[发明专利]基于LoS感知UAV毫米波系统的叠加CSI反馈方法

说明书

本发明公开了基于LoS感知UAV毫米波系统的叠加CSI反馈方法，包括：根据U2GCSI的估计矩阵，通过LoS感知模块获得感知结果；将接收信号进行压缩G2UCSI估计，得到压缩G2UCSI恢复矢量；根据感知结果，通过LoS判决器对压缩G2UCSI恢复矢量进行判决，得到存在或不存在LoS的压缩G2UCSI恢复矢量；根据存在LoS的压缩G2UCSI恢复矢量，通过LoS辅助网络获得存在LoS的压缩G2UCSI优化矢量；将存在LoS的压缩G2UCSI优化矢量或不存在LoS的压缩G2UCSI恢复矢量，通过叠加干扰消除得到U2G数据检测矢量；再通过CSI恢复网络得到G2UCSI重构矢量。与非叠加的CSI反馈相比，本发明节省了UAV发射机的能耗和UAV毫米波系统的带宽占用；与叠加的CSI反馈相比，本发明提高了G2UCSI和U2G数据的重构精度。

技术领域

本发明涉及FDD(frequency division duplex)模式下无人机(UAV，unmannedaerial vehicle)毫米波大规模MIMO(multiple input multiple output)系统的叠加反馈技术领域，特别涉及基于LoS感知UAV毫米波系统的叠加信道状态信息(CSI，channel stateinformation)反馈方法。

背景技术

作为满足未来5G(the fifth generation wireless communication)网络高可靠性、优异的灵活性和大带宽可用性的关键技术，UAV毫米波大规模MIMO系统通过在地面基站端部署的上百根天线，弥补毫米波传播的显著路径衰减。同时，UAV毫米波大规模MIMO系统中诸多带来性能提升的操作(如调制方案的选择、资源管理和波束形成等)依赖于准确的地面基站端到UAV用户端(G2U，ground-to-UAV)CSI的获取。在频分双工(FDD，frequencydivision duplex)模式下，UAV毫米波大规模MIMO系统中信道间存在微弱的互惠性，G2UCSI只能由UAV用户端反馈回基站。

传统基于压缩感知(CS,compressed sensing)反馈技术在利用信号稀疏性的情况下，虽能在一定程度降低系统反馈开销，但压缩信号的重构过程中有大量的计算开销；基于深度学习(DL,Deep Learning)的反馈技术因其结构简单，在线测试快等优点，引起广泛关注，但在其CSI反馈过程中仍占用额外的频谱资源。

近年来，叠加编码(SC,superimposed coding)技术以其能够高效利用频谱资源的特性，被广泛应用于无线通信各领域。但叠加编码不可避免地会引入叠加干扰。已有的基于SC的CSI反馈方案不是针对UAV毫米波大规模MIMO系统的专用开发方法，因此在UAV毫米波大规模MIMO系统中的适用性有待进一步验证。特别是，UAV毫米波大规模MIMO系统中视线传输(LoS，Line ofSight)场景高概率发生的固有特性尚未得到开发。

发明内容

本发明的目的在于提供基于LoS感知UAV毫米波系统的叠加CSI反馈方法，与非叠加的CSI反馈相比，本发明节省了UAV发射机的能耗和UAV毫米波系统的带宽占用；与叠加的CSI反馈相比，本发明根据对LoS场景的感知开发，极大的提高G2U CSI和UAV到地面基站(U2G，UAV-to-ground)数据的重构精度，同时显著提高了G2U CSI和U2G数据的重构效率。

本发明的技术方案如下：

基于LoS感知UAV毫米波系统的叠加CSI反馈方法，包括以下步骤：

S1.根据U2G CSI的估计矩阵通过LoS感知模块获得对应的感知结果w；

所述U2G CSI，是指UAV端到地面基站的信道状态信息；

所述LoS，是指视距范围内能量最强的直射路径；

所述的U2G CSI的估计矩阵通过对接收信号进行信道估计获得，估计方法选自LS估计、MMSE估计、ML估计、MAP估计、导频辅助估计中的一种或多种；