[發(fā)明專利]一種基于電磁傳播模型的信道預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211232609.2
• 申請(qǐng)日: 2022-10-10
• 公開（公告）號(hào): CN115296761B
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃川;崔曙光;汪彥丞;張晗;唐心怡
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 香港中文大學(xué)（深圳）
• 主分類號(hào): H04B17/391
• 分類號(hào): H04B17/391;G06N3/08
• 代理公司: 成都巾幗知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51260
• 代理人: 邢偉

本發(fā)明公開了一種基于電磁傳播模型的信道預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：S1.對(duì)于一類物品中的每一個(gè)待測(cè)物體，獲取該待測(cè)物體的地理環(huán)境信息和該待測(cè)物體的電磁傳播模型，并構(gòu)建不同接收區(qū)域內(nèi)該類物品的分布式樣本集；S2.構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并基于步驟S1中得到的分布式樣本集中的樣本進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)，得到成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型；S3.對(duì)于不同類別的物品S類物體，重復(fù)執(zhí)行步驟S1~S2，得到每一類物體對(duì)應(yīng)的成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型；S4.基于成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)信道的沖擊響應(yīng)作為信道預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明針對(duì)每一類物品建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并基于光線追蹤實(shí)現(xiàn)了信道預(yù)測(cè)，有效提高了預(yù)測(cè)精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電磁波領(lǐng)域，特別是涉及一種基于電磁傳播模型的信道預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)

無(wú)線信道是無(wú)線通信至關(guān)重要的部分，無(wú)線通信系統(tǒng)傳輸?shù)乃行畔⒈仨毻ㄟ^(guò)無(wú)線信道。信道情況直接決定了發(fā)射和接受端的通信參數(shù)設(shè)置，決定了基站的功率分配等重要參數(shù)。因此精確預(yù)測(cè)無(wú)線信道意義重大，并吸引了眾多研究者參與。

傳統(tǒng)的信道預(yù)測(cè)方法主要為建立統(tǒng)計(jì)模型，模型中的幾個(gè)參數(shù)，例如傳播時(shí)延擴(kuò)展、角度擴(kuò)展是根據(jù)測(cè)量結(jié)果加以確定，這樣預(yù)測(cè)得到的信道存在，預(yù)測(cè)結(jié)果不精確，預(yù)測(cè)場(chǎng)景和統(tǒng)計(jì)模型場(chǎng)景不匹配的問(wèn)題。他們預(yù)測(cè)的信道無(wú)法直接得到信道的沖擊響應(yīng)。而本專利提出了一種基于電磁傳播模型的預(yù)測(cè)方法，具體做法是先針對(duì)傳播環(huán)境中的各種物體，通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的方法，快速、實(shí)時(shí)建立他們的高精度電磁傳播模型，然后通過(guò)光線追蹤法，確定待預(yù)測(cè)位置下的傳播簇和傳播子路徑，根據(jù)預(yù)測(cè)的傳播路徑調(diào)用對(duì)應(yīng)物體的傳播模型，精確預(yù)測(cè)出每個(gè)子路徑的信道，通過(guò)求和得到各簇信道和總信道。這樣能直接預(yù)測(cè)出包含了傳播損耗、傳播時(shí)延、離去角、到達(dá)角信息的完整信道沖激響應(yīng)，而傳統(tǒng)方法無(wú)法預(yù)測(cè)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于電磁傳播模型的信道預(yù)測(cè)方法，針對(duì)每一類物品建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并基于光線追蹤實(shí)現(xiàn)了信道預(yù)測(cè)，有效提高了預(yù)測(cè)精度。

本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的：一種基于電磁傳播模型的信道預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

S1.對(duì)于一類物品中的每一個(gè)待測(cè)物體，獲取該待測(cè)物體的地理環(huán)境信息和該待測(cè)物體的電磁傳播模型，并構(gòu)建不同接收區(qū)域內(nèi)該類物品的分布式樣本集；

S2.構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并基于步驟S1中得到的分布式樣本集中的樣本進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)，得到成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型；

S3.對(duì)于不同類別的物品S類物體，重復(fù)執(zhí)行步驟S1~S2，得到每一類物體對(duì)應(yīng)的成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型；

S4.基于成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)信道的沖擊響應(yīng)作為信道預(yù)測(cè)結(jié)果。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明針對(duì)每一類物品建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并基于光線追蹤實(shí)現(xiàn)了信道預(yù)測(cè)，有效提高了預(yù)測(cè)精度。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的方法流程圖；

圖2為本發(fā)明的預(yù)測(cè)的BRTDF圖片與真實(shí)值圖片的對(duì)比示意圖；

圖3為單接收機(jī)預(yù)測(cè)的BRTDF圖片與真實(shí)圖片對(duì)比示意圖；

圖4為本發(fā)明提出的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)的誤差與聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練輪數(shù)的關(guān)系示意圖；

圖5為不使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)時(shí)的訓(xùn)練誤差示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖進(jìn)一步詳細(xì)描述本發(fā)明的技術(shù)方案，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不局限于以下所述。

如圖1所示，一種基于電磁傳播模型的信道預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

S1.對(duì)于一類物品中的每一個(gè)待測(cè)物體，獲取該待測(cè)物體的地理環(huán)境信息和該待測(cè)物體的電磁傳播模型，并構(gòu)建不同接收區(qū)域內(nèi)該類物品的分布式樣本集；