用可重构智能表面(RIS)增强无线覆盖和信道容量是未来通信网络的候选方案之一。为估计RIS辅助的多用户通信系统上行链路的信道状态信息，提出一种基于注意力机制的深度残差网络(ADNet)，构建了包含稀疏块、特征增强块、注意力引导块和重构块的网络结构。它不仅隐式地学习残差噪声，而且利用注意力机制加强对特定信道噪声特征的提取。仿真结果表明，该方法的估计精度略低于线性最小均方误差估计，在高信噪比时比常规深度残差去噪网络的估计精度更高。
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