[发明专利]一种面向北斗与5G融合的毫米波低时延波束赋形方法

说明书

本发明公开了一种面向北斗与5G融合的毫米波低时延波束赋形方法，首先在初始接入流程的训练过程中，收集接入毫米波基站的终端的由北斗系统提供的有定位误差的历史定位信息，然后对终端的历史定位信息以及运动轨迹进行分析，并对终端的速度状态以及位置进行基于模型预测滤波的神经网络算法的预测；其次，在波束匹配阶段，通过终端速度状态与位置信息的结果，得到速度与定位误差范围内终端高概率位置，与毫米波基站各波束覆盖范围进行扫描匹配，波束匹配优先级的排序依据波束匹配的准确率，从而大幅度缩小波束训练范围，在低时延的范围内对高速移动终端发送波束。

技术领域

本发明涉及低时延波束赋形技术领域，尤其涉及一种面向北斗与5G融合的毫米波低时延波束赋形方法。

背景技术

由于卫星与地球的距离太远，卫星信号容易被遮挡，北斗与5G通信的深度融合可以实现从室内到室外、从城市到无人区无缝连接的精准时空信息服务。5G中毫米波通信信号具有高损耗、强方向性、对障碍物敏感等特点，需要将毫米波与方向性天线技术相结合去解决路径损耗严重的问题。毫米波波束窄，为保证初始接入的精度和准确性，现有波束赋形训练方案时延普遍过长。毫米波通信对终端位置敏感，时延过长的链路建立将会导致初始接入算法错过最佳波束。

为了满足日益增长并且多样的数据要求，实现高安全的新一代信息时空体系，针对北斗与5G融合这一背景下毫米波通信系统的数据传播速率可以进一步提高的现状，本发明提出了一种面向北斗与5G融合的毫米波低时延波束赋形方法。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种面向北斗与5G融合的毫米波低时延波束赋形方法。

为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

一种面向北斗与5G融合的毫米波低时延波束赋形方法，包括步骤：

S1.接收北斗卫星获取的高速移动的终端用户的运动轨迹，根据获取的运动轨迹确认终端用户的位置信息，并根据确定的位置信息计算终端用户的速度信息；

S2.利用神经网络的滤波器预测终端用户的位置信息以及速度位置，并根据预测得到的位置信息以及速度信息与步骤S1确定的位置信息和速度信息估计神经网络的误差，得到误差函数；

S3.根据得到的误差函数对神经网络预测模型进行优化，得到优化后的位置预测模型；

S4.通过优化后的位置预测模型预测当前终端用户的速度信息、位置信息，并根据预测得到的速度信息、位置信息对当前终端进行波束匹配；

S5.对波束匹配的波束进行波束赋形训练，根据波束宽度、预测的位置信息与基站的夹角，计算不同波束覆盖范围对应的终端用户的运动速度；

S6.将计算得到的运动速度进行量化，将量化后得到的运动速度对应到相应速度范围内，得到所有不同波束的对准波束概率；

S7.根据不同对准波束概率，对对准波束概率由高到低的优先级进行波束匹配；

S8.判断对准波束概率是否大于设定阈值，若否，则预测误差过大，预测过程失败或LOS路径不可用，重复执行步骤S6-S8；若是，则毫米波链路建立成功，进行波束数据传输。

进一步的，所述步骤S1具体为：

设获取的运动轨迹序列表示为：J＝{d₁,…,d_t}，其中，d表示位置信息；d_t表示t时刻的位置信息；则位置信息d与速度v状态变量表示为：

y(t)＝Hx(t)+v(t)

其中，H为变换矩阵。

进一步的，所述步骤S2中误差函数，表示为：