本发明专利技术公开了一种多用户配对的方法、装置及系统，该方法包括：获取用户特征信息，所述用户特征信息包括用户信道、信道质量指示以及历史速率；根据所述用户特征信息获取用户之间的相关信息；根据所述用户之间的相关信息获取用户配对的被选择概率分布；根据所述用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，根据采样结果对用户进行配对。本申请提供的这种多用户配对的方法无需迭代运算，相对于现有技术计算量较小，可以降低运算复杂度，提高实时性。提高实时性。提高实时性。
【技术实现步骤摘要】
一种多用户配对方法、装置及系统
[0001]本专利技术涉及通信领域，具体涉及一种多用户配对方法、装置及系统。
技术介绍
[0002]在无线网络场景下，用户(终端设备)通过空中接口与就近的基站连接，建立起通信管道完成用户的数据通信业务。随着互联网业务的迅猛发展，手机、平板电脑等终端设备的普及，无线业务也变得越来越复杂。在无线环境里，往往存在大量的用户。因此基站设备对有限的频率、计算、存储等资源使用更加紧张。
[0003]在多输入多输出(multiple input multiple output，MIMO)或massive MIMO通信系统中，可以将不同用户进行配对，复用相同的资源进行数据传输，从而可以给基站带来频谱效率的提升。选择用户进行配对，关键在于降低用户之间的干扰信号，提升用户的信号与干扰加噪声比(signal to interference plus noise ratio，SINR)。可以采用基于贪婪准则(greedy criterion)的多用户配对方法对用户进行配对。该方法可以根据用户的信道状态，逐个选择配对用户，在降低搜索复杂度的同时，可以最大限度的提升系统的吞吐量。该方法还可以引入比例公平(proportional fair)算法改变最大化目标函数，来解决边缘用户吞吐量较低的问题。
[0004]该种基于贪婪准则的多用户配对方法需要遍历所有用户，与已经选取的用户集合进行最大化目标函数的组合计算，直到该目标函数的结果不再增加，最后完成用户配对。比如，存在100个用户，从该100个用户中选择一个用户之后，再遍历剩下的99个用户，选择最大增益的一个用户作为第二配对用户，之后在遍历剩下的98个用户，选择最大增益的一个用户作为第三配对用户
……
直到没有增益为止。因为该方法需要迭代运算，每选出一个用户都要遍历所有未选用户，计算量较大，计算的时间复杂度较高。
技术实现思路
[0005]本申请实施例第一方面提供了一种多用户配对的方法，该方法包括：获取用户特征信息，该用户特征信息包括用户信道、信道质量指示以及历史速率；根据用户特征信息获取用户之间相关信息；根据用户之间相关信息获取用户配对的被选择概率分布；根据用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，根据采样结果对用户进行配对。本申请提供的这种多用户配对的方法可以根据用户特征信息获取到用户之间的相关信息，再根据用户间的高维矩阵表达获取到用户配对的被选择概率分布。根据该用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，再根据采样结果对用户进行配对，无需迭代运算，相对于现有技术计算量较小，可以降低运算复杂度与时间复杂度，提高实时性。根据用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，从而用户可以根据采样结果各自配对输出。
[0006]可选的，结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，根据用户特征信息获取用户之间的相关信息包括：对用户特征信息进行基于自然语言处理的注意力机制处理，并获取用户之间的相关信息。该用户之间的相关信息可以表示每个用户与总体状态的
相关关系。将该用户特征进行基于自然语言处理的注意力机制处理，而不需要进行迭代运算，可以减小运算量。
[0007]可选的，结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实现方式中，根据用户之间的相关信息获取用户配对的被选择概率分布包括：将用户之间的相关信息进行多层感知机处理，得到用户配对的被选择概率分布。可以根据用户配对的被选择概率分布，将用户进行配对，从而可以复用相同的资源进行数据传输，提升频谱效率。
[0008]可选的，结合第一方面，在第一方面的第三种可能的实现方式中，根据用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，根据采样结果对用户进行配对包括：通过二分法对用户配对的被选择概率分布进行采样，将采样结果为1的用户进行配对。采用二分法将采样结果为1的用户进行配对。从而可以复用相同的资源进行数据传输，提升频谱效率。
[0009]可选的，结合第一方面至第一方面的第三种可能的实现方式中的任意一种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，该方法还包括：根据用户配对的被选择概率分布以及用户数量对代价函数进行强化学习。这样对代价函数进行强化学习，可以使得该代价函数不断适应特定环境。
[0010]本申请第二方面提供了一种多用户配对的装置，其特征在于，该装置包括：第一处理模块，用于获取用户特征信息，用户特征信息包括用户信道、信道质量指示以及历史速率；第二处理模块，用于根据用户特征信息获取用户之间的相关信息；第三处理模块，用于根据用户之间的相关信息获取用户配对的被选择概率分布；第四处理模块，用于根据用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，根据采样结果对用户进行配对。本申请提供的这种多用户配对的装置可以根据用户特征信息获取到用户之间相关信息，再根据用户之间的相关信息获取到用户配对的被选择概率分布。根据该用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，再根据采样结果对用户进行配对，无需迭代运算，相对于现有技术计算量较小，可以降低运算复杂度和时间复杂度，提高实时性。根据用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，从而用户可以根据采样结果各自配对输出。
[0011]可选的，结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，第二处理模块，具体用于对用户特征信息进行基于自然语言处理的注意力机制处理，并获取用户之间的相关信息。该用户之间的相关信息可以表示每个用户与总体状态的相关关系。将该用户特征进行基于自然语言处理的注意力机制处理，而不需要进行迭代运算，可以减小运算量。
[0012]可选的，结合第二方面，在第二方面的第二种可能的实现方式中，第三处理模块，具体用于将用户之间的相关信息进行多层感知机处理，得到用户配对的被选择概率分布。可以根据用户配对的被选择概率分布，将用户进行配对，从而可以复用相同的资源进行数据传输，提升频谱效率。
[0013]可选的，结合第二方面，在第二方面的第三种可能的实现方式中，第四处理模块，具体用于通过二分法对用户配对的被选择概率分布进行采样，将采样结果为1的用户进行配对。采用二分法将采样结果为1的用户进行配对。从而可以复用相同的资源进行数据传输，提升频谱效率。
[0014]可选的，结合第二方面至第二方面的第三种可能的实现方式中任意一种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中，该装置还包括：第五处理模块，用于根据用户配对的被选择概率分布以及用户数量对代价函数进行强化学习，可以使得该代价函数
不断适应特定环境。
[0015]本申请第三方面提供了一种神经网络，该神经网络包括基于自然语言处理的注意力机制网络、多层感知机网络，多层感知机网络包括概率分布获取模块和采样模块；基于自然语言处理的注意力机制网络，用于获取用户特征信息，并根据用户特征信息获取用户之间的相关信息，用户特征信息包括用户信道、信道质量指示以及历史速率；概率分布获取模块，用于根据用户之间的相关信息获取用户配对的被选择概率分布；采样模块，用于根据用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，根据本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种多用户配对的方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户特征信息，所述用户特征信息包括用户信道、信道质量指示以及历史速率；根据所述用户特征信息获取用户之间的相关信息；根据所述用户之间的相关信息获取用户配对的被选择概率分布；根据所述用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，根据采样结果对所述用户进行配对。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户特征信息获取用户之间的相关信息包括：对所述用户特征信息进行基于自然语言处理的注意力机制处理，并获取用户之间的相关信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户之间的相关信息获取用户配对的被选择概率分布包括：将所述用户之间的相关信息进行多层感知机处理，得到用户配对的被选择概率分布。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，根据采样结果对所述用户进行配对包括：通过二分法对所述用户配对的被选择概率分布进行采样，将采样结果为1的用户进行配对。5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述用户配对的被选择概率分布以及用户数量对代价函数进行强化学习。6.一种多用户配对的装置，其特征在于，所述装置包括：第一处理模块，用于获取用户特征信息，所述用户特征信息包括用户信道、信道质量指示以及历史速率；第二处理模块，用于根据所述用户特征信息获取用户之间的相关信息；第三处理模块，用于根据所述用户之间的相关信息获取用户配对的被选择概率分布；第四处理模块，用于根据所述用户配对的被选择概率分布对用户进行采样，根据采样结果对所述用户进行配对。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二处理模块，具体用于对所述用户特征信息进行基于自然语言处理的注意力机制处理，并获取用户之间的相关信息。8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第三处理模块，具体用于将所述用户之间的相关信息进行多层感知机处理，得到用户配对的被选择概率分布。9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第四处理模块，具体用于通过二分法对所述用户配对的被选择概率分布进行采样，将采样结果为1的用户进行配对。10.根据权利要求6至9任意一项所述的装置，其特征在于，所述装...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘国臣，赵铭明，寸文璟，陈志堂，黄崇德，赵景，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。