技术特征：
1.一种基于期望最大化算法的信道知识地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于用户端地理位置信息，通过离线射线追踪仿真、离线实地测量或在线实时测量任一方式获取反映当地信号实际传播环境的信道知识数据；步骤2、根据蕴含专家知识的统计信道模型，将统计信道模型参数集自由度由1增加到k，结合步骤1中所获取的信道知识数据，利用em迭代算法以估计混合模型的k类参数，构建相应的信道知识地图；步骤3、当用户需进行实际通信时，通过gps、北斗、蜂窝定位、激光雷达、自身传感器定位方式获取实时位置信息，利用构建的信道知识地图，利用逆距离加权方法，选取与用户位置最近的m个数据点，获得用户位置所对应的最大概率参数，预测用户的信道知识；步骤4、当地图使用时长超过时限t，或依据当前地图所进行的通信管理操作使得通信质量低于最低阈值q，执行步骤1到步骤2操作对地图进行更新。2.根据权利要求1所述的基于期望最大化算法的信道知识地图构建方法，其特征在于，所述步骤2利用em迭代算法以估计混合模型的k类参数具体包括以下步骤：步骤2.1、执行em算法e步，对于每个获取的数据进行基于贝叶斯公式的后验概率计算；步骤2.2、执行em算法m步，基于e步中的后验概率，迭代计算混合模型的最大似然估计函数，并更新统计信道模型的参数；步骤2.3、若m步中计算的相邻两次的对数似然函数差值小于设定的极小值ε，或者迭代次数达到限定次数上限，则退出迭代计算；否则，则重复过程步骤2.1至步骤2.3。3.根据权利要求2所述的基于期望最大化算法的信道知识地图构建方法，其特征在于，所述信道知识地图构成一个数据库，用于存储基于位置信息的基站端用户端参数集。4.根据权利要求3所述的基于期望最大化算法的信道知识地图构建方法，其特征在于，当信道知识地图更新时，对数据库进行全盘更新，即对整个服务范围的每一位置实施步骤1到步骤2操作，并用新数据覆盖历史数据。5.根据权利要求3所述的基于期望最大化算法的信道知识地图构建方法，其特征在于，当信道知识地图更新时，对数据库局部更新，对发生变化的地理环境或信号传播环境附近范围的区域，或基于各位置一段时间的通信质量反馈，得出信道知识地图效果不佳的区域，针对其执行步骤1到步骤2操作，更新该位置的相关数据，而不改变其他位置的历史数据。
技术总结
一种基于期望最大化算法的信道知识地图构建方法，包括：通过离线射线追踪仿真、离线实地测量或在线实时测量任一方式获取本地通信环境的信道知识数据，根据专家知识对相关信道知识进行统计建模，并利用EM算法对混合统计模型的K类参数进行估计，构建反应当地信号传播环境的信道知识地图；在用户需要通信时，通过GPS、北斗、蜂窝定位、激光雷达以及自身传感器定位方式获取实时位置信息，利用先前构建的信道知识地图及基于逆距离加权的方式获知目标位置的信道知识，从而用于环境感知自适应通信。本发明解决了基于纯模型或纯数据的信道预测方法准确性低、数据存储容量需求大、训练复杂度高的问题，从而降低实时信道状态信息获取的开销。的开销。的开销。
技术研发人员：曾勇 李坤 李培铭 许杰
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：2021.10.13
技术公布日：2022/1/14