[發明專利]基于機器學習的發射機碼字選擇方法、裝置和發射機

有效

• 申請號: 201711463203.4
• 申請日: 2017-12-28
• 公開（公告）號: CN108183736B
• 公開（公告）日: 2021-02-23
• 發明（設計）人: 楊陽;劉軍;尤亞楠;劉芳
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: H04L25/02
• 分類號: H04L25/02;H04B7/0456
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 項京;馬敬

本發明實施例提供了一種基于機器學習的發射機碼字選擇方法、裝置和發射機，所述方法包括：獲取發射機的當前參數信息；將所述當前參數信息輸入到預先經過機器學習訓練好的分類模型中，得到發射機碼字，并形成用于發送的模擬信號波束。從而降低通信系統中發射機碼字選擇的復雜度，同時適用于信道劇烈變化、發射機進行初始接入或者發射機沒有初始最優碼字的情況。

技術領域

本發明涉及無線通信技術領域，特別是涉及一種基于機器學習的發射機碼字選擇方法、裝置和發射機。

背景技術

目前，許多無線通信系統通常配備多天線的收發機，多個天線可以構成多天線陣列，通過調整射頻鏈路中諸如移相器等元器件，能夠使得收發機天線把信號的能量集中于無線傳輸空間中某一方向，形成信號傳輸的模擬波束。具體實施中，信號發射機需要從一個預先定義好的碼本中選擇一個碼字，來決定發射模擬波束的方向。如何在碼本中選擇傳輸性能最優的碼字是一個難題。

現有技術中選擇碼字的方法有兩種：

1、通過遍歷所有碼字的方式選擇其中最優的：即發射機將所有可能的碼字進行遍歷，形成一系列模擬波束進行發送，接收機在收到不同的信號后，選取其中最優的碼字反饋給出發射機，發射機接收到上述最優碼字后，即采用該最優碼字進行發送。

2、基于緩變信道進行碼字選擇：通常，在已經建立好連接的收發機通信鏈路上，由于發射機位置的移動，信道狀態會發生改變，需要重新進行發射機碼字選擇。但是在一些發射機位置改變不明顯的情況下，發射機到接收機鏈路中信道狀態變化比較緩慢，因此發射機可以直接選擇原來的最優碼字進行發送。

上述兩種方法都存在缺點：

對于第一種方法，缺點是計算復雜度很高，特別是發射機中可選的碼字很多時，需要發射機遍歷所有的碼字，使得發射機計算負擔很大。

對于第二種方法，由于需要基于原先選好的最優碼字進行發送，則如果沒有已知的最優碼字，就無法進行選擇。此外，這種方法只適用于緩變信道，不適合發射機高速移動的場景和發射機進行初始接入系統的情況，以及信道劇烈變化的情況。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種基于機器學習的發射機碼字選擇方法、裝置和發射機，以降低無線通信系統中發射機碼字選擇的復雜度，同時適用于信道劇烈變化、發射機進行初始接入或者發射機沒有初始最優碼字的情況。具體技術方案如下：

一種基于機器學習的發射機碼字選擇方法，應用于發射機，所述方法包括：

獲取發射機的當前參數信息；所述參數信息包括：發射機的發射參數信息以及發射機所使用的發射信道的信道狀態信息；

將所述當前參數信息輸入到預先存儲的分類模型中，得到發射機碼字；所述分類模型是預先根據數據樣本庫中的參數信息以及對應的碼字，按照機器學習的方法訓練得到的；所述數據樣本庫包括：多個樣本，其中每個樣本都包括一個發射機的參數信息以及對應的碼字。

可選的，所述數據樣本庫由通信系統中基站執行如下步驟建立的：

預先對到達接收機的歷史數據進行收集，形成數據樣本庫；所述歷史數據包括每個到達接收機的信號對應的發射機參數信息和碼字。

可選的，所述對到達接收機的歷史數據進行收集包括：

接收發射機在發送信號的同時上報的發射機參數信息以及對應的碼字并記錄

或

檢測來自發射機的信號并對當前信道進行信道估計，從而獲得所述信號對應的發射機參數信息以及碼字并記錄。

可選的，所述按照機器學習的方法訓練，包括：

所述通信系統中基站，依據每個樣本中的碼字，用碼字在碼本中的索引對所述數據樣本庫中的樣本進行標記；