[发明专利]信道信息实时预测与测量方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种信道信息实时预测与测量方法，其特征在于，所述方法包括：

对不同用户的原始信号利用经验模态分解算法进行分解，以得到若干个固有模态函数；

依据所有不同用户对应的所述固有模态函数的个数计算平均值，并判断各所述用户对应的所述固有模态函数是否低于所述平均值；

若是，则采用动态模式分解算法预测该用户的信道信息；对各移速用户的原始信号的第N批若干个TTI信道的原始信道信息数据进行动态模式分解算法的运算，以获取对应第N批若干个TTI信道的模态及对应特征值，据以得到对应第N+1批的向量，所述向量中的各数值则为对应若干个TTI信道的信道衰落系数；基于所述信道衰落系数利用香浓公式以供预测得到至少包含信道矩阵、及信道容量的预测信道信息数据；其中，N为由1开始的自然数；

若否，则采用改进的动态模式分解算法预测该用户的信道信息；其中，改进的动态模式分解算法针对所述动态模式分解算法所计算的系统模态特征值进行选择性归一化处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对不同用户的输入信号利用经验模态分解算法进行分解，以得到若干个固有模态函数，包括：

设原始信号为x(t)，经验模态分解算法描述如下：

(a)确定原始信号x(t)的局部最大值和最小值；

(b)用三次样条插值分别构造原始信号x(t)的下包络e_l(t)和上包络e_u(t)；

(c)计算下包络e_l(t)和上包络e_u(t)的均值m(t)；

(d)用原始信号x(t)减去m(t)，得到固有模态函数的临时估计h₁(t)；

(e)检验h₁(t)是否满足固有模态函数的原则；若不满足，则重复(a)-(d)步骤，直至满足原则为止；若满足则进行下一步；

(f)用原始信号x(t)减去第i个固有模态函数以得到第i个残余信号，i为由1开始依次递增的自然数；

(g)将第i个残余信号作为新的原始信号，并重复步骤(a)-(f)过程，以得到第i+1个残余信号，直至不能提取更多的固有模态函数为止。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述固有模态函数满足以下原则：

1)极值的个数和零交叉的个数相等，或者极值的个数和零交叉的个数的差不大于1；

2)包络线的平均值在任何点上都为零。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述经验模态分解算法用于将所述原始信号x(t)表示为一系列固有模态函数和残余信号之和：

其中，x(t)表示原始信号；IMF表示固有模态函数；k为固有模态函数的个数；d(t)表示原始信号x(t)减去IMF之后得到的残余信号。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，每个所述固有模态函数具有表征不同时间尺度的信号，且分解得到的第一个所述固有模态函数具有最小的时间尺度，后面分解得到的各所述固有模态函数具有的时间尺度不断增加。