SNR-Gated LSTM-Conditioned 扩散模型用于 MIMO 信道估计

研究者提出一种时序条件扩散框架，在角域对 MIMO 信道估计进行去噪，条件信息由 LSTM 网络在短观测序列上编码，以利用时间动态。模型引入可学习的 SNR 门控后融合捷径，通过带可训练中心和尺度的 sigmoid 门将网络输入注入最终解码阶段，并采用 DDIM 式反向更新与 SNR 自适应截断和步数分配降低推理延迟。