中文标题：基于伪三维卷积神经网络与注意力机制的多步信道预测方法

英文标题：A multi-step channel prediction method based on pseudo-3D convolutional neural network with attention mechanism

来源期刊：电子与信息学报

基金项目：国家电网有限公司总部科技项目(1400-202455422A-3-5-YS)

作  者：陶静^{1, 2} 侯萌¹ 彭薇³ 张国彦⁴ 戴佳明⁴ 刘卫明⁴ 王海东⁴ 王臻³

作者单位：1. 中国电力科学研究院有限公司 北京 100192
2. 南京邮电大学通信与信息工程学院 南京 210003
3. 华中科技大学电子信息与通信学院 武汉 430074
4. 国网内蒙古东部电力有限公司赤峰供电公司 赤峰 024099

摘  要：现有大规模MIMO信道预测多以广义平稳假设为前提，且多采用单步预测。面对非平稳场景，单步结果极易失效，频繁迭代亦显著抬高导频开销。为此，本文构建一套融合伪三维卷积与注意力模块的时频联合多步预测框架。方案以伪三维卷积替代3D卷积实现CSI在时域与频域的高效特征提取，并叠加通道与空间的混合注意力(CBAM)，增强网络对全局依赖的表征能力，从而提升预测精度。基于实测信道的实验验证显示，该方法在多步预测任务上具有明显优势。与此同时，结合迁移学习思路，完成了由单天线到多天线场景的平滑扩展。

全文链接： https://jeit.ac.cn/cn/article/doi/10.11999/JEIT251090