基于多臂強盜的位置輔助波束對準方法及其系統技術方案

本發明專利技術公開了一種基于多臂強盜的位置輔助波束對準方法及其系統。該方法包括如下步驟：獲取接收器的位置信息；根據位置信息選擇LOS路徑的多個LOS波束，形成LOS子集；從剩余的波束中選擇多個擁有最大UCB值的NLOS路徑的多個NLOS波束，形成NLOS子集；在波束對準期間，根據LOS子集和NLOS子集中的所有路徑的信道狀態，選擇具有最大路徑增益的多個波束；在數據傳輸期間，通過選擇的波束并行傳輸數據流，并獲得波束的UCB獎勵值；基于UCB獎勵值，更新波束的平均回報。本發明專利技術增大了波束對準概率，實現了減小計算復雜度、提高頻譜效率的目的。

【技術實現步驟摘要】
基于多臂強盜的位置輔助波束對準方法及其系統
本專利技術涉及一種波束對準方法，尤其涉及一種用在毫米波通信系統中、基于多臂強盜的位置輔助波束對準方法，同時也涉及相應的波束對準系統，屬于毫米波通信

技術介紹
目前，第五代移動通信網絡(5G)已經開始進入商用化階段。5G所使用的頻段包括兩個部分：一個是sub-6GHz頻段，一個是毫米波頻段。其中，毫米波頻段不存在嚴重的互干擾，加上能夠提供更大的信號帶寬，被普遍認為是5G中最有潛力的技術方向。在毫米波通信系統中，由于毫米波信道的稀疏性，傳播路徑通常通過搜索每個路徑的波束來估計。在高速移動場景中，毫米波信道快速變化，并且每個傳輸時間間隔的周期太短，無法為準確的波束對準分配足夠的時間。而且，每個傳輸時間間隔(TTI)的測量次數受到限制，在波束對準過程中選擇要測量的路徑就變得非常重要。現有的毫米波通信系統采用大型天線陣列，波束寬度很窄，使得信道條件變化很快，波束對準周期長、計算復雜度較高，因此不適用于高速移動場景?，F有技術中的波束對準算法大致可以分為四類：1)通過波束掃描(也稱波束搜索)實現波束對準；2)通過估計到達角(AoAs)和離開角(AoDs)估計信道，從而實現波束對準；3)將波束訓練的過程看作一個黑盒優化問題求解，從而實現波束對準；4)利用邊信息輔助實現波束對準。但是，上述算法各自都存在一定的局限性。例如，波束掃描算法的時間復雜度比較高，搜索效率很低。AoA/AoD信道估計算法、波束訓練優化算法和邊信息輔助算法的實施過程非常復雜，而且應用范圍比較受限。多臂強盜(multi-armedbandit，簡寫為MAB)是一種前沿的機器學習算法。它的實質是如何以最佳方式分配資源。一種策略是先探索可用選項，然后把所有剩余資源分配給表現最佳的選項。這個策略叫作A/B測試。另一種策略是給表現最佳的選項逐漸分配更多的資源。這個策略叫作epsilon遞減策略。在申請號為201910581217.9的中國專利申請中，公開了一種基于雙層多臂強盜統計模型的頻譜機會接入方法。該方法包括如下步驟：首先使用雙層多臂強盜統計學模型，建模信道感知與接入過程；然后分析次用戶運行場景，如果屬于單主用戶站下的認知網絡，則采用同構信道感知接入方法進行頻譜機會接入；如果屬于多主用戶站下的認知網絡，則采用異構信道感知接入方法進行頻譜機會接入。
技術實現思路
本專利技術所解決的首要技術問題在于提供一種基于多臂強盜的位置輔助波束對準方法。本專利技術所解決的另一技術問題在于提供一種用于實施上述方法的位置輔助波束對準系統。為實現上述專利技術目的，本專利技術采用下述的技術方案：根據本專利技術實施例的第一方面，提供一種基于多臂強盜的位置輔助波束對準方法，包括如下步驟：步驟1：獲取接收器的位置信息；步驟2：根據所述位置信息選擇LOS路徑的多個LOS波束，形成LOS子集；步驟3：從剩余的波束中選擇多個擁有最大UCB值的NLOS路徑的多個NLOS波束，形成NLOS子集；步驟4：在波束對準期間，根據所述LOS子集和所述NLOS子集中的所有路徑的信道狀態，選擇具有最大路徑增益的多個波束；步驟5：在數據傳輸期間，通過在步驟4中選擇的所述波束并行傳輸數據流，并獲得所述波束的UCB獎勵值；步驟6：基于所述UCB獎勵值，更新所述步驟4中選擇的所述波束的平均回報。其中較優地，在更新各路徑的平均回報時，對所述步驟4中選擇的所述波束，基于所述步驟4中獲得的所述波束的UCB獎勵值進行更新；對其他波束，令UCB獎勵值為0進行更新。其中較優地，所述步驟3中，所述最大UCB索引值是基于UCB法的平均回報與置信空間之和。其中較優地，所述步驟4中，所述最大路徑增益是指在波束對準期間，發射器在所述LOS子集和所述NLOS子集中的所有路徑發出導頻信號，接收器接收到所述導頻信號，并計算平均接收導頻信號功率，將所述平均接收導頻信號功率進行排序，選擇最大的特定數量的所述平均接收導頻信號功率對應的波束。其中較優地，所述多個LOS波束是所述LOS路徑所在位置的附近的多個波束。其中較優地，所述多個LOS波束或所述多個NLOS波束的數量，均大于或等于所述步驟5中并行傳輸數據流的波束的數量。其中較優地，所述UCB獎勵值是每個波束的傳輸速率或信號功率。其中較優地，所述步驟3中，最大UCB值N(i)是根據下式計算的：式中，μi是已觀測到的所述NLOS子集中的波束i的平均回報值，t為時隙數，ni為所述NLOS子集中的波束i當前累積被選中的次數，c是預先設定的常數。根據本專利技術實施例的第二方面，提供一種基于多臂強盜的位置輔助波束對準系統，包括發射器和接收器，所述發射器和所述接收器均具有線性陣列天線，所述位置輔助波束對準系統執行上述的方法。與現有技術相比較，本專利技術創造性地將高速移動場景下的波束對準問題表述為MAB問題，并將MAB問題求解與位置輔助有機相結合，使用位置輔助有效地減少了需要測量的波束對數量，縮短了波束對準時長。同時，利用位置信息直接計算LOS路徑子集，避免了現有上置信界算法陷入局部最優而選擇次優路徑的情況，從而增大了波束對準概率，實現了減小計算復雜度、提高頻譜效率的目的。附圖說明圖1為本專利技術中，第一實施例的系統模型示意圖；圖2為本專利技術中，第一實施例的流程示意圖；圖3為本專利技術中，第二實施例的系統模型示意圖；圖4為本專利技術中，第二實施例的流程示意圖；圖5為本專利技術提供的位置輔助波束對準方法與常規方法在頻譜效率上的累積損耗對比圖；圖6為本專利技術提供的位置輔助波束對準方法與常規方法在頻譜效率上的CDF對比圖；圖7為本專利技術中，基于極坐標的位置信息示例圖。具體實施方式下面結合附圖和具體實施例對本專利技術的
技術實現思路
進行詳細具體的說明。<第一實施例>本實施例介紹將本專利技術提供的位置輔助波束對準方法應用于無線通信的具體場景。圖1顯示了用于實施該位置輔助波束對準方法的大規模毫米波MIMO系統。在本專利技術的一個實施例中，選擇均勻線性陣列(UniformLinearArray，簡寫為ULA)。其中，作為發射機Tx的基站1(簡寫為BS)的均勻線性陣列是具有Mt個陣元且具有半波長天線間隔的MTt×1維的第一均勻線性陣列；作為接收機Rx的用戶設備(簡寫為UE)的均勻線性陣列是具有Mr個陣元且具有半波長天線間隔的MrR×1維的第二均勻線性陣列。如圖1所示，基站1端具有Nt條射頻鏈路和Nt×Mt根天線組成的第一均勻線性陣列。它們基于正交多址接入技術，同時服務于Nr個用戶設備。每個基站可以同時服務的用戶設備數受限于其射頻鏈路數，即Nr≤Nt，其中Nr、Nt均為正整數。基站1將數據矢量Ns(即發送信號，代表Ns×1路數據)通過數字預編碼器FBB處理得到數字預編碼矩陣，通過Nt路射頻鏈路1(這里，收發單元TXRU起到射頻鏈路的功能),輸入到由本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種基于多臂強盜的位置輔助波束對準方法，其特征在于包括如下步驟：/n步驟1：獲取接收器的位置信息；/n步驟2：根據所述位置信息選擇LOS路徑的多個LOS波束，形成LOS子集；/n步驟3：從剩余的波束中選擇多個擁有最大UCB值的NLOS路徑的多個NLOS波束，形成NLOS子集；/n步驟4：在波束對準期間，根據所述LOS子集和所述NLOS子集中的所有路徑的信道狀態，選擇具有最大路徑增益的多個波束；/n步驟5：在數據傳輸期間，通過在步驟5中選擇的所述波束并行傳輸數據流，并獲得所述波束的UCB獎勵值；/n步驟6：基于所述UCB獎勵值，更新所述步驟4中選擇的所述波束的平均回報。/n

【技術特征摘要】
1.一種基于多臂強盜的位置輔助波束對準方法，其特征在于包括如下步驟：
步驟1：獲取接收器的位置信息；
步驟2：根據所述位置信息選擇LOS路徑的多個LOS波束，形成LOS子集；
步驟3：從剩余的波束中選擇多個擁有最大UCB值的NLOS路徑的多個NLOS波束，形成NLOS子集；
步驟4：在波束對準期間，根據所述LOS子集和所述NLOS子集中的所有路徑的信道狀態，選擇具有最大路徑增益的多個波束；
步驟5：在數據傳輸期間，通過在步驟5中選擇的所述波束并行傳輸數據流，并獲得所述波束的UCB獎勵值；
步驟6：基于所述UCB獎勵值，更新所述步驟4中選擇的所述波束的平均回報。


2.如權利要求1所述的位置輔助波束對準方法，其特征在于：
在更新各路徑的平均回報時，對所述步驟4中選擇的所述波束，基于所述步驟5中獲得的所述波束的UCB獎勵值進行更新；對其他波束，令UCB獎勵值為0進行更新。


3.如權利要求2所述的位置輔助波束對準方法，其特征在于：
所述步驟3中，所述最大UCB索引值是基于UCB法的平均回報與置信空間之和。


4.如權利要求3所述的位置輔助波束對準方法，其特征在于：
所述步驟4中，所述最大路徑增益是指在波束對準期間，發射器在所述LOS子集和所述NLOS子集中的所有路徑發出...

【專利技術屬性】
技術研發人員：王鑫琦，易輝躍，張武雄，許暉，裴俊，于巧玲，
申請(專利權)人：上海無線通信研究中心，中國科學院上海微系統與信息技術研究所，
類型：發明
國別省市：上海;31