【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及波束训练，尤其是指一种基于波数域扩散宽度的超大规模mimo快速近场波束训练方法。
技术介绍
1、超大规模阵列(extremely large-scale array，xl-array)是第六代移动通信系统(6th generation mobile communication system，6g)中的一项关键技术。通过在基站(base station，bs)端部署超大规模的天线阵列，有望实现更高的频谱效率和能效。随着阵列孔径的增大和载波频率的提高，近场区域将扩大，用户将更有可能出现在近场区域。在近场条件下，需要使用球面波假设计算用户的信道响应，而不是使用远场条件下的平面波假设。基于球面波假设计算得出的用户信道相关性与远场条件下不同，一个显著的区别是：当两个用户位于相同的角度、不同的距离时，基于远场平面波假设计算出的信道响应是完全相同的，阵列将无法区分两个用户。而基于近场球面波假设计算出的信道响应相关性会随着距离差距增大而逐渐降低，两用户的信道呈现出一定差异。
2、目前主要存在的快速波束训练方案是基于远场角度域码本的快速波束训练方案，在bs端直接发送远场波束成形码本，并通过角度域信道响应的形式对用户角度和距离进行估计。但是存在两方面缺点：第一是估计算法的过程缺乏闭式解，依赖穷举搜索算法，带来了较高的时间复杂度开销。第二是角度域的参数估计是在一系列离散的角度值上进行的，估计值会与真实值之间存在一定误差。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于波数域扩
2、为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种基于波数域扩散宽度的超大规模mimo快速近场波束训练方法，包括：
3、根据远场波束成形码本，获得基站阵列与用户终端之间的角度域信道响应；
4、根据离散傅里叶函数对所述角度域信道响应进行内插，获得波数域信道响应；
5、根据所述波数域信道响应，在波数域进行扩散区间检测，获得所述波数域的扩散区间；
6、根据所述用户终端和所述基站阵列之间的第一角度与所述扩散区间的第一函数关系和所述扩散区间，获得所述第一角度的角度估计值；其中，所述第一函数关系是基于驻定相位原理和所述波数域信道响应得到的；
7、根据所述用户终端和所述基站阵列之间的第一距离与所述扩散区间的第二函数关系和所述扩散区间，获得所述第一距离的距离估计值；其中，所述第二函数关系是基于驻定相位原理和所述波数域信道响应得到的；
8、根据所述角度估计值和所述距离估计值，获得所述基站阵列与用户终端之间的目标码本。
9、可选地，根据离散傅里叶函数对所述角度域信道响应进行内插，获得波数域信道响应，包括：
10、根据所述角度域信道响和所述波数域信道响应的第三函数关系，获得波数域的采样位置和采样间隔；
11、根据所述采样位置和所述采样间隔，通过离散傅里叶函数将所述角度域信道响应内插为所述波数域信道响应。
12、可选地，所述方法还包括：
13、根据驻定相位原理，确定所述波数域信道响应的功率所集中的第一区间，所述第一区间的边界值是通过所述第一角度和所述第一距离表示的；
14、根据所述第一区间的边界值与所述扩散区间的对应关系，获得所述第一函数关系以及所述第二函数关系。
15、可选地，所述方法还包括：
16、获取基站发送的所述远场波束成形码本，其中，每一个所述远场波束成形码本占用一个时域符号；
17、其中，所述根据远场波束成形码本，获得基站阵列与用户终端之间的角度域信道响应，包括：
18、根据所述时域符号，将所述远场波束成形码本进行排列，生成所述基站阵列与所述用户终端之间的所述角度域信道响应。
19、本专利技术实施例还提供一种基于波数域扩散宽度的超大规模mimo快速近场波束训练装置，包括：
20、第一处理模块，用于根据远场波束成形码本，获得基站阵列与用户终端之间的角度域信道响应；
21、第一计算模块，用于根据离散傅里叶函数对所述角度域信道响应进行内插，获得波数域信道响应；
22、第一检测模块，用于根据所述波数域信道响应，在波数域进行扩散区间检测，获得所述波数域的扩散区间；
23、第二计算模块，用于根据所述用户终端和所述基站阵列之间的第一角度与所述扩散区间的第一函数关系和所述扩散区间，获得所述第一角度的角度估计值；其中，所述第一函数关系是基于驻定相位原理和所述波数域信道响应得到的；
24、第三计算模块，用于根据所述用户终端和所述基站阵列之间的第一距离与所述扩散区间的第二函数关系和所述扩散区间，获得所述第一距离的距离估计值；其中，所述第二函数关系是基于驻定相位原理和所述波数域信道响应得到的；
25、第四计算模块，用于根据所述角度估计值和所述距离估计值，获得所述基站阵列与用户终端之间的目标码本。
26、本专利技术实施例还提供一种网络设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序在被所述处理器执行时实现如上任一项所述的基于波数域扩散宽度的超大规模mimo快速近场波束训练方法。
27、本专利技术实施例还提供一种可读存储介质，包括：所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如上任一项所述的基于波数域扩散宽度的超大规模mimo快速近场波束训练方法的步骤。
28、本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如上任一项所述的基于波数域扩散宽度的超大规模mimo快速近场波束训练方法的步骤。
29、本专利技术上述技术方案中的至少一个具有以下有益效果：
30、上述方案中，首先，对远场波束成形码本进行扫描，得到基站阵列与用户终端之间的角度域信道响应，然后，根据离散傅里叶函数对角度域信道响应进行内插，获得波数域信道响应，其次，根据预先分析的扩散区间与第一角度的第一函数关系以及扩散区间与第二角度的第二函数关系，获得角度估计值和距离估计值，最后，根据角度估计值和距离估计值，生成目标码本。本专利技术实施例在进行近场波束训练时，仅仅使用远场波束成形码本进行搜索，显著降低了训练的时间复杂度开销，此外，根据离散傅里叶函数的内插操作，将离散形式的角度域信道响应还原至连续形式的波数域信道响应，可以克服在角度域估计的角度估计值和距离估计值存在误差的问题，提高了角度估计值和距离估计值的精度，以及，预先分析了扩散区间与第一角度和第一距离之间的关系，进而获得角度估计值和距离估计值，有助于降低算法的时间复杂度，加快算法处理速度。
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1.一种基于波数域扩散宽度的超大规模MIMO快速近场波束训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于波数域扩散宽度的超大规模MIMO快速近场波束训练方法，其特征在于，根据离散傅里叶函数对所述角度域信道响应进行内插，获得波数域信道响应，包括：
3.根据权利要求1所述的基于波数域扩散宽度的超大规模MIMO快速近场波束训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于波数域扩散宽度的超大规模MIMO快速近场波束训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.一种基于波数域扩散宽度的超大规模MIMO快速近场波束训练装置，其特征在于，包括：
6.一种网络设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序在被所述处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的基于波数域扩散宽度的超大规模MIMO快速近场波束训练方法。
7.一种可读存储介质，其特征在于，包括：所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的基于波数域扩
8.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的基于波数域扩散宽度的超大规模MIMO快速近场波束训练方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于波数域扩散宽度的超大规模mimo快速近场波束训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于波数域扩散宽度的超大规模mimo快速近场波束训练方法，其特征在于，根据离散傅里叶函数对所述角度域信道响应进行内插，获得波数域信道响应，包括：
3.根据权利要求1所述的基于波数域扩散宽度的超大规模mimo快速近场波束训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于波数域扩散宽度的超大规模mimo快速近场波束训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.一种基于波数域扩散宽度的超大规模mimo快速近场波束训练装置，其特征在于，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：张宇翔，张建华，邢宏博，许慧鑫，刘光毅，王启星，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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