多天线信道矩阵预测方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种多天线信道矩阵预测方法、装置和电子设备，该方法获取参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，基于参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，进行射线跟踪仿真，获取与参考天线阵元对应的参考信道的传递函数和多径信息；将参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息输入至多天线信道矩阵预测模型，得到对应的信道矩阵预测结果。在基于子信道间存在相关性的前提下，结合机器学习与射线跟踪，实现高效的大规模MIMO信道矩阵预测，减少射线跟踪仿真的计算时长、提升计算资源利用率。算资源利用率。算资源利用率。

【技术实现步骤摘要】
多天线信道矩阵预测方法、装置和电子设备


[0001]本专利技术涉及无线通信
，尤其涉及一种多天线信道矩阵预测方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]为满足5G通信发展面临的呈指数增长的无线传输速率需求和信息技术的低能耗需求，以多用户多输入多输出(Multi-Input Multi-Output，MIMO)和波束赋形(Beamforming)为代表的多天线传输技术从有效提升空间自由度，效率优先的系统优化准则等方面，提升移动通信的频谱效率问题和低功率低能耗问题。因此多天线传输信道的准确预测、是准确评估波束赋形等算法的前提，对推动5G移动系统发展至关重要。多天线技术的信道仿真关键在于配置天线阵列属性及获取信道矩阵。
[0003]射线跟踪是基于真实场景模型的传播预测技术，它能基于场景中的物体几何关系跟踪直射、反射、散射、透射、衍射等重要的多径传播，并能基于场景中物体的材质信息，依据不同传播模型进行电磁计算。因此，当场景的几何与材料参数定义准确时，给定收发信机的部署，射线跟踪较传统的随机模型能更准确的预测接收信号强度和相位。但是，由于需要做大量的计算机几何计算，射线跟踪的计算复杂度比随机信道模型更高。射线跟踪的加速方法一直是计算机与通信领域的研究热点，在算法层面，降维法、空间分割法和射线发射法等都是广泛应用的研究成果。近年来，随着高性能计算和GPU硬件计算资源的发展，射线跟踪的计算效率有了更大幅的提升，使得大型复杂场景、大量采样点的高效射线跟踪仿真已成为现实。
[0004]但是，在大规模MIMO条件下，在具体的某个场景中由于散射物的数量有限，信道向量间往往存在一定的相关性。如果采用前述加速方法，利用射线跟踪仿真大规模MIMO的信道矩阵时只能视所有信道向量互相无关，为每个信道单独调用射线跟踪在独立的CPU线程中进行仿真。在这种仿真方法下，不仅会违背通信事实损失精度，并且，计算效率和对计算资源的利用都不是最优的。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的上述技术问题，本专利技术实施例提供一种多天线信道矩阵预测方法、装置和电子设备。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种多天线信道矩阵预测方法，包括：
[0007]获取参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，基于所述参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，进行射线跟踪仿真，获取与所述参考天线阵元对应的参考信道的传递函数和多径信息；
[0008]将所述参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息输入至多天线信道矩阵预测模型，得到对应的信道矩阵预测结果；
[0009]其中，所述多天线信道矩阵预测模型是以参考信道的传递函数和多径信息、天线
阵列形式和收发信机部署信息作为样本数据，以与所述参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息对应的信道矩阵作为标签数据进行监督训练后得到。
[0010]可选地，所述参考天线阵元为分别从发射机和接收机的天线阵列中选择的一个参考阵元。
[0011]可选地，所述信道矩阵基于多个不同的天线阵列形式、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，根据射线跟踪法生成。
[0012]可选地，所述天线阵列形式包括：收发信机的天线阵列形状、在各个维度的阵元数量、阵元天线类型和阵元天线间隔；
[0013]所述场景信息包括：仿真区域中的结构体的几何属性和材料标识；
[0014]所述收发信机部署信息包括：发射机的位置、天线挂高、发射功率、方位角、下倾角和频率；接收机的天线高度和位置；
[0015]所述多径信息包括：电场、时延、到达角和出射角；
[0016]所述传播机制包括：直射、反射、散射和绕射。
[0017]第二方面，本专利技术实施例提供一种多天线信道矩阵预测装置，包括：
[0018]获取模块，用于获取参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，基于所述参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，进行射线跟踪仿真，获取与所述参考天线阵元对应的参考信道的传递函数和多径信息；
[0019]输入模块，用于将所述参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息输入至多天线信道矩阵预测模型；
[0020]输出模块，用于输出对应的信道矩阵预测结果；
[0021]其中，所述多天线信道矩阵预测模型是以参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息作为样本数据，以与所述参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息对应的信道矩阵作为标签数据进行监督训练后得到。
[0022]可选地，所述参考天线阵元为分别从发射机和接收机的天线阵列中选择的一个参考阵元。
[0023]可选地，所述信道矩阵基于多个不同的天线阵列形式、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，根据射线跟踪法生成。
[0024]可选地，所述天线阵列形式包括：收发信机的天线阵列形状、在各个维度的阵元数量、阵元天线类型和阵元天线间隔；
[0025]所述场景信息包括：仿真区域中的结构体的几何属性和材料标识；
[0026]所述收发信机部署信息包括：发射机的位置、天线挂高、发射功率、方位角、下倾角和频率；接收机的天线高度和位置；
[0027]所述多径信息包括：电场、时延、到达角和出射角；
[0028]所述传播机制包括：直射、反射、散射和绕射。
[0029]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的方法的步骤。
[0030]第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。
[0031]本专利技术实施例提供的多天线信道矩阵预测方法、装置和电子设备，该方法基于所述参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，进行射线跟踪仿真，获取与所述参考天线阵元对应的参考信道的传递函数和多径信息；再将所述参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息输入至多天线信道矩阵预测模型，得到对应的信道矩阵预测结果；其中，所述多天线信道矩阵预测模型是以参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息作为样本数据，以与所述参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息对应的信道矩阵作为标签数据进行监督训练后得到。在基于子信道间存在相关性的前提下，结合机器学习与射线跟踪，实现高效的大规模MIMO信道矩阵预测，减少射线跟踪仿真的计算时长、提升计算资源利用率。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多天线信道矩阵预测方法，其特征在于，包括：获取参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，基于所述参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，进行射线跟踪仿真，获取与所述参考天线阵元对应的参考信道的传递函数和多径信息；将所述参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息输入至多天线信道矩阵预测模型，得到对应的信道矩阵预测结果；其中，所述多天线信道矩阵预测模型是以参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息作为样本数据，以与所述参考信道的传递函数和多径信息、天线阵列形式和收发信机部署信息对应的信道矩阵作为标签数据进行监督训练后得到。2.根据权利要求1所述的多天线信道矩阵预测方法，其特征在于，所述参考天线阵元为分别从发射机和接收机的天线阵列中选择的一个参考阵元。3.根据权利要求1所述的多天线信道矩阵预测方法，其特征在于，所述信道矩阵基于多个不同的天线阵列形式、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，根据射线跟踪法生成。4.根据权利要求1所述的多天线信道矩阵预测方法，其特征在于，所述天线阵列形式包括：收发信机的天线阵列形状、在各个维度的阵元数量、阵元天线类型和阵元天线间隔；所述场景信息包括：仿真区域中的结构体的几何属性和材料标识；所述收发信机部署信息包括：发射机的位置、天线挂高、发射功率、方位角、下倾角和频率；接收机的天线高度和位置；所述多径信息包括：电场、时延、到达角和出射角；所述传播机制包括：直射、反射、散射和绕射。5.一种多天线信道矩阵预测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，基于所述参考天线阵元、场景信息、传播机制和收发信机部署信息，进行射线跟踪仿真，获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：董江波，刘玮，齐航，任冶冰，张高山，马力鹏，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：