[發明專利]一種多載波MIMO系統的混合波束成形優化方法及系統

有效

• 申請號: 201911305067.5
• 申請日: 2019-12-17
• 公開（公告）號: CN110995327B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 陳杰男;邢靜;吳凡;陶繼云
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04B7/0413
• 分類號: H04B7/0413;H04B7/0426;H04B17/00;H04B17/391
• 代理公司: 四川力久律師事務所 51221
• 代理人: 韓洋

本發明公開了一種多載波MIMO系統的混合波束成形優化方法及系統，通過構建一個多載波混合波束成形神經網絡，該網絡包括：位于發射端網絡的多層全連接基帶波束成形神經網絡、信號并串轉換模塊、以及單層共用模擬波束成形神經網絡；位于接收端網絡的單層共用模擬結合神經網絡、信號串并轉換模塊、以及多層全連接基帶結合神經網絡。從而能夠將混合波束成形系統完全映射到一個神經網絡中進行全局優化；并且充分考慮到射頻鏈路的消耗問題，將模擬網絡構建為單層共用模擬結合神經網絡。在訓練過程中，我們采用多個模擬網絡分別訓練，經過一定的訓練次數后，合并模擬網絡參數，再重新訓練的方式求取最優模擬網絡參數，提高整個網絡模型的精度。

技術領域

本發明涉及一種無線環境下的高速多載波傳輸技術，特別涉及一種多載波MIMO系統的混合波束成形優化方法及系統。

背景技術

混合波束形成技術是毫米波多輸入多輸出(MIMO)系統支持超高傳輸容量、低復雜度的一種有前途的技術。然而，數字和模擬波束形成器的設計是一個具有非凸性優化的挑戰，現有的一對一神經網絡波束成形系統，大多采用線性系統的形式，其性能受限于線性全數字下的性能，然而混合波束成形的優化問題中涉及到四個波束成形的優化，采用分層一對一的結構逐步優化四個矩陣無法確保全局最優解，因而應將整個波束成形系統映射為一個聯合神經網絡進行全局優化，才能保證相應的模型適配于波束成形系統的要求。

此外，在寬帶(多子載波)MIMO系統中，信道是具有頻率選擇性的，信號經過不同子載波信道到達接收端，因而，在寬帶系統中混合波束成形的設計要針對不同子載波信道進行，然而考慮到射頻鏈路的巨大消耗，必須讓不同子載波共用模擬波束成形器和模擬結合器，相應的模擬波束成形器必須要適應于全部的子載波信道，因而如何設計并訓練相應的模擬波束成形器使整個模型具有更高的精度也成為亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中所存在的上述不足，提供一種多載波MIMO系統的混合波束成形優化方法及系統，該系統能夠突破線性數字混合預編碼性能的限制，將混合波束成形系統中數字波束成形器的矩陣F_bb，模擬波束成形器的矩陣F_rf，模擬結合器的矩陣W_rf和數字結合器矩陣W_bb等效轉化為包含四個神經網絡的級聯神經網絡，將混合波束成形系統完全映射到一個神經網絡中進行全局優化。

為了實現上述發明目的，本發明提供了以下技術方案：

一種多載波MIMO系統的混合波束成形優化方法，包括：

構建多載波混合波束成形神經網絡，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網絡進行微調，以使所述微調后的多載波混合波束成形神經網絡形成多個子載波輸入信號到多個混合波束成形優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網絡包括：位于發射端網絡的多層全連接基帶波束成形神經網絡、信號并串轉換模塊、以及單層共用模擬波束成形神經網絡；位于接收端網絡的單層共用模擬結合神經網絡、信號串并轉換模塊、以及多層全連接基帶結合神經網絡；

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網絡中，得到混合波束成形優化后的多個輸出信號。

優選的，所述構建多載波混合波束成形神經網絡，具體包括：

步驟1，建立多載波混合波束成形神經網絡模型，所述神經網絡模型中包括：位于發射端網絡的多個基帶波束成形子神經網絡和多個模擬波束成形子神經網絡；位于接收端網絡的多個基帶結合子神經網絡和多個模擬結合子神經網絡；