[发明专利]基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分簇方法有效
申请号: | 202011123423.4 | 申请日: | 2020-10-20 |
公开(公告)号: | CN112260738B | 公开(公告)日: | 2022-02-01 |
发明(设计)人: | 李潇;王琪胜;金石 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | H04B7/0456 | 分类号: | H04B7/0456;G06T11/00 |
代理公司: | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 秦秋星 |
地址: | 211102 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 yolo 目标 检测 fd mimo 下行 多用户 方法 | ||
1.一种基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分簇方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、基站采用NH×NV的均匀平面天线阵列,天线阵在水平方向上共NH列,垂直方向上每列NV个阵元,相邻天线阵元间距d在水平和垂直方向上均为载波波长λ的一半,获取U组用户分布,每组用户分布中,共有K个配备单根接收天线的成簇分布用户,用户簇数量为C,各簇之间互不重叠,每簇Nc个用户,利用各组用户分布的统计信道信息计算各组用户分布的用户位置矩阵Γi,i=1,…,U;
步骤二、将U组用户分布的用户位置矩阵Γi,i=1,…,U,转化为U个反映用户位置的尺寸为416像素×416像素的二维RGB图像Ωi,i=1,…,U;
步骤三、以各组中用户簇为目标物体,针对步骤二得到的用户位置图像按照标准VOC数据格式加标注,得到U个训练样本;
步骤四、搭建用于检测用户位置图像的YOLO网络框架,利用步骤三形成的U个训练样本对YOLO网络进行训练;
步骤五、基于各组中待分簇的K个用户的统计信道信息,利用前述方法得到待检测的用户位置矩阵和位置图像,并输入前述训练完成的YOLO网络,由YOLO网络输出检测后的图像和检测出的C个用户簇的边界参数其中分别为网络给出的第c个用户簇的预测置信度、预测中心点水平坐标、预测中心点垂直坐标、预测宽度和预测高度;
步骤六、基于得到的用户边界参数将各组中K个用户分为Ci个用户簇;
步骤一中,所述统计信道信息包括:第i组用户分布中用户k的信道水平相关阵垂直相关阵其中矩阵Hk,i为基站与第i组用户分布中用户k之间的信道矩阵,其第nH行nV列的元素为基站第nH行第nV列的天线阵元与该用户之间的信道系数,(·)H表示共轭转置,(·)T表示转置,表示求均值;
基站计算第i组用户分布的用户位置矩阵Γi按如下步骤进行:
a1)对于第i组用户分布中的用户k,计算以及其中和为第nV行第nH列元素分别为和e为自然底数,j为虚数单位;
a2)基于ΛV,k,i和ΛH,k,i,得到表示第i组用户分布中用户k在水平和垂直方向上的位置的元组其中和分别为ΛH,k,i和AV,k,i的对角元中的最大值,且和分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i中的第lk,i个和第jk,i个对角元,1≤lk,i≤NV,1≤jk,i≤NH;Pk,i和Qk,i分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i的对角元中与和之比大于λth的对角元所在位置的集合,λth∈(0,1)为判断干扰大小的门限值;
a3)基于Tk,i,k=1,...,K,构造第i组用户分布的用户位置矩阵构造方法为:若p∈Pk,i且q∈Qk,i,则Γi的第p行第q列的元素[Γi]p,q=1,否则[Γi]p,q=0。
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