[发明专利]一种环境知识库辅助的无线信道获取方法

说明书

本发明公开了一种环境知识库辅助的无线信道获取方法。包括：从大量数据、专家知识、环境信息等要素中萃取知识，构建相应的环境知识库；通过人工智能等算法设计通信中的导频信号/信道反馈机制；信道估计/重建模块联合利用导频信号/反馈数据流以及环境知识库信息，输出高精度的无线信道。本发明充分利用数据、环境信息、专家知识等要素中含有的知识，通过构建环境知识库，来辅助无线信道的获取，从而降低信道获取的开销，提高信道获取的精度。

技术领域

本发明涉及一种环境知识库辅助的无线信道获取方法，属于通信技术领域。

背景技术

大规模多输入多输出(Massive Multiple-Input Multiple-Output，MassiveMIMO)因具备提升系统容量、频谱效率、用户体验速率、增强全维覆盖和节约能耗等诸多优点，是5G核心技术之一，同时也将在6G中起到至关重要的作用。然而，大规模MIMO的发展和应用也面临诸多问题，其增益依赖于发射机获得的信道状态信息(Channel StateInformation，CSI)的质量。为了获取精确的CSI，信道估计是不可或缺的，其占用了大量的训练开销。同时，对于不具有上下行互易性的频分双工(Frequency-Division Duplexing,FDD)系统，下行CSI需要通过上行链路进行反馈，占用了大量的上行资源，如何高效地反馈以使得基站(Base Station，BS)侧获取到准确的CSI成为一个关键问题。

现行的通信系统中，信道信息的获取都通过传统算法实现，例如压缩感知、矢量量化等。此类算法通过较严格的数学证明，确保了普适场景下性能的下界，在1G-5G时代较好地满足了无线通信系统的需求。但此类方法忽略了环境知识，无法满足下一代通信需要。基实际系统中，站一旦部署以后，其位置相对固定，在较长的一段时间内都将会保持不变。那么，其周边的环境也将相对固定，保持有一定的规律。可以预见，通过建立环境知识库，将其引入到CSI的获取中，势必可以提高信道的获取精度，降低获取的开销。

发明内容

技术问题：本发明提出一种环境知识库辅助的无线信道获取方法，通过从大量数据、环境信息、专家知识等要素中萃取知识，构建多模态的环境知识库，从而来辅助信道状态信息的获取，解决信道获取开销大质量低的难题。

技术方案：本发明的一种环境知识库辅助的无线信道获取方法包括以下步骤：

步骤1.从大量数据、专家知识、环境信息要素中，通过各种手段萃取到环境知识，从而构建一个环境知识库；

步骤2.利用卷积神经网络、全连接网络和图神经网络等人工智能算法设计信道估计所需的导频信号/信道反馈的压缩反馈机制；

步骤3.设计与步骤2相对应的信道估计/重建模块；

步骤4.将接收到的导频信号/反馈数据流同环境知识库一起，输入到步骤3中设计的信道估计/重建模块，输出所需的高精度信道矩阵。

其中，

步骤1所述的环境知识库含有多模态的环境知识，不局限于人为设计的特征知识，包含通过人工智能算法学习到的抽象的高层次环境知识。

步骤2中的信道估计所需的导频信号/信道反馈的压缩反馈机制，可由人工智能算法设计得到，其包括神经网络架构的搭建、神经网络的训练和部署步骤。

步骤3所述的信道估计/重建模块，包含码本、人工智能的算法，其中基于码本的方法包括了显式和隐式的反馈，即反馈全信道信息和只反馈PMI\RI\CQI等信道相关信息，基于人工智能算法的信道估计/重建算法，包含神经网络的搭建、训练和部署等步骤。

所述的无线信道获取方法，基于人工智能的算法采用端到端的学习方式，联合训练信道估计、信道反馈等模块的神经网络参数，使代价函数最小，代价函数描述如下：