一种基于5G波束赋形技术的通信方法、设备和介质与流程

一种基于5g波束赋形技术的通信方法、设备和介质
技术领域
1.本技术涉及通信技术领域，具体涉及一种基于5g波束赋形技术的通信方法、设备和介质。


背景技术：

2.电力应急通信突出体现在“应急”二字上，在面对公共安全、紧急事件处理、大型集会活动、救助自然灾害、抵御敌对势力攻击、预防恐怖袭击和众多突发情况的应急反应，均可以纳入应急通信的范畴。应急通信所涉及的紧急情况包括电力应急指挥通信以及电力生产应急通信。电力生产应急通信一般采用有线传输、卫星通信，其中有线通信虽然传输速率快、传输可靠性高，但是其受制于物理布线，在重要会议或指挥部短时间内无法架设通信光缆线路时将无法实施。而卫星通信则需电力应急通信车或自动卫星通信系统便携站，但是由于无线频率频谱的有限可用性和实际环境的非理想性，导致电力应急通信的服务质量(quality of service，qos)的数据速率、容量无法达到用户覆盖范围的要求。
3.现有技术中的信号传输方式常常为单输入单输出系统，一次只能发送或接收一个空间流，信道容量小、可靠性，由于mimo无线通信系统中如果对发射信号不加以约束信号会向整个空间均匀发射，但由于信号的振幅和相位不同，以致信号成分相干地加在了通信子站上，大多数发射信号都被浪费了，而且这些能量还会对其他用户造成干扰，随着电力系统中应急通信场景需求愈发频繁，以及对实时视频会议、高清视频传输、消息迅速可靠的应用增加，当前自动卫星通信系统便携站的数据承载量就无法完全满足需求。


技术实现要素：

4.本技术所要解决的技术问题是mimo无线通信系统中发射信号不加以约束信号会向整个空间均匀发射，导致信号弱干扰强，目的在于提供一种基于5g波束赋形技术的通信方法、设备和介质，基于mimo技术的电力应急通信系统中采用波束赋形技术，获得最优波束赋形，提高信号发射的针对性，提高传输信噪比。
5.本技术通过下述技术方案实现：
6.本技术第一方面提供一种基于5g波束赋形技术的通信方法、设备和介质，包括以下具体步骤：
7.s1、获取mimo系统的接收信号信息，根据接收信号信息建立电力应急通信信道模型；
8.s2、根据电力应急通信信道模型建立凸优化函数问题；
9.s3、引入mimo系统中用户的拉格朗日函数对凸优化函数问题求解，结合强对偶理论和kkt条件，获得最优波束赋形。
10.本技术通过获取mimo系统的接收信号信息，根据接收信号信息建立电力应急通信信道模型；根据电力应急通信信道模型建立凸优化函数问题；引入mimo系统中用户的拉格朗日函数对凸优化函数问题求解，结合强对偶理论和kkt条件，获得最优波束赋形。提高信
号发射的针对性，降低对非目标用户的干扰，提高传输信噪比，来保障应急通信过程中的可靠性和有效性。
11.进一步的，所述获取mimo系统的接收信号信息的步骤包括：
12.获取发射天线与接收天线间的信道衰落系数，建立信道矩阵；
13.获取天线发送信号信息和噪声信号信息，结合信道矩阵，确定mimo系统的接收信号信息。
14.进一步的，所述建立电力应急通信信道模型具体步骤包括：
15.获取基站发送给用户的数据信号；
16.通过空分复用接入获取用户的发射信号在空间上分离的线性波束赋形矢量；
17.根据线性波束赋形矢量确定单个用户的波束赋形方向，结合接收信号信息，建立电力应急通信信道模型。
18.进一步的，所述根据电力应急通信信道模型建立凸优化函数问题具体包括：
19.获取用户的发射信号和接收信号过程的功率、信干噪比和当前用户收发信号对应的信道，结合用户发送信号的线性波束赋形矢量，建立凸优化函数问题。
20.进一步的，所述s3具体包括：
21.获取用户的信干噪比和第k个用户不同数据信号的线性波束赋形矢量，建立用户的拉格朗日函数计算式；
22.根据拉格朗日乘子的强对偶理论和kkt条件，确定用户的波束赋形功率和波束赋形方向，根据波束赋形功率和波束赋形方向，获得最优波束赋形。
23.进一步的，根据用户的最优波束赋形确定最优波束赋形结构，所述确定步骤为根据不动点方程确定拉格朗日函数中的拉格朗日乘子。
24.进一步的，还包括根据最优波束赋形结构确定通用的发射波束赋形方案，所述通用的发射波束赋形方案具体包括：
25.根据用户的信干噪比建立随机效能函数，获取用户总功率和最大限制功率，将总功率限制在最大限制功率范围内；
26.结合第k个用户的最优波束赋形，获得最优波束赋形矢量的矩阵，根据最优波束赋形矢量的矩阵确定通用的发射波束赋形最优方案。
27.进一步的，所述通用的发射波束赋形最优方案包括：采用最大比传输法进行波束赋形、采用最小均方误差法进行波束赋形和采用正则化迫零波束赋形法进行波束赋形。
28.本技术第二方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时用于实现一种基于5g波束赋形技术的通信方法、设备和介质。
29.本技术第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时用于实现一种基于5g波束赋形技术的通信方法、设备和介质。
30.本技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
31.基于mimo技术的电力应急通信系统中采用波束赋形技术，获得最优波束赋形，提高信号发射的针对性，降低对非目标用户的干扰，提高传输信噪比，通过调整适应不同电力应急通信场景，来保障应急通信过程中的可靠性和有效性，足多场景的使用需求，减少其受到信道干扰的情况。
附图说明
32.为了更清楚地说明本技术示例性实施方式的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。在附图中：
33.图1为本技术实施例中的流程图；
34.图2为本技术实施例中的4天线时各波束赋形技术性能仿真比较；
35.图3为本技术实施例中的12天线时各波束赋形技术性能仿真比较；
36.图4为本技术实施例中的最优波束赋形技术下天线数递增时性能仿真。
具体实施方式
37.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本技术作进一步的详细说明，本技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本技术，并不作为对本技术的限定。
38.实施例1
39.如图1所示，本实施例第一方面提供一种基于5g波束赋形技术的通信方法，包括以下具体步骤：
40.s1、获取mimo系统的接收信号信息，根据接收信号信息建立电力应急通信信道模型；
41.s2、根据电力应急通信信道模型建立凸优化函数问题；
42.s3、引入mimo系统中用户的拉格朗日函数对凸优化函数问题求解，结合强对偶理论和kkt条件，获得最优波束赋形。
43.提高信号发射的针对性，降低对非目标用户的干扰，提高传输信噪比，来保障应急通信过程中的可靠性和有效性。
44.在一些可能的实施例中，获取mimo系统的接收信号信息的步骤包括：
45.获取发射天线与接收天线间的信道衰落系数，建立信道矩阵；
46.获取天线发送信号信息和噪声信号信息，结合信道矩阵，确定mimo系统的接收信号信息。对于单用户mimo系统，接收信号信息可以表示为：
47.y＝hx+n
48.其中，y为mimo系统中的接收信号，h为一个nr×nt
维信道矩阵，x为发送信号，n为噪声信号。用矩阵的形式表示即为：
[0049][0050]
在信道矩阵h中任意的元素h
ij
代表由第j根发射天线到第i根接收天线间的信道衰落系数。接收天线在传输过程中会受到高斯白噪声影响，噪声矢量n中每一个元素都是服从零均值、方差为σ2的独立同分布复高斯随机变量。电力应急通信指挥部发射波束赋形可将信号从n
t
个天线阵列发射到一个或多个通信子站。在周围环境极度恶劣时，它的目标是提高目标通信子站的信号功率，降低对非目标用户的干扰。通过所有天线发送相同的数据信
号，获得高功率信号。但由于信号的振幅和相位不同，以致信号成分相干地加在了通信子站上。要降低干扰可通过将信号成分相互抵消地加在非目标用户上来解决。在发送天线阵列发送信号之前，为使该发送天线发出的“波束”更加精确地对准目的节点，将信号乘以一个发射机和接收机已知的权重向量，以提高位于重要会场或期待用户处的接收信号强度，而降低对其他用户的干扰信号强度。各通信子站点收到信号后再通过上行链路将信道状态信息反馈给电力应急通信指挥部基站，从而让资源分配给最好的信道。
[0051]
在一些可能的实施例中，建立电力应急通信信道模型具体步骤包括：
[0052]
获取基站发送给用户的数据信号；
[0053]
通过空分复用接入获取用户的发射信号在空间上分离的线性波束赋形矢量；
[0054]
根据线性波束赋形矢量确定单个用户的波束赋形方向，结合接收信号信息，建立电力应急通信信道模型。
[0055]
电力应急通信信道模型为：
[0056][0057]
其中，yk∈с为用户的接收信号信息，为k个不同数据信号使用线性波束赋形矢量，sk∈с为基站发送给用户k的单位化数据信号，矢量hk∈с
nt
×1为相应的信道，矢量wk与用户k紧密相关，归一化wk/||wk||称为波束赋形方向，它在n维向量空间中指出一个方向；
[0058]
其中用户k的信干噪比是：
[0059][0060]
用矩阵形式表示：
[0061][0062]
在一些可能的实施例中，根据电力应急通信信道模型建立凸优化函数问题具体包括：
[0063]
获取用户的发射信号和接收信号过程的功率、信干噪比和当前用户收发信号对应的信道，结合用户发送信号的线性波束赋形矢量，建立凸优化函数问题。
[0064]
信号发送和接收的过程中尽量使每个用户都能达到最优的信号与干扰加噪声比(sinr,signal to interference plus noise ratio)，用尽可能少的发射能量，用数学表达式表示：
[0065][0066]
subject to sinrk≥γk[0067]
参数γ是用户所能达到的最优sinr，我们在分析中常认为的值是一个常量。要得出最优波束赋形结构，首先要将问题表示为一个凸优化问题。表示功率的式子明
显是一个关于波束赋形矢量的凸优化函数，我们要使内积为正实数，即用表示实部，重新表示sinrk≥γk约束：
[0068][0069]
上式被重新表示的约束是一个凸优化类型的约束，很容易证明它满足斯特莱约束条件(slater’s constraint)。而最优化理论提供许多重要的性质，如强对偶性(strong duality)和kkt条件(karush-kuhn-tucker conditions)，为重新表述的凸优化问题的解决提供了方法。在强对偶性和kkt条件下，只需要改变一个简单参数就能调节模型，通过拉格朗日函数来解决该问题。
[0070]
在一些可能的实施例中，获取用户的信干噪比和第k个用户不同数据信号的线性波束赋形矢量，建立用户的拉格朗日函数计算式；
[0071]
根据拉格朗日乘子的强对偶理论和kkt条件，确定用户的波束赋形功率和波束赋形方向，根据波束赋形功率和波束赋形方向，获得最优波束赋形：
[0072]
第k个用户拉格朗日函数计算式为：
[0073][0074]
参数λk≥0是拉格朗日乘子，它与第k个sinr约束紧密联系。根据对偶函数的强对偶性，它等于最优化方案中的总功率为了解决最优化的问题，我们在最优化方案中利用kkt条件(对于具有等式和不等式约束的一般优化问题)，令
[0075][0076]
在等式两边同时加上得到：
[0077][0078]
其中in表示n
×
n的单位矩阵，等式两边乘以逆矩阵得到：
[0079][0080]
因是标量，上式表明最优的wk必须平行于
[0081]
步骤3：对于步骤2的第k个用户拉格朗日函数，解得第k个用户的最优波束赋形
为：
[0082][0083]
其中pk表示波束赋形功率，表示单位化后用户k的波束赋形方向。k个未知波束赋形功率是将最优化方案中的sinr约束保持相等计算得到的。由此可得，由于我们已经知道波束赋形方向，用已有的k个线性等式可以得到k个功率是：
[0084][0085]
[m]
ij
表示矩阵里(i,j)位置的元素。
[0086]
结合本步骤列出算式，得到最优化波束赋形结构：算子为λ1，
…
,λk的一个拉格朗日函数。拉格朗日算子可以由凸最优化理论或不动点方程得出。
[0087]
在一些可能的实施例中，根据用户的最优波束赋形确定最优波束赋形结构，确定步骤为根据不动点方程确定拉格朗日函数中的拉格朗日乘子，对于所有的k的不动点方程为
[0088][0089]
在一些可能的实施例中，还包括根据最优波束赋形结构确定通用的发射波束赋形方案，通用的发射波束赋形方案具体包括：
[0090]
根据用户的信干噪比建立随机效能函数，获取用户总功率和最大限制功率，将总功率限制在最大限制功率范围内；
[0091]
结合第k个用户的最优波束赋形，获得最优波束赋形矢量的矩阵，根据最优波束赋形矢量的矩阵确定通用的发射波束赋形最优方案：
[0092]
首先建立一个随机效能函数f(sinr1,
…
,sinrk)。要使随机效能函数最大，在每个用户处的sinr都严格增长，但总功率是被限制在p以内：
[0093][0094][0095]
其中效能函数是现在我们假设sinr值已知：并令通过这些特殊的γ参数来解决通用最优
化方案问题。
[0096]
利用前面的最优波束赋形：
[0097][0098]
其中，参数λ1，
…
,λk为正。由强对偶性可知且该式子为对偶方程。在[1,k]这个范围内找到最优参数值。因此，虽然要完全解决原问题很难，但(10)为最优波束赋形提供了一个简单的结构。上式中的逆矩阵适用于所有用户，包含最优波束赋形矢量的矩阵等式其中包含信道，λ＝diag(λ1,
…
,λk)是含有λ的对角矩阵。通过功率p分配，我们得到：
[0099][0100]
在一些可能的实施例中，通用的发射波束赋形最优方案包括：采用最大比传输法进行波束赋形、采用最小均方误差法进行波束赋形和采用正则化迫零波束赋形法进行波束赋形。
[0101]
在一些可能的实施例中，对通用的发射波束赋形最优方案，先判断其是否属于自然灾害及其他重要公共事件通信场景：
[0102]
在自然灾害或者其他重要公共事件场景中，道路通行极易受限，应急通信车很有可能无法开到工作位置。此时只能让携带通信终端的相关人员徒步到达工作地点，此时考虑到通信的重要性和可靠性，把和信道在同一方向的波束赋形叫作最大比传输(mrt)或匹配滤波。当使用mrt时，目标用户处的接收信号功率被最大化：
[0103][0104]
波束赋形是基于信道方向hk的，选择mrt作为通信终端与应急通信车或电力应急指挥部之间所采用的波束赋形方式为较佳的选择。
[0105]
对通用的发射波束赋形最优方案，若判断其不属于自然灾害及其他重要公共事件通信场景，则判断其是否属于临时指挥中心通信场景：
[0106]
临时指挥中心担负着通信枢纽的作用，此时采用波束赋形需要一定数量天线共同运作，联系各个救灾/抢修现场。临时指挥中心一般不会离各个现场太远，故可以直接采用mmse和regul.zfbf来进行波束赋形。此时，是将相同的k个用户发射给相同的基站。基站处的接收信号其中用户k以上行链路发射功率qk来发射数据信号sk。接收机噪声n是零均值的，协方差矩阵为σ2in。用户k上行链路中信号的snr是：
[0107][0108]
其中是单位化形式的接收波束赋形矢量，它被基站用来从干扰信号中空间分离(空分)出用户k发送的信号。最优波束赋形用户k的上行snr只包含它自己的接收波束赋形向量vk不同，通过改变参数，可以对每个用户分别优化波束赋形：
[0109][0110]
将被发射的信号和被处理的信号之间的均方差(mse)最小化(mmse)，在不考虑想要优化的上行snr方程时，临时指挥中心通信场景中相同的接收波束赋形是最优化的。
[0111]
对通用的发射波束赋形最优方案，若判断其不属于自然灾害及其他重要公共事件通信场景，不属于临时指挥中心通信场景，则判断其是否属于上下级重要通信保障任务通信场景：在此场景中主要为保电任务，最重要的是保电现场与调度指挥中心的通信，二者一般在同一地级市或者县城中，在此中等范围通信区域中可以布设天线阵来保障一对多的波束赋形通信，此时采用mmse和regul.zfbf是最为方便和可靠的：
[0112]
对于所有用户令λk＝λ，可得到：
[0113][0114]
上述正则化是让信道误差的数值达到稳定性的鲁棒性的常规手段，设置参数等于平均发射功率：λ＝p/k，它能够在上下级重要通信保障任务传输情况下通过传统的线性搜索达到最优化。
[0115]
参数的选择有一个简单的导向：匹配的波束赋形方向是使其他用户的信干噪比最大化的，换句话：
[0116][0117]
正则化波束赋形(regul.zfbf)与最小均方误差波束赋形(mmse zfbf)中的上行链路snr最大化时相同，上行链路功率为qi＝p/k，上式解决。鉴于关系到接收波束赋形，这个方案也被称为发射最小均方误差波束赋形。正则化波束赋形只在特殊情况下是真正最优的，比如考虑一个对称情况，各信道的相同且均有良好的分离方向性，则效能函数相对于sinr1，
…
,sinrk是对称的。上下级重要通信保障任务通信场景中，保电现场与调度指挥中心的通信，二者一般在同一地级市或者县城中，在此中等范围通信区域中各信道相同且均有良好的分离方向性。
[0118]
如图2-图3所示，是当发射天线n＝4和n＝12个时对所提出的最大传输比(mrt)、迫零波束赋形(zfbf)、最小均方差(mmse)和正则化波束赋形(regul.zfbf)的仿真。在前者的情况下(n＝4)，我们观察到mrt在snr值较小时接近最优化曲线，然而当snr值增加时mrt的表现逐渐变差，在mrt里用户间的干扰是未知的，这是由柯西—施瓦茨不等式得出。也就是说只有当n＝1时，mrt才可能是相对最优的。很明显在此处n＝4时，它的性能并不好。这也就对应了在无法部署多天线的电力应急通信指挥部时，采用应急通信单兵系统时mrt波束赋形方法更优。
[0119]
zfbf在高snr值时是渐进最优化的。低噪声时由于系统是噪声受限的，即噪声为主导因素，波束赋形矢量wk与信道矢量hk是成比例。随着snr增加，系统逐渐成为了干扰受限的，尤其在n＝12情况下，每个通信子站拥有大于一个的空分自由度——这是对于空分多址sdma的体现。因此，在低噪声时我们很直观地知道，噪声支配干扰，此时应该使用mrt来最大化信号功率，而干扰不需要去考虑。相反，在高snr区域，干扰支配噪声，因此我们应该使用zfbf来消除干扰。
[0120]
如图4所示，mmse和regul.zfbf是适用性更强的方案，它结合了mrt和zfbf各自的渐进性质，在snr值大、中、小各段均有很好的性能。但无论如何，和最优化解决方案相比仍然存在一个明显的差距。n＝12时，天线数比通信子站数更多，这让调整需求变得更少了，发射mmse和regul.zfbf在整个snr范围内都是接近最优化值的。
[0121]
本实施例第二方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时用于实现一种基于5g波束赋形技术的通信方法、设备和介质。
[0122]
本实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时用于实现一种基于5g波束赋形技术的通信方法、设备和介质。
[0123]
以上所述的具体实施方式，对本技术的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本技术的具体实施方式而已，并不用于限定本技术的保护范围，凡在本技术的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。