[发明专利]5G毫米波信道信息确定的方法、相关装置及存储介质有效

专利信息
申请号: 201911176789.5 申请日: 2019-11-26
公开(公告)号: CN110890932B 公开(公告)日: 2020-09-25
发明(设计)人: 张奇勋;冯志勇;尚忠彬;张轶凡;尉志青;黄赛 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: H04B17/373 分类号: H04B17/373;H04B17/391
代理公司: 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 代理人: 丁芸;马敬
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 毫米波 信道 信息 确定 方法 相关 装置 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种基于ESN模型的5G毫米波信道信息确定的方法,其特征在于,所述方法包括:

获取毫米波历史信道信息,所述毫米波历史信道信息为:从毫米波信号发射的起始时刻至当前时刻所组成的时间段内,各个间隔时刻对应的信道信息,所述信道信息包括:各条路径对应的发射角、接收角以及路径增益,所述间隔时刻是所述时间段按照预设时间间隔划分得到的;

根据预设角度范围内的预设角度间隔,确定在目标间隔时刻下的角度变化集合;所述角度变化集合包括:所述毫米波的各条路径对应的发射角在所述目标间隔时刻到所述目标间隔时刻的下一间隔时刻的角度变化值,以及,该毫米波的各条路径对应的接收角在所述目标间隔时刻到所述目标间隔时刻的下一间隔时刻的角度变化值,所述目标间隔时刻为所述时间段内的其中一个间隔时刻;

从所述目标间隔时刻下的角度变化集合中,确定目标角度变化值,所述目标角度变化值包括:所述目标间隔时刻到所述目标间隔时刻的下一间隔时刻的各条路径所对应的、发射角角度变化值及接收角角度变化值;

针对所述毫米波的每一条路径,将所述毫米波在所述目标间隔时刻下的该条路径的发射角,与该条路径对应的所述目标角度变化值中的发射角角度变化值求和,并将求和结果作为目标发射角,将所述毫米波在所述目标间隔时刻下的该条路径的接收角,与该条路径对应的所述目标角度变化值中的接收角角度变化值求和,并将求和结果作为目标接收角,其中,所述目标发射角为所述目标间隔时刻的下一时刻下的发射角,所述目标接收角为所述目标间隔时刻的下一时刻下的接收角;

将所述目标发射角、所述目标接收角及所述路径增益确定为所述目标间隔时刻的下一时刻的信道信息;

基于所述目标间隔时刻的下一时刻的信道信息对预设的回声状态网络ESN模型进行修正,获得修正后的ESN模型;

将所述当前时刻前的上一时刻的信道信息输入所述修正后的ESN模型,得到所述当前时刻的信道信息;

所述从所述目标间隔时刻下的角度变化集合中,确定目标角度变化值的步骤,包括:

针对毫米波的一条路径,生成随机数,当所述随机数大于随机数阈值时,基于所述目标间隔时刻下的所述角度变化集合中的各项,服从第一概率预测该路径在目标间隔时刻下的目标角度变化值为第一时刻的角度变化值,当该路径的目标角度变化值对应的路径增益大于增益阈值时,则该路径在目标间隔时刻下的目标角度变化值为该路径在第一时刻的角度变化值,如果该路径的目标角度变化值对应的路径增益未超过增益阈值,则遍历目标间隔时刻下的角度变化集合中的所有项,直至找到路径增益超过增益阈值对应的项,将该项确定为目标间隔时刻下的目标角度变化值;

当所述随机数不大于所述随机数阈值时,服从第二概率在目标间隔时刻下的角度变化集合的各项中随机选择一项,当该项对应的路径增益超过增益阈值,则该项为该路径在目标间隔时刻下的目标角度变化值,如果该项对应的路径增益未超过增益阈值,则遍历目标间隔时刻下的角度变化集合中的所有项,直至找到路径增益超过增益阈值对应的项,将该项确定为目标间隔时刻下的目标角度变化值;

其中,第一概率根据已设置的随机数范围以及随机数阈值确定的,第一概率是随机数阈值与在随机数范围内的随机数个数的比值,第二概率是1与第一概率的差值;

所述基于所述目标间隔时刻的下一时刻的信道信息对预设的ESN模型进行修正,获得修正后的ESN模型的步骤,包括:

将所述目标间隔时刻的信道信息输入所述ESN模型,得到第一信息;所述第一信息为所述目标间隔时刻的下一时刻的信道信息;

当所述第一信息与第二信息相同时,将所述ESN模型确定为所述修正后的ESN模型,所述第二信息为:所述历史信道信息中的所述目标间隔时刻的下一时刻的信道信息;

当所述第一信息与所述第二信息不相同时,利用所述历史信道信息对所述ESN模型的输出层参数进行修正,得到所述修正后的ESN模型。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述历史信道信息对所述ESN模型的输出层参数进行修正的步骤包括:

获取修正样本集,所述修正样本集中的各个样本为:所述历史信道信息中每个目标间隔时刻对应的历史信道信息;

将所述修正样本集中的每个样本输入至所述ESN模型中,训练所述ESN模型,直至达到预设的截止条件,所述截止条件为:所述ESN模型的损失函数达到预设阈值,或者,所述ESN模型的损失函数迭代次数达到预设次数。

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