动态时变信道的MIMO系统性能测试方法和装置

动态时变信道的mimo系统性能测试方法和装置
技术领域
1.本技术涉及无线通信技术领域，有机涉及一种动态时变信道的 mimo系统性能测试方法和装置。


背景技术：

2.第五代(5g)通信系统与第四代(4g)通信相比，更关注高速动态时变场景，为了提高动态场景下的容量和覆盖能力，5g采用了基于大规模mimo(multiple input-multiple output，多入多出)的波束形成新技术，在产业化过程中最重要的是如何测试这些新功能。
3.由于传统的真实环境测试方法存在环境不可控因素，实验室环境测试引起了业界的广泛关注，许多研究工作者针对5g系统性能提出了测试方法和测试结果，但这些测试方法通常使用单簇或多簇的静态信道模型，工程上只能实现用户在固定位置下的系统性能测试，但在实际场景中，存在许多用户位置发生改变的场景，目前的这些研究结果不足以支持模拟现实生活中的动态场景，无法实现全方位评估产品或系统的性能。


技术实现要素：

4.为了解决这一问题，本技术综合考虑成本问题与复现的精确性，提出了一种通用的实验室条件下的动态场信道的系统测试方法，具体包括动态信道模型的实现、动态场景设计、测试方法和指标。
5.根据本技术的第一个方面，提供一种动态时变信道的mimo 系统测试方法，其包括：
6.根据应用场景的相关系统参数建立动态时变信道模型；
7.对待搭载所述动态时变信道模型的信道仿真硬件平台执行功能支持性验证；以及
8.响应于所述信道仿真硬件平台通过功能支持性验证，在搭载所述动态时变信道模型的所述信道仿真硬件平台上针对所述应用场景执行测试。
9.根据本技术的第二个方面，提供一种动态时变信道的mimo 系统测试装置，其包括：
10.信道模型建立单元，用于根据应用场景的相关系统参数建立动态时变信道模型；
11.验证单元，用于对待搭载所述动态时变信道模型的信道仿真硬件平台执行功能支持性验证；以及
12.测试单元，用于响应于所述信道仿真硬件平台通过功能支持性验证，在搭载所述动态时变信道模型的所述信道仿真硬件平台上针对所述应用场景执行测试。
13.根据本技术的第三个方面，提供一种电子设备，包括：
14.处理器；以及
15.存储器，存储有计算机指令，当所述计算机指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行第一方面所述的方法。
16.根据本技术的第四个方面，提供一种非瞬时性计算机存储介质，存储有计算机程
序，当所述计算机程序被多个处理器执行时，使得所述处理器执行第一方面所述的方法。
17.本技术提出的针对5g动态场景的系统测试方案，包括建立动态信道模型、信道模型的验证以及系统测试方法和指标，可以帮助我们实现模拟真实环境下的信道，从而进行系统的性能测试，对产业化发展和产品研发具有重要推动作用。本技术针对真实的信道条件，提出实验室条件下的通用的动态场景下的系统测试，首先建立相应场景下的信道模型，然后搭建测试系统进行验证及相应的性能测试，为测试行业提供了动态场景系统性能测试的方法，为产业研发提供了测试依据。
附图说明
18.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图，而并不超出本技术要求保护的范围。
19.图1为移动终端在移动过程中只与一个基站通信的示意图。
20.图2为移动终端在移动过程中实现小区切换的示意图。
21.图3为根据本技术实施例的动态时变信道的mimo系统测试方法的流程图。
22.图4为建立动态时变信道模型的流程图。
23.图5为高速动态场景中的散射体模型示意图。
24.图6为信道仿真硬件平台功能支持性验证系统示意图。
25.图7为信道仿真硬件平台功能支持性验证仿真结果。
26.图8(a)和图8(b)分别是rru和aau两种基站型号下的验证仿真结果。
27.图9为移动终端不同移动速度下的系统吞吐量的仿真结果。
28.图10为有遮挡物情况下移动终端的系统吞吐量仿真结果。
29.图11为在小区切换情况下移动终端参考信号接收功率(rsrp) 和路径损耗(pl)的变化仿真结果。
30.图12为根据本技术实施例的动态时变信道的mimo系统测试装置的示意图。
31.图13为本发明提供的一种电子设备的结构图。
32.符号说明：
33.对一种动态时变信道的mimo系统性能测试方法所使用的变量符号进行说明，使用的变量如下：
34.bs：基站
35.ce：信道仿真硬件平台
36.mt：用户
37.beamid：基站的波束指数
38.fd：最大多普勒频偏
39.fc：信道载波频率
40.v：用户移动速度
41.c：光速
42.s：mimo信道的发射天线端数量
43.u：接收端天线阵元数目
44.n：每个收发天线间的信道传输矩阵中的簇数
45.m：每个簇内的径数；
46.p
n,m
：第n个簇内第m条径的功率
47.δ(τ)：第τ次延迟的狄拉克函数
48.aaoa：方位角
49.eaoa：到达仰角
50.aaod：离开方位角
51.eaod：离开仰角
52.φ
rx,n,m
，θ
rx,n,m
，φ
tx,n,m
，θ
tx,n,m
：第n簇中第m条径的到达方位角、到达仰角、离开方位角、离开仰角
53.τ
n,m
：第n个簇内第m条径的时延
54.每个收发天线间的信道传输矩阵
具体实施方式
55.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
56.现有技术中测试方法通常使用单簇或多簇的静态信道模型，不足以支持模拟现实生活中的动态场景，对此，本技术提出一种动态时变信道的mimo系统测试方法。
57.首先，如图1和图2所示，设计动态时变信道场景，其中，图 1为移动终端在移动过程中只与一个基站通信的示意图；图2为移动终端在移动过程中实现小区切换的示意图。
58.场景1：终端移动方式如图1所示，终端在-70
°
至70
°
范围内的圆弧上移动，其半径为600m，保证los径振幅不变的条件下，终端最大移动速度为300km/h，这里将速度设置为40km/h、 120km/h、300km/h三种，分别模拟市区、高速、高铁三种动态场景。
59.场景2：终端移动方式如图1所示，设置终端移动速度为 40km/h，终端在移动过程中遇到建筑物遮挡，los径功率首先线性衰减5db，然后线性衰减15db，模拟市区内终端移动过程中遇到不同遮挡的场景。
60.场景3：终端移动方式如图2所示，终端在两个基站覆盖范围内直线移动，移动过程中los径的振幅发生变化，终端移动速度为300km/h，模拟高速动态时变场景下发生小区切换的场景。
61.需要注意的是，在应用场景设计过程中，终端的移动弧度、半径、速度、最大移动速度、衰减幅度等参数设置不限于场景1、场景2和场景3所示的具体数值，只要合理，任何动态时变信道场景设计都属于本技术覆盖的范围。另外，现实环境中存在各种动态时变信道场景，本技术现在举出三种时变信道场景，在本技术的方案的启发下，本领域技术人员可以想到的其他各种动态时变信道场景下的mimo系统测试方法都属于本技术覆盖的范围。
62.针对动态时变信道场景，根据本技术的一个方面，提出一种动态时变信道的mimo系统测试方法。如图3所示，该方法包括如下步骤。
63.步骤s301，根据应用场景的相关系统参数建立动态时变信道模型。
64.图4为建立动态时变信道模型的流程图，步骤s301可以具体包括如下子步骤：
65.子步骤s401：设置仿真场景、网络布局、天线参数和传播条件等系统参数。不同的仿真场景以及传播条件对应不同的大尺度参数分布模型和路损模型；其中，仿真场景可以包括uma(城区宏站)、 umi(城区微站)，网络布局包括基站和终端位置分布，天线参数包括基站和终端天线阵元数目、极化等信息，传播条件包括los (视距)和nlos(非视距)。
66.子步骤s402：根据相关系统参数计算路径损耗。路径损耗是每条链路的大尺度衰落，仿真场景以及传播条件可以确定路损模型，将网络布局代入该模型即可获得路径损耗；
67.子步骤s403：根据相关系统参数计算相关大尺度参数。仿真场景以及传播条件决定了大尺度参数的分布，利用随机采样即可获得该链路的各个大尺度参数。考虑到相邻链路的相关性，还需要使用相关滤波的方法为不同链路的大尺度参数添加相关性；
68.子步骤s404：根据大尺度参数计算小尺度参数。按照子步骤s403中生成的相关大尺度参数决定了时延分布、时延功率谱以及角度功率谱的分布，首先对时延分布进行采样获得各个簇的时延，然后利用生成的时延对时延功率谱进行采样，获得各个簇的功率，最后利用生成的功率对角度功率谱进行逆采样获得各个簇的角度。为简化建模，认为簇内子径的时延和簇心时延相同，同时簇内子径的功率平分簇心功率，簇内子径的角度按照簇内角度扩展对簇内角度功率谱进行等功率采样获得。
69.子步骤s405：根据路径损耗和小尺度参数生成信道传输矩阵。利用子步骤s402中计算的路径损耗、子步骤s404中计算的小尺度参数以及随机生成的随机相位，生成信道传输矩阵。
70.具体来说，假设mimo信道的发射天线端数量为s，接收端天线阵元数目为u，每个收发天线间的信道传输矩阵中包含n个簇，每个簇内包含m条径，基于3d几何统计模型原理，可以将信道传输矩阵表达为等式(1)所示的u
×
s矩阵，其中p
n,m
是第n个簇内第m条径的功率，δ(τ)是第τ次延迟的狄拉克函数，φ
rx,n,m
，θ
rx,n,m
，φ
tx,n,m
，θ
tx,n,m
分别表示第n簇中第m条径的到达方位角(aaoa)、到达仰角 (eaoa)、离开方位角(aaod)和离开仰角(eaod)。
71.由于动态信道中用户按照一定的移动速度前进，存在一定的移动距离，静态信道中固定的参数，p
n,m
，φ
rx,n,m
，θ
rx,n,m
，φ
tx,n,m
，θ
tx,n,m
在一定的时间周期内发生显著变化，因此在最后生成信道系数时，需要基于传统准静态的广义平稳的假设下，引入空间一致性解决这个问题，不断更新连续时隙中的小尺度参数，从而生成测试可用的动态信道，如等式(1)所示：
[0072][0073]
高速动态场景中的散射体模型如图5所示。根据真实动态信道场景的特点，我们假设在用户移动时散射体是固定的。因此，根据 mt的运动轨迹以及bs和mt的几何位置，利用第k-1时刻的时变小尺度参数更新和生成第k时刻和以后连续时隙的掉尺度参数，为了简化计算复杂度，采用线性近似方法对时变小尺度参数进行建模，方法如等式(2)～(6)所示。
[0074]
τ
n,m
＝τ
n,m
(t
k-1
)+δτ
n,m
ꢀꢀ
(2)
[0075]
φ
rx,n,m
＝φ
rx,n,m
(t
k-1
)+δφ
rx,n,m
ꢀꢀ
(3)
[0076]
θ
rx,n,m
＝θ
rx,n,m
(t
k-1
)+δθ
rx,n,m
ꢀꢀ
(4)
[0077]
φ
tx,n,m
＝φ
tx,n,m
(t
k-1
)+δφ
tx,n,m
ꢀꢀ
(5)
[0078]
θ
tx,n,m
＝θ
tx,n,m
(t
k-1
)+δθ
tx,n,m
ꢀꢀ
(6)
[0079]
需要说明的是，针对每一个不同的场景，需要建立新的信道模型，但是总体的基本流程没有变化，需要改变一些参数。对于场景 1、场景2和场景3，场景1速度不同时，会根据速度计算出移动范围内应该设计多少个采样点；场景2会对已经los径进行改变，遇到障碍物之前los径功率不变，遇到障碍物之后按照线性衰减；场景3中当发生小区切换时，信道的径其实发生了改变，跟在前一个小区的信道不同。
[0080]
另外，在动态信道场景中，如果用户的移动速度非常高，例如达到300km/h，将导致仿真时间段内的信道最大多普勒频偏较大，小尺度参数会发生剧烈波动，系统性能测试的实现由信道仿真硬件平台回放信道模型实现，为了保证搭建的测试系统支持高速移动场景的性能测试，需要验证系统即信道仿真硬件平台对高速动态场景的功能性支持。从而，在对搭载信道模型的信道仿真硬件平台系统进行测试之前，需要验证信道仿真硬件平台的功能支持性。本技术的动态时变信道的mimo系统测试方法包括：
[0081]
步骤s302，对待搭载所述动态时变信道模型信道的仿真硬件平台执行功能支持性验证。
[0082]
图6为信道仿真硬件平台功能支持性验证系统示意图。如图6 所示，信道仿真硬件平台功能支持性验证系统包括信号发生器、信道仿真硬件平台和频谱分析仪。信号发生器和频谱分析仪测量最大多普勒频偏。信号发生器产生连续波信号，并将其注入信道仿真硬件平台的一个输入。信道仿真硬件平台中搭载的测试信道模型可以为任何信道模型，然而，为了简化验证步骤的复杂度，可以利用具有与真实信道模型相同频点和相同最大多普勒频偏的jakes信道模型进行验证。然后，将测试信道模型加载到信道仿真硬件平台并运行输出，由频谱分析仪测量多普勒功率谱，记录最大多普勒频偏，与(7)计算的目标最大多普勒频偏相比较，精度保证在设定阈值内，例如0.3％以内。
[0083][0084]
其中fd是最大多普勒频偏，v是用户移动速度，c为光速，fc是信道载波频率。
[0085]
从而，步骤s302包括如下子步骤：
[0086]
子步骤s3021，通过信号发生器产生连续波信号；
[0087]
子步骤s3022，将连续波信号输入所述信道仿真硬件平台，其中，所述信道仿真硬件平台加载测试信道模型，该测试信道模型包括具有与真实信道模型相同频点和相同最大多普勒频偏的jakes信道模型；
[0088]
子步骤s3023，通过频谱分析仪测量加载测试信道的信道仿真硬件平台输出的多普勒功率谱，获得测量的最大多普勒频偏；以及
[0089]
子步骤s3024，响应于测量的最大多普勒频偏与目标最大多普勒频偏的精度之差在设定阈值内，确定所述信道仿真硬件平台通过功能支持性验证。
[0090]
图7为信道仿真硬件平台功能支持性验证仿真结果。可见，图 7所示的信道仿真硬
件平台的功能支持性验证得到的最大多普勒频偏结果表明信道仿真硬件平台对300km/h高速动态场景的功能性支持。
[0091]
需要注意的是，对待搭载动态时变信道模型的信道仿真硬件平台执行功能支持性验证的步骤可以与建立动态时变信道模型的步骤同时进行，也可以在其之前或之后进行，只要在对搭载动态时变信道模型的信道仿真硬件平台系统进行测试之前完成对信道仿真硬件平台的功能支持性验证即可。
[0092]
本技术的动态时变信道的mimo系统测试方法还包括：
[0093]
步骤s303，响应于信道仿真硬件平台通过功能支持性验证，在搭载动态时变信道模型的信道仿真硬件平台上针对所述应用场景执行测试。
[0094]
其中，所进行的测试包括干扰测试和性能测试，其中，进行测试过程中所观测的参数包括波束指数和终端侧吞吐量 (throughput)。
[0095]
对于干扰测试，动态时变信道的mimo系统测试方法包括：将信道模型在信道仿真硬件平台中回放，验证波束指数的变化是否顺序进行。
[0096]
利用场景1对系统进行干扰测试，分别改变基站和被测终端的相对位置和基站端的最大发射功率，观察终端接入基站的波束指数的变化以及终端侧吞吐量的变化，验证是否存在干扰。如果存在干扰，将基站放置在屏蔽柜中，被测终端放置在屏蔽箱中，降低干扰。
[0097]
图8(a)和图8(b)分别是rru和aau两种基站型号下的验证仿真结果。如图8(a)和图8(b)所示，出现了波束周期性变化的结果，表明搭载动态时变信道模型的信道仿真硬件平台系统已经基本不存在干扰或者干扰已经在可接受范围内。
[0098]
然后，在进行干扰测试后，进行系统的性能测试：
[0099]
针对场景1，测试系统在市区、高速、高铁三种动态场景下的系统性能，利用用户接入基站的波束指数变化验证动态时变系统的正确性，利用用户吞吐量验证不同基站型号下和不同用户移动速度下的通信质量。吞吐量结果如图9所示
[0100]
针对场景2，测试在用户移动过程中有遮挡情况下的系统性能，利用用户接入基站的波束指数变化验证los径逐渐消失的正确性，利用用户吞吐量验证遇到遮挡物条件下的通信质量。吞吐量结果如图10所示
[0101]
针对场景3，测试在高速动态时变场景下发生小区切换时的系统性能，利用用户接入基站的基站编号及相应基站下的波束指数变化验证小区切换的正确性，利用用户吞吐量测试小区切换过程中的通信质量。系统参考信号接收功率(rsrp)和路径损耗(pl)的相对变化如图11所示，其中，关于rsrp的仿真结果，在图11中，两侧是bs1的rsrp，中间是bs2的rsrp。
[0102]
本技术提出的一种通用的动态信道的mimo系统测试方法，主要贡献在以下几个方面：
[0103]
(1)本技术提出的动态信道的系统性能测试方法，适用于所有的mimo系统，综合考虑5g设备的波束赋形等特点，能够合理的验证设备的功能支持性和系统性能，为产品研发、网络部署测试提供依据，填补了目前在实验室条件下进行系统动态信道性能测试的空白。
[0104]
(2)不同于现有的仅适用于静态场景下进行测试的信道模型，本技术在静态信道模型的基础上，引入空间一致性，提出了一种采用线性近似的方法对动态场景中的信道时变小尺度参数进行建模，解决了在实际测试中动态测试信道建模的问题。
[0105]
(3)本技术提出利用jakes信道模型简化对信道硬件平台功能支持性验证的方法，利用相同载波频率和相同最大多普勒频偏的信道模型验证平台支持的最大用户移动速度，比直接回放信道验证更简单易观察。
[0106]
(4)本技术提出的利用beam id验证5g系统准确性，测试不同速度、建筑物遮挡、小区切换三种场景下的系统性能的方法，填补了动态信道测试方法的空白，为其他测试方法的设计提供了依据。
[0107]
根据本技术的另一个方面，提出一种动态时变信道的mimo 系统测试装置。如图12所示，该装置包括如下单元。
[0108]
信道模型建立单元1201，用于根据应用场景的相关系统参数建立动态时变信道模型。
[0109]
具体来说，信道模型建立单元1201可以包括如下子单元：
[0110]
设置子单元12011：用于设置仿真场景、网络布局、天线参数和传播条件等系统参数。不同的仿真场景以及传播条件对应不同的大尺度参数分布模型和路损模型；其中，仿真场景可以包括uma (城区宏站)、umi(城区微站)，网络布局包括基站和终端位置分布，天线参数包括基站和终端天线阵元数目、极化等信息，传播条件包括los(视距)和nlos(非视距)。
[0111]
第一计算子单元12012：用于根据相关系统参数计算路径损耗。路径损耗是每条链路的大尺度衰落，仿真场景以及传播条件可以确定路损模型，将网络布局代入该模型即可获得路径损耗；
[0112]
第二计算子单元12013：用于根据相关系统参数计算相关大尺度参数。仿真场景以及传播条件决定了大尺度参数的分布，利用随机采样即可获得该链路的各个大尺度参数。考虑到相邻链路的相关性，还需要使用相关滤波的方法为不同链路的大尺度参数添加相关性；
[0113]
第三计算子单元12014：用于根据大尺度参数计算小尺度参数。按照子单元12013中生成的相关大尺度参数决定了时延分布、时延功率谱以及角度功率谱的分布，首先对时延分布进行采样获得各个簇的时延，然后利用生成的时延对时延功率谱进行采样，获得各个簇的功率，最后利用生成的功率对角度功率谱进行逆采样获得各个簇的角度。为简化建模，认为簇内子径的时延和簇心时延相同，同时簇内子径的功率平分簇心功率，簇内子径的角度按照簇内角度扩展对簇内角度功率谱进行等功率采样获得。
[0114]
生成子单元12015：用于根据路径损耗和小尺度参数生成信道传输矩阵。利用子单元12012中计算的路径损耗、子单元12014中计算的小尺度参数以及随机生成的随机相位，生成信道传输矩阵。
[0115]
需要说明的是，针对每一个不同的场景，需要建立新的信道模型，但是总体的基本流程没有变化，需要改变一些参数。对于场景 1、场景2和场景3，场景1速度不同时，会根据速度计算出移动范围内应该设计多少个采样点；场景2会对已经los径进行改变，遇到障碍物之前los径功率不变，遇到障碍物之后按照线性衰减；场景3中当发生小区切换时，信道的径其实发生了改变，跟在前一个小区的信道不同。
[0116]
另外，在动态信道场景中，如果用户的移动速度非常高，例如达到300km/h，将导致仿真时间段内的信道最大多普勒频偏较大，小尺度参数会发生剧烈波动，系统性能测试的
实现由信道仿真硬件平台回放信道模型实现，为了保证搭建的测试系统支持高速移动场景的性能测试，需要验证系统即信道仿真硬件平台对高速动态场景的功能性支持。从而，在对搭载信道模型的信道仿真硬件平台系统进行测试之前，需要验证信道仿真硬件平台的功能支持性。本技术的动态时变信道的mimo系统测试装置包括：
[0117]
验证单元1202，用于对待搭载所述动态时变信道模型信道的仿真硬件平台执行功能支持性验证。
[0118]
图6为信道仿真硬件平台功能支持性验证系统示意图。如图6 所示，信道仿真硬件平台功能支持性验证系统包括信号发生器、信道仿真硬件平台和频谱分析仪。信号发生器和频谱分析仪测量最大多普勒频偏。信号发生器产生连续波信号，并将其注入信道仿真硬件平台的一个输入。信道仿真硬件平台中搭载的测试信道模型可以为任何信道模型，然而，为了简化验证步骤的复杂度，可以利用具有与真实信道模型相同频点和相同最大多普勒频偏的jakes信道模型进行验证。然后，将测试信道模型加载到信道仿真硬件平台并运行输出，由频谱分析仪测量多普勒功率谱，记录最大多普勒频偏，目标最大多普勒频偏相比较，精度保证在设定阈值内，例如0.3％以内。
[0119]
从而，验证1202包括如下子单元：
[0120]
连续波产生子单元12021，用于通过信号发生器产生连续波信号；
[0121]
输入子单元12022，用于将连续波信号输入所述信道仿真硬件平台，其中，所述信道仿真硬件平台加载测试信道模型；
[0122]
获得子子单元12023，用于通过频谱分析仪测量加载测试信道的信道仿真硬件平台输出的多普勒功率谱，获得测量的最大多普勒频偏；以及
[0123]
确定子单元12024，用于响应于测量的最大多普勒频偏与目标最大多普勒频偏的精度之差在设定阈值内，确定所述信道仿真硬件平台通过功能支持性验证。
[0124]
需要注意的是，对待搭载动态时变信道模型的信道仿真硬件平台执行功能支持性验证的步骤可以与建立动态时变信道模型的步骤同时进行，也可以在其之前或之后进行，只要在对搭载动态时变信道模型的信道仿真硬件平台系统进行测试之前完成对信道仿真硬件平台的功能支持性验证即可。
[0125]
本技术的动态时变信道的mimo系统测试装置还包括：
[0126]
测试单元1203，用于响应于信道仿真硬件平台通过功能支持性验证，在搭载动态时变信道模型的信道仿真硬件平台上针对所述应用场景执行测试。
[0127]
其中，所进行的测试包括干扰测试和性能测试，其中，进行测试过程中所观测的参数包括波束指数和终端侧吞吐量。
[0128]
对于干扰测试，动态时变信道的mimo系统测试装置包括：回放单元，用于将信道模型在信道仿真硬件平台中回放，验证波束指数的变化是否顺序进行。
[0129]
利用场景1对系统进行干扰测试，分别改变基站和被测终端的相对位置和基站端的最大发射功率，观察终端接入基站的波束指数的变化以及终端侧吞吐量的变化，验证是否存在干扰。如果存在干扰，将基站放置在屏蔽柜中，被测终端放置在屏蔽箱中，降低干扰。
[0130]
然后，在进行干扰测试后，进行系统的性能测试，利用场景1、场景2和场景3分布进行性能测试。
[0131]
参阅图13，图13提供一种电子设备，包括处理器；以及存储器，所述存储器存储有
计算机指令，当所述计算机指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述计算机指令时实现如图1所示的方法以及细化方案。
[0132]
应该理解，上述的装置实施例仅是示意性的，本技术披露的装置还可通过其它的方式实现。例如，上述实施例中所述单元/模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如，多个单元、模块或组件可以结合，或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略或不执行。
[0133]
另外，若无特别说明，在本技术各个实施例中的各功能单元/ 模块可以集成在一个单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以两个以上单元/模块集成在一起。上述集成的单元/ 模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。
[0134]
所述集成的单元/模块如果以硬件的形式实现时，该硬件可以是数字电路，模拟电路等等。硬件结构的物理实现包括但不局限于晶体管，忆阻器等等。若无特别说明，所述处理器或芯片可以是任何适当的硬件处理器，比如cpu、gpu、fpga、dsp和asic等等。若无特别说明，所述片上缓存、片外内存、存储器可以是任何适当的磁存储介质或者磁光存储介质，比如，阻变式存储器rram (resistive random access memory)、动态随机存取存储器dram (dynamic random access memory)、静态随机存取存储器sram (static random-access memory)、增强动态随机存取存储器 edram(enhanced dynamic random access memory)、高带宽内存hbm(high-bandwidth memory)、混合存储立方hmc(hybrid memory cube)等等。
[0135]
所述集成的单元/模块如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本披露各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0136]
本技术实施例还提供一种非瞬时性计算机存储介质，存储有计算机程序，当所述计算机程序被多个处理器执行时，使得所述处理器执行如图3所示的方法以及细化方案。
[0137]
以上对本技术实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明仅用于帮助理解本技术的方法及其核心思想。同时，本领域技术人员依据本技术的思想，基于本技术的具体实施方式及应用范围上做出的改变或变形之处，都属于本技术保护的范围。综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。