[发明专利]用于非线性轨迹的智能波束预测方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开一种用于非线性轨迹的智能波束预测方法、装置、设备及介质，获取若干个观测时刻移动终端反馈的接收导频信号和测量信号，所述移动终端的运动轨迹为非线性轨迹；根据估计方法和映射表分别计算基于所述接收导频信号的移动终端投影位置估计值和速度估计值，以及基于所述测量信号的移动终端投影位置估计值和速度估计值，并根据预先训练得到的数据融合神经网络模型，得到模型输出的移动终端投影位置和速度；根据所述模型输出的移动终端投影位置和速度，结合映射表，计算预测时刻的移动终端投影位置；根据所述预测时刻的移动终端投影位置，实现波束预测。本发明有助于极大地降低波束对齐和跟踪中的波束训练开销和指令下达时延，提升频谱效率。

技术领域

本发明涉及毫米波MIMO无线移动通信技术领域，尤其涉及一种用于非线性轨迹的智能波束预测方法、装置、设备及介质。

背景技术

毫米波多用户多输入多输出(MIMO)无线通信使用大规模天线和波束赋形技术来解决高频段下的路径损耗问题，实现空分复用，提高频谱效率。但是，大规模天线下的移动场景尤其是高速铁路场景，波束对齐和跟踪具有大量的波束训练开销和显著的指令下达时延。因此，减少波束训练开销和指令下达时延这两个问题是目前移动无线通信中的关键。现有的波束管理框架在上述问题解决方面仍有很大的提升空间，长时细时间颗粒度的波束预测技术能够极大地降低波束训练开销，并避免指令下达造成的时延。

无线通信中基于模型驱动的方法具有好的理论保证和可解释性，但是在面对包含不明确先验的非线性复杂场景时，模型驱动方法不能有效解决，性能显著下降。

发明内容

技术目的：针对现有技术中的缺陷，本发明公开了一种用于非线性轨迹的智能波束预测方法、装置、设备及介质，有助于极大地降低波束对齐和跟踪中的波束训练开销和指令下达时延，提升频谱效率。

技术方案：为实现上述技术目的，本发明采用以下技术方案：一种用于非线性轨迹的智能波束预测方法，包括以下步骤：

获取若干个观测时刻移动终端反馈的接收导频信号和测量信号，所述移动终端的运动轨迹为非线性轨迹；

根据概率论的参数估计方法和预先构造的关于移动终端投影位置和绝对路径长度的映射表，分别计算基于所述接收导频信号的移动终端投影位置估计值和速度估计值，以及基于所述测量信号的移动终端投影位置估计值和速度估计值，并根据预先训练得到的数据融合神经网络模型，得到模型输出的移动终端投影位置和速度；

根据所述模型输出的移动终端投影位置和速度，结合所述映射表，计算预测时刻的移动终端投影位置；

根据所述预测时刻的移动终端投影位置，实现波束预测。

进一步的，所述概率论的参数估计方法包括似然估计方法和/或贝叶斯估计方法。

进一步的，根据概率论的参数估计方法以及所述接收导频信号，确定基于接收导频信号的关于移动终端投影位置和速度的概率函数，结合所述映射表，迭代计算基于接收导频信号的移动终端投影位置估计值和速度估计值；

根据概率论的参数估计方法以及所述测量信号，确定基于测量信号的关于移动终端投影位置和速度的概率函数，结合所述映射表，迭代计算基于测量信号的移动终端投影位置估计值和速度估计值。

进一步的，所述映射表的构造方法包括：

通过构建分段函数拟合非线性轨迹，将分段函数中的投影位置自变量等间距划分，计算每个划分后的移动终端投影位置对应的绝对路径长度，将移动终端投影位置和对应的绝对路径长度之间的对应关系，记录到映射表中；

所述绝对路径长度为移动终端以初始投影位置为起点在非线性轨迹上的积分路径长度。

进一步的，在两个迭代计算中均包括：根据所述映射表获得除最后一个观测时刻外的其他任意一个观测时刻的移动终端投影位置，包括：