[發明專利]非平穩信道場景下基于圖像超分辨率的優化導頻實現方法在審
| 申請號: | 202310130107.7 | 申請日: | 2023-02-17 |
| 公開(公告)號: | CN116366403A | 公開(公告)日: | 2023-06-30 |
| 發明(設計)人: | 孫彥贊;譚紅昌;張舜卿;陳小靜 | 申請(專利權)人: | 上海大學 |
| 主分類號: | H04L25/02 | 分類號: | H04L25/02 |
| 代理公司: | 上海交達專利事務所 31201 | 代理人: | 王毓理;王錫麟 |
| 地址: | 200444*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 平穩 信道 場景 基于 圖像 分辨率 優化 實現 方法 | ||
一種非平穩信道場景下基于圖像超分辨率的優化導頻實現方法,在離線階段通過DMRS最密導頻圖樣和基于幾何的隨機模型產生非平穩信道的RB數據,通過隨機二維導頻靜音機制和隨機導頻RE/數據RE的功率配比設置下生成導頻維度的信道頻域響應作為訓練集對導頻維度超分辨率卷積神經網絡進行訓練,根據訓練后的Pilot?SRCNN得到高分辨率的信道頻域響應,將其插值處理后作為訓練集進一步用于訓練資源塊超分辨率卷積神經網絡;在在線階段,根據待測RB數據遍歷所有可選的二維導頻靜音機制選擇和導頻RE/數據RE的功率配比并通過訓練后的資源塊超分辨率卷積神經網絡得到待測RB數據的平均均方誤差,當其滿足最大能效標準時,根據該RB數據設置導頻。本發明針對不同非平穩信道場景優化資源塊(RB)的系統能效(EE)能夠避免資源浪費,顯著提高能系統能效。
技術領域
本發明涉及的是一種無線通信領域的技術,具體是一種非平穩信道場景下基于圖像超分辨率的優化導頻實現方法。
背景技術
導頻其中一種重要的作用就是作為收發兩端已知信號用于信道估計用來評估信道的衰落情況,在第四代(4G)長期演進(LTE)系統菱形導頻圖樣被證明性能最優,而在第五代(5G)新空口(NR)系統菱形導頻圖樣不再適用?,F有的導頻的自適應設計方法大致分為兩類,一類是通過預先給定基本的導頻配置,通過信道實時的多普勒擴展調整導頻在時域軸的間隔,通過信道實時的時延擴展調整導頻在頻域軸的間隔,多普勒(時延擴展)擴展與導頻在時域軸(頻域軸)成負相關關系。另一類是通過預先給定的最密導頻配置,通過優化問題最佳進行一維導頻關斷選擇從而達到自適應導頻設計要求。在5G?NR系統中一類導頻解調參考信號(DMRS)有針對四種不同信道的圖樣格式:緩慢時變信道、頻率選擇信道、快時變信道和雙選擇信道。但隨著超5G(B5G)系統非平穩信道概念的提出和綠色通信理念的關注,信道實時的導頻設計的自主性需求進一步加大。
經過對現有技術的檢索發現,中國專利文獻號CN114944895A公開日20220826,公開一種針對無人機非平穩信道場景的優化導頻實現方法,根據無線協議配置和無人機通信運行數據估計當前的資源塊(RB)的信道時間相關函數,然后通過選擇基于不同符號位置的導頻序列的關斷以及基于RB能效最大化原則進行導頻和數據功率配比,最后根據信道時間相關函數和功率配比設計得到能效最大化的導頻。但該現有技術的導頻序列只在時域軸關斷,而未在頻域軸進行關斷探索,事實上時頻域聯合的靜音選擇更能符合非平穩信道;另一方面是能效提升未達到最大化,其一因為該現有技術的導頻序列時域軸的關斷策略帶來附帶的影響是對關斷的導頻序列符號中的數據資源元素(RE)也關斷了,降低了系統的吞吐量;其二是因為導頻僅在時域軸關斷,而時頻域聯合的靜音可以讓系統的能耗降到最低值,基于此兩方面可以是系統的能效有進一步提升空間。
發明內容
本發明針對現有技術存在的上述不足,提出一種非平穩信道場景下基于圖像超分辨率的優化導頻實現方法,在非平穩信道場景下,基于最密的導頻圖樣配置,基于二維導頻靜音機制通過基于圖像超分辨率嵌套的信道估計流程彌補靜音機制帶來信道估計誤差增大的不足。本發明針對不同非平穩信道場景優化資源塊(RB)的系統能效(EE)能夠避免資源浪費,顯著提高能系統能效。
本發明是通過以下技術方案實現的:
本發明涉及一種基于圖像超分辨的二維導頻靜音機制的導頻實現方法,在離線階段通過DMRS最密導頻圖樣和基于幾何的隨機模型(GBSM)產生非平穩信道的RB數據,通過隨機二維導頻靜音機制和隨機導頻RE/數據RE的功率配比設置下生成導頻維度的信道頻域響應作為訓練集對導頻維度超分辨率卷積神經網絡(Pilot-SRCNN)進行訓練,根據訓練后的Pilot-SRCNN得到高分辨率的信道頻域響應(CFR),將其插值處理后作為訓練集進一步用于訓練資源塊超分辨率卷積神經網絡(RB-SRCNN);在在線階段,根據待測RB數據遍歷所有可選的二維導頻靜音機制選擇和導頻RE/數據RE的功率配比并通過訓練后的資源塊超分辨率卷積神經網絡得到待測RB數據的平均均方誤差,當其滿足最大能效標準時,根據該RB數據設置導頻。
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