본 논문은 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 시스템에서 정확한 채널 추정을 위한 새로운 딥러닝 기반 모델인 Attention-aided MMSE (A-MMSE)를 제안합니다. A-MMSE는 어텐션 트랜스포머를 이용하여 최적의 MMSE 필터를 학습하고, 추론 과정에서 단일 선형 연산으로 채널을 추정하여 계산 복잡도를 줄입니다. 효율적인 학습을 위해 2단계 어텐션 인코더를 설계하여 채널 상관 구조를 효과적으로 포착하고, 계산 복잡도와 채널 추정 정확도 간의 유연한 절충을 가능하게 하는 계급 적응형 확장 기능도 제공합니다. 3GPP TDL 채널 모델을 이용한 광범위한 시뮬레이션 결과, A-MMSE는 다양한 SNR 조건에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보임을 보여줍니다.
