[发明专利]一种基于视觉认知的功率控制方法有效

专利信息
申请号: 201010227923.2 申请日: 2010-07-16
公开(公告)号: CN101917756A 公开(公告)日: 2010-12-15
发明(设计)人: 周娟;邵士海;唐友喜;夏金祥 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: H04W52/04 分类号: H04W52/04
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 视觉 认知 功率 控制 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于无线通信技术领域。

背景技术

功率控制可以用于调整发射信号功率,使得发射信号具有足够的功率去抵消衰落对接收信号的影响,保持接收信号功率的稳定。实用的CDMA系统中,功率控制命令必须最小化,典型的是用1个比特表述功率控制命令。在现有的CDMA系统中,基于信干比(Signal toInterference Ratio,SIR)测量的功率控制,可以定义为:

p(t+1)=p(t)+δsign(γt(t)-γ(t))

其中,p(t)为发射功率,γt(t)为目标SIR,γ(t)为测量SIR,δ为固定调整步长。如果测量SIR小于目标SIR,则增大发射功率;如果测量SIR大于目标SIR,则减小发射功率。由于缺少衰落的先验信息,及其环路延时的存在,这种功率控制方法总是在信号被破坏后才调整功率。一旦出现深阴影衰落,SIR将会急剧下降,从而出现误码率上升,甚至通信中断。这种由未知深衰落带来的性能损失在传统方法中往往不可避免。本发明正是为解决这一问题,提出一种基于视觉认知的功率控制方法,基站可以预先知道深衰落的位置,从而进行提前补偿,弥补了传统功率控制方法的缺陷。

本发明提出的功率控制方法基于视觉认知功能,这种视觉认知能力来源于天线的成像技术。众所周知,天线阵列通过电磁成像技术可以获取环境信息,典型的有雷达成像,红外成像等。这种成像获取技术是一种高速的电子计算过程,同时,移动台的运动是一种机械运动。机械运动速度远小于电子运行速度,二者是不可比拟的。从而,基站可以通过天线阵列成像,观测到移动台的实时运动环境,获取无线信道的视觉场景信息。本发明正是利用这种视觉图像认知进行功率控制。

发明内容

本发明给出了一种基于视觉认知的功率控制方法。采用本发明,能解决传统功率控制方法总是在信号受到影响后才调整功率所导致的信号衰减或者功率浪费。

本发明给出的一种基于视觉认知的功率控制方法,基站端的处理过程如图1所示:

1.首先基站获取无线信道的视觉场景信息,所谓的场景信息就是通信环境实时图像,图像中涵盖了无线环境的全景多维信息。其中,基站获取无线信道的视觉场景信息的方式有以下3种:

①由布置在覆盖范围内的专用视频采集设备(光学成像、红外成像设备)构建的网络,通过多方位多角度对目标区域进行实时追踪拍摄获取。

②由雷达成像技术获取一些特定区域(被遮蔽范围、禁区等)的视觉图像信息。

③利用移动通信的多天线阵列获取视觉信息。多天线阵列获取视觉信息的方法可以采用主动式也可以是被动式的成像技术。其中,主动式成像方法有实孔径成像、合成孔径成像、实孔径与合成孔径混合成像;被动式成像方法有辐射计。

2.基站对获得的图像信息进行目标图意的识别,并提取地理位置信息或传播环境信息。目标图意的识别由预处理、特征提取、识别三个主要步骤组成。地理位置信息对应的高山、建筑物等。

预处理的目的是削弱或抑制背景杂波的影响,过程主要包括对原始图像进行滤波、分割等,以去除背景杂波、提取出感兴趣的目标(或目标及其阴影)区域。特征提取是模式识别领域中的一个关键步骤,它对分类器的设计及性能有很大的影响。其基本任务是如何从样本中提取出最有效的特征。目标识别是在得到了视觉图像目标的特征(特征向量或特征矩阵)以后,与识别数据库样本比对,进行判决。

3.从图像识别与提取的传播环境信息,采用射线跟踪或者几何光学域等电磁计算理论,计算出噪声干扰、阴影衰落、多径属性和遮蔽属性等,至少包括山体、建筑物、汽车、火车等带来的功率损耗的计算。

4.基站功率控制器根据视觉认知得到的功率损耗程度,以及基站通信预先确定的目标通信质量(如背景介绍中的目标SIR)、基站实时测量出来的实际通信质量(如背景介绍中的实测SIR),按照一定的策略对移动台发出实时功率调整指令,使得通信双方的功率能抵抗衰落带来的影响。

基站功率控制可以采用的策略至少包括变步长的功率调整和变步长的功率调整。

本发明的有益效果:

通过本发明的视觉认知方法,使基站可以更加得到准确传播环境信息,从而判断出准确的传播衰减程度,使功率控制更加精准。同时对功率衰减信息的提前获取,使得功率控制具有实时性,有效的解决了传统功率控制方法总是在信号受到影响后才调整功率所导致的信号衰减或者功率浪费。

附图说明

图1是一种基于视觉认知的功率控制方法的系统框图

图2是本发明的实施例的场景示意图

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