[發(fā)明專利]一種多載波MIMO系統(tǒng)的混合波束成形優(yōu)化方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911305067.5
• 申請日: 2019-12-17
• 公開（公告）號: CN110995327B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳杰男;邢靜;吳凡;陶繼云
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號: H04B7/0413
• 分類號: H04B7/0413;H04B7/0426;H04B17/00;H04B17/391
• 代理公司: 四川力久律師事務(wù)所 51221
• 代理人: 韓洋

1.一種多載波MIMO系統(tǒng)的混合波束成形優(yōu)化方法，包括：

構(gòu)建多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用多個子載波信號樣本對所述多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)，以使所述微調(diào)后的多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成多個子載波輸入信號到多個混合波束成形優(yōu)化后的子載波輸出信號的非線性映射；其中，所述多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：位于發(fā)射端網(wǎng)絡(luò)的多層全連接基帶波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信號并串轉(zhuǎn)換模塊、以及單層共用模擬波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；位于接收端網(wǎng)絡(luò)的單層共用模擬結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信號串并轉(zhuǎn)換模塊、以及多層全連接基帶結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

將多個子載波輸入信號輸入至所述多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到混合波束成形優(yōu)化后的多個輸出信號；

其中，所述構(gòu)建多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體包括：

步驟1，建立多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中包括：位于發(fā)射端網(wǎng)絡(luò)的多個基帶波束成形子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多個模擬波束成形子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；位于接收端網(wǎng)絡(luò)的多個基帶結(jié)合子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多個模擬結(jié)合子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

步驟2，利用多個子載波信號樣本對所述多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前模型進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)訓(xùn)練次數(shù)后，將所述多個模擬波束成形子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行合并，得到第一合并網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；將所述多個模擬結(jié)合子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行合并，得到第二合并網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；將所述第一合并網(wǎng)絡(luò)參數(shù)賦值到所述多個模擬波束成形子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使所述多個模擬波束成形子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)模型更新一次；并將所述第二合并網(wǎng)絡(luò)參數(shù)賦值到所述多個模擬結(jié)合子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使所述多個模擬結(jié)合子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)模型更新一次；

步驟3，判斷所述多個模擬波束成形子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及所述多個模擬結(jié)合子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)模型更新次數(shù)是否達(dá)到最大更新次數(shù)；若未達(dá)到最大更新次數(shù)，則得到更新后的多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并返回步驟2；若達(dá)到了所述最大更新次數(shù)，則輸出所述第一合并網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的當(dāng)前值和第二合并網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的當(dāng)前值、以及所述多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前模型中的其他網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

步驟4，基于步驟3輸出的第一合并網(wǎng)絡(luò)參數(shù)值和第二合并網(wǎng)絡(luò)參數(shù)值、以及所述多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前模型中的其他網(wǎng)絡(luò)參數(shù)值構(gòu)建所述多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4具體包括：

以步驟3輸出的多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的多個基帶波束成形子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)值建立多層全連接基帶波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在所述基帶波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后連接一個信號并串轉(zhuǎn)換模塊，再以步驟3輸出的第一合并參數(shù)值為最優(yōu)參數(shù)建立單層共用模擬波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而構(gòu)建所述多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)射端網(wǎng)絡(luò)；

以輸出的第二合并參數(shù)的當(dāng)前值為最優(yōu)參數(shù)建立單層共用模擬結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；在所述單層共用模擬結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后加入一個信號串并轉(zhuǎn)換模塊，再以步驟3輸出的多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的多個基帶結(jié)合子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立多層全連接基帶結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而構(gòu)建所述多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的接收端網(wǎng)絡(luò)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用多個子載波信號樣本對所述多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)，具體為：

保持所述單層共用模擬波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、以及所述單層共用模擬結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不變，利用多個子載波信號樣本調(diào)整所述多層全連接基帶波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、以及所述多層全連接基帶結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將多個子載波信號樣本輸入至所述多載波混合波束成形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前模型中進(jìn)行訓(xùn)練的過程中，在相應(yīng)的損失函數(shù)中增加子載波優(yōu)先權(quán)系數(shù)，以調(diào)整子載波之間的優(yōu)先級。