基于人工智能技术的基站对终端高效定时调整方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于人工智能技术的基站对终端高效定时调整方法及系统，包括：接收天线的终端上行无线数据；根据所述终端上行无线数据，对终端的多普勒频移和信噪比进行计算，并对人工智能控制参数进行初始化；采用人工智能控制器对多普勒频移和信噪比进行统计和学习，以预测未来终端的运动状态和信道资源及条件；根据所述人工智能控制器对所述终端状态和信道资源及条件的判断，调整定时反馈的周期，计算输出算法切换相关参数；根据定时参数输出的用户占用带宽和信噪比参数，判断定时算法是否进行切换；采用时域信道冲击响应方法，结合用户带宽和信噪比，计算时间提前量。本发明专利技术具有简化运算复杂度、高实时性强、定时误差精确等优点。

Method and system for efficient timing adjustment of base station to terminal based on artificial intelligence technology

The invention provides a base station based on artificial intelligence technology and system of terminal, efficient timing adjustment method includes terminal uplink wireless data receiving antenna; according to the uplink wireless data terminal, Doppler frequency shift and the signal-to-noise ratio was calculated, and the initialization of artificial intelligent control using artificial parameters; the intelligent controller of the Doppler frequency shift and the signal-to-noise ratio and statistical learning, to predict the future motion state of the terminal and channel resources and conditions; according to whether the artificial intelligent controller of the terminal state and channel resources and conditions, to adjust the timing of the feedback cycle, calculating the output parameters according to the switching algorithm; bandwidth ratio the output signal-to-noise and timing parameters of user occupancy, judging whether the switching timing algorithm; the time domain channel impulse response method, combined with the User bandwidth and signal to noise ratio, computation time advance. The invention has the advantages of simple calculation complexity, high real-time performance, accurate timing error, etc..

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能技术的基站对终端高效定时调整方法及系统
本专利技术涉及通信、信息
，特别涉及一种基于人工智能技术的基站对终端高效定时调整方法及系统。
技术介绍
通信系统中由于各终端距离小区基站的位置不同，终端信号到达基站会存在不同。为了保证基站接收各信号的时间对齐，基站需要对各个终端进行定时提前量的调整，以保证符号同步。在LTE的OFDM系统中，符号同步需准确确定每个OFDM符号的起止时刻，即确定每个FFT窗的位置，从此保证解调的正确。其中上行同步分为两个阶段，分别是初始接入同步阶段和随后的子帧同步阶段，也即粗同步和细同步。在互联网IT领域，人工智能将迎来爆炸式的发展，人工智能是研究如何使机器具有认识问题和解决问题的能力，人工智能研究的要点，就是让机器如何更“聪明”，更具有人的智能，这就是机器学习，它是人工智能研究的一个核心问题。机器学习利用算法去分析数据、学习数据，随后对现实世界情况作出判断和与预测。通信系统中上行链路数据传输必须时刻保持定时同步，因为定时同步的偏差不但会引起本用户的信道检测差错，而且会带来多用户之间的干扰，影响其他用户的信号检测性能，所以系统必须周期地对用户上行本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人工智能技术的基站对终端高效定时调整方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，接收天线的终端上行无线数据；步骤S2，根据所述终端上行无线数据，对终端的多普勒频移和信噪比进行计算，并对人工智能控制参数进行初始化；步骤S3，采用人工智能控制器对所述步骤S2中的多普勒频移和信噪比进行统计和学习，以预测未来终端的运动状态和信道资源及条件；步骤S4，根据所述人工智能控制器对所述终端状态和信道资源及条件的判断，调整定时反馈的周期，计算输出算法切换相关参数，以设置定时参数；步骤S5，根据定时参数输出的用户占用带宽和信噪比参数，判断定时算法是否进行切换，如果是则返回步骤S1，重新接收上行无线数据，否则...

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能技术的基站对终端高效定时调整方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，接收天线的终端上行无线数据；步骤S2，根据所述终端上行无线数据，对终端的多普勒频移和信噪比进行计算，并对人工智能控制参数进行初始化；步骤S3，采用人工智能控制器对所述步骤S2中的多普勒频移和信噪比进行统计和学习，以预测未来终端的运动状态和信道资源及条件；步骤S4，根据所述人工智能控制器对所述终端状态和信道资源及条件的判断，调整定时反馈的周期，计算输出算法切换相关参数，以设置定时参数；步骤S5，根据定时参数输出的用户占用带宽和信噪比参数，判断定时算法是否进行切换，如果是则返回步骤S1，重新接收上行无线数据，否则执行步骤S6；步骤S6，采用时域信道冲击响应方法，结合用户带宽和信噪比，计算时间提前量。2.如权利要求1所述的基于人工智能技术的基站对终端高效定时调整方法，其特征在于，在所述步骤S2中，采用信道估计算法对终端的多普勒频移和信噪比进行计算。3.如权利要求1所述的基于人工智能技术的基站对终端高效定时调整方法，其特征在于，在所述步骤S3中，采用所述机器学习算法对所述频率频移和信噪比进行统计和学习。4.如权利要求1所述的基于人工智能技术的基站对终端高效定时调整方法，其特征在于，在所述步骤S5中，包括：步骤S51，获取终端带宽和信噪比参数；步骤S52，判断所述信噪比参数是否小于预设信噪比，如果是则结束，否则执行步骤S53；步骤S53，判断所述终端带宽参数是否小于预设带宽，如果是则结束，否则执行步骤S54；步骤S54，利用时域冲击响应算法计算时间提前量。5.一种基于人工智能技术的基站对...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨锐，张健飞，
申请(专利权)人：阳光凯讯北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11