[發明專利]一種基于聯系上下文的在線學習波束選擇方法

有效

• 申請號: 201811275676.6
• 申請日: 2018-10-30
• 公開（公告）號: CN109327252B
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發明（設計）人: 陳特;董彬虹;張存林;趙宇軒;李芊饒
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04B7/06
• 分類號: H04B7/06;H04W4/40
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 陳一鑫

1.一種基于聯系上下文特征的波束選擇方法，包括以下步驟：

步驟1、車輛上下文特征空間劃分:根據車輛類型將車輛的特征空間P_T劃分成p_T個車輛特征子空間；

步驟2、初始化設置:在t＝1時，對所有的b∈Β,h∈P_T，設置N_b,h＝0，t表示時刻，b表示單個波束，Β表示波束集合，h表示單個車輛特征子空間，N_b,h表示符合單個車輛特征子空間與單個波束匹配時的實際計數，表示單個波束與其匹配的車輛特征子空間的期望值；

步驟3、在t時刻，先觀測毫米波基站所服務的車輛數量V_t，并提取其中每一個車輛的上下文特征x_t,i并將其矢量化，其上下文特征集為

步驟4、根據提取到的車輛上下文特征，每個車輛將選擇自己的車輛類型；選擇標準描述為假設第i個車輛屬于車輛特征子空間h_i，則對特征子空間集合有找到其合適的車輛類型，滿足x_t,i∈h_t,i∈P_T,i＝1,...,V_t；

步驟5、利用式子計算結果，表示波束集合，表示符合{·}條件的波束集合，表示在t時刻下，車輛i在波束b與h_t配對下被選中的次數；α表示常數，X表示車輛特征空間的維度；

步驟6、如果步驟5中計算結果集合為非空；若u表示集合中波束的個數，m表示該算法設置的波束個數閾值，size()表示集合中波束的個數，則隨機從集合中選擇波束s_t,1,...,s_t,m；否則，即先從中選擇s_t,1,...,s_t,u共u個波束，再按照式(1)的條件從大到小選擇(m-u)個波束；

其中表示在t時刻下，符合式(1)條件的待選波束j，表示符合式(1)條件且已被選擇的波束k，表示波束b屬于除去集合中的u個波束以及滿足式子(1)且已經被選了的波束k所組成的集合后所剩下的那部分波束集合，表示在t時刻下，波束b與其配對的車輛i的期望值；

步驟7、如果步驟5中計算結果為空；則從選擇s_t,1,...,s_t,m波束，即

步驟8、觀察在t時刻，第i輛車的上下文特征v_t,i從波束s_t,j中所接收的數據r_j,i，其中i＝1,...,V_t，j＝1,...,m，V_t表示t時刻最大的車輛數；

步驟9、更新與直到遍歷完所有的車輛與波束，表示在t時刻下，所選波束j與其配對的第i個車輛特征空間對應的期望值，表示在t時刻下，所選波束j與其配對的第i個車輛特征空間的累計學習次數，接收的數據r_j,i表示波束j與其配對車輛i的獎賞值；

步驟10、返回步驟3，t＝t+1。