普勒频移 （200-1000 Hz）、SNR（0 至 25 dB）和延迟扩展 （50-300 ns） 下进行了测试，在高迁移率环境中表现出卓越的稳健性。
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