[发明专利]一种毫米波点对点通信信道均衡方法

权利要求书

1.一种毫米波点对点通信信道均衡方法，其特征在于记录已知的发送数据和接收数据形成数据库，通过数据库搭建和训练卷积神经网络实现由接收数据直接恢复得到原始发送数据；包括如下步骤：

步骤1、建立数据库：分别针对室内环境和室外环境设置各场景下的收发天线个数，仿真得到数据组；每个通信场景仿真输出包括8个信道参数：1个大尺度参数、1个小尺度参数、6个传播特征参数，8个信道参数分别为：时延扩展、平均水平到达角、平均垂直到达角、平均水平离开角、平均垂直离开角、平均到达时间、路径损耗、接收功率；根据平均到达时间和路径损耗作为参考修改瑞利信道参数进行仿真；

获取特定通信场景下的信道参数，并根据信道参数的数量级修改瑞利信道，以修改后的基于瑞利信道的仿真模型搭建100Ghz频率的点对点单输入单输出通信仿真模型；依据所述点对点单输入单输出通信仿真模型获取传输数据流；

对输入所述通信仿真模型的已知的原始二进制数据流进行调制后以复数形式输入瑞利信道，获得适用于对应场景的复数形式的接收信号；将所述复数形式的接收信号作为输入特征，所述已知的原始二进制数据流经调制之后得到的复数形式数据作为输出标签；

随机选取一个场景下的子信道的输入特征和输出标签搭建数据库，将输入特征的每组数据划分为实部和虚部，采用与输入特征相同的处理方法获得包括实部和虚部的输出标签；

步骤2、划分数据集：将输入特征随机划分成训练集、交叉验证集和测试集，训练集、交叉验证集和测试集各占输入特征百分量依次为80％、10％和10％；输出标签按照输入特征的方法同样划分为训练集、交叉验证集和测试集；

步骤3、搭建包括输入层、卷积层、全连接层和输出层的卷积神经网络模型；设置卷积神经网络模型的超参数，根据学习结果对超参数进行修改直到训练效果有明显改进；

步骤4、确定代价函数和性能评价指标：将输入特征的训练集输入到步骤3中的初始卷积神经网络，调整所述超参数得到训练集的第c个卷积神经网络模型的代价函数J_mse：

式(1)中：m表示训练集的有效数据组的个数，范围为1到M个，y表示真实值，表示估计值；

确定均方根误差RMSE和决定系数R²为性能评价指标：

其中，表示均值，分子部分表示真实值与预测值的平方差之和，类似于均方差MSE；分母部分表示真实值与均值的平方差之和；

步骤5、由接收数据直接恢复得到原始发送数据。

2.根据权利要求1所述的毫米波点对点通信信道均衡方法，其特征在于步骤3中，所述卷积神经网络模型包括8种超参数：学习率、迭代次数、激活函数的类型、卷积核大小、卷积层层数、每层卷积层卷积核的数目、全连接层层数和每层全连接层单元数。

3.根据权利要求1所述的毫米波点对点通信信道均衡方法，其特征在于步骤1中，利用Wireless Insite软件仿真得到特定通信场景下的信道参数，并根据信道参数的数量级修改瑞利信道，并以修改后的基于瑞利信道的仿真模型搭建100Ghz频率的点对点单输入单输出通信仿真模型；依据搭建的所述点对点单输入单输出通信仿真模型获取传输数据流，建立数据库。

4.根据权利要求1所述的毫米波点对点通信信道均衡方法，其特征在于步骤1已知的原始二进制数据流经16QAM调制之后得到的复数形式数据作为数据集的输出标签。

5.根据权利要求1所述的毫米波点对点通信信道均衡方法，其特征在于步骤5由接收数据直接恢复得到原始发送数据中，网络学习得到的结果是经过16QAM调制后的复数数据的实部和虚部，经过解调后便可获得传输的原始二进制数据流。

6.根据权利要求1所述的毫米波点对点通信信道均衡方法，其特征在于，步骤1中特定通信场景包括室内环境和室外环境。

7.根据权利要求1所述的毫米波点对点通信信道均衡方法，其特征在于步骤1中利用Wireless Insite软件仿真得到特定通信场景下的信道参数。