[发明专利]一种非完美信道状态信息条件下的混合波束成形方法

权利要求书

1.一种非完美信道状态信息条件下的混合波束成形方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：对于完美的信道矩阵，通过加入噪声矩阵对原矩阵进行破坏，即可得到非完美的信道矩阵，为自编码器的训练和测试提供数据；

步骤2：利用自编码器的原理，将得到的非完美信道矩阵作为输入，完美的信道矩阵作为标签，通过反向传播进行训练，构建信道特征提取网络；

步骤3：利用步骤2中训练好的基于自编码器的特征提取网络，经过编码器的一次前向传播进行信道编码，即可提取得到信道矩阵的特征矩阵；

步骤4：将步骤3中得到的信道特征矩阵输入到ResNet-18网络进行混合波束成形；

步骤4中采用ResNet-18网络作为毫米波混合波束成形的基干网络，将信道矩阵的实部和虚部作为网络的两个输入通道输入到神经网络结构，以全数字波束成形矩阵作为网络预测的标签，通过训练就得到网络预测的混合波束成形矩阵和

2.根据权利要求1所述的非完美信道状态信息条件下的混合波束成形方法，其特征在于，步骤1中在噪声的干扰下，完美的信道矩阵产生形状畸变。

3.根据权利要求1所述的非完美信道状态信息条件下的混合波束成形方法，其特征在于，步骤1中考虑到信道估计的过程中，由于随机噪声的引入，使得估计的信道矩阵不准确，因此，对完美的信道矩阵叠加同样的随机噪声，即可得到被噪声破坏的非完美信道矩阵。

4.根据权利要求1所述的非完美信道状态信息条件下的混合波束成形方法，其特征在于，步骤2中自编码器通过拟合输出和输入，利用参数设置不同的神经网络结构，获取输入在不同层次的潜在表征。

5.根据权利要求1所述的非完美信道状态信息条件下的混合波束成形方法，其特征在于，步骤2中构建自编码器的方法，包括以下步骤：

(1)构建编码器：自编码神经网络的编码器可以对输入数据进行压缩编码，提取出输入数据最重要的特征；

(2)构建解码器：解码器将编码器的编码结果解压得到输出；

(3)设置损失函数：自编码器的损失函数可以设置为输入数据与输出数据的平均均方误差，通过反向传播进行训练，损失不断下降，直至网络收敛。

6.根据权利要求1所述的非完美信道状态信息条件下的混合波束成形方法，其特征在于，神经网络输出的射频移相器矩阵和基带数字波束成形矩阵是无约束的，混合波束成形中移相器能进行相位调整，基带数字波束成形器存在发射端的功率约束，在神经网络优化的过程中，需要加入满足混合波束成形的条件约束，以完成混合波束成形的设计。

7.根据权利要求6所述的非完美信道状态信息条件下的混合波束成形方法，其特征在于，移相器的恒模约束表示为：

基带波束成形器功率约束表示为：

式中，和分别表示模拟波束成形器和基带数字波束成形器。