天线权值参数的优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种天线权值参数的优化方法及装置，方法包括：获取待优化基站的状态信息和初始天线权值参数；基于状态信息和初始天线权值参数，通过预先构建的仿真环境模型和优化算法模型进行迭代寻优，得到最优天线权值参数；用最优天线权值参数替换初始天线权值参数。本发明专利技术提供的天线权值参数的优化方法及装置，通过仿真环境模型和优化算法模型对初始天线权值参数进行迭代寻优，从而快速求解得到最优天线权值参数，相比于传统的天线权值参数优化方法，可以更加高效、便捷的获得最优天线权值参数，优化效率大大提高。优化效率大大提高。优化效率大大提高。

【技术实现步骤摘要】
天线权值参数的优化方法及装置


[0001]本专利技术涉及无线通信
，尤其涉及一种天线权值参数的优化方法及装置。

技术介绍

[0002]Massive MIMO(Massive Multiple Input Multiple Output，大规模多输入多输出天线阵列)技术是5G(5th Generation Mobile Communication Technology，第五代通信技术)中提高网络覆盖率和系统容量的关键性技术。在Massive MIMO系统中，基站配置有大量天线，随着波束扇区数目和动态扫描维数的增加以及小区环境的复杂，导致天线权值参数的优化调整难度加剧。
[0003]传统的天线权值参数优化方法存在计算复杂度高、优化时间长的问题，难以满足实际应用需求。
[0004]因此，现在亟需一种更加高效、便捷的天线权值参数优化方法来解决上述技术问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种天线权值参数的优化方法及装置，用以解决现有技术中天线权值参数优化方法存在计算复杂度高、优化时间长的缺陷，实现更加高效、便捷的天线权值参数的优化。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种天线权值参数的优化方法，该方法包括：
[0007]获取待优化基站的状态信息和初始天线权值参数；
[0008]基于所述状态信息和所述初始天线权值参数，通过预先构建的仿真环境模型和优化算法模型进行迭代寻优，得到最优天线权值参数；
[0009]用所述最优天线权值参数替换所述初始天线权值参数。
[0010]根据本专利技术提供的一种天线权值参数的优化方法，基于所述状态信息和所述初始天线权值参数，通过预先构建的仿真环境模型和优化算法模型进行迭代寻优，得到最优天线权值参数，包括：
[0011]将所述状态信息和所述初始天线权值参数输入仿真环境模型，得到所述仿真环境模型输出的当前通信性能数据；
[0012]将所述初始天线权值参数和所述当前通信性能数据输入优化算法模型，得到所述优化算法模型输出的天线权值参数预测值；
[0013]将所述状态信息和所述天线权值参数预测值输入所述仿真环境模型，再次获取相应的通信性能数据；
[0014]将所述天线权值参数预测值和相应的通信性能数据再次输入所述优化算法模型进行下一次的天线权值参数预测，直至所述天线权值参数预测值对应的通信性能数据最优，得到最优天线权值参数。
[0015]本专利技术通过仿真环境模型与优化算法模型配合实现天线权值参数的迭代寻优，通
过仿真环境模型获得输入该模型的天线权值参数对应的通信性能数据，进而将天线权值参数和通信性能数据均输入优化算法模型进行目标函数的拟合，并确定下一个天线权值参数预测值，经过多次迭代寻优过程，快速确定最优天线权值参数。
[0016]根据本专利技术提供的一种天线权值参数的优化方法，将所述状态信息和所述初始天线权值参数输入仿真环境模型，得到所述仿真环境模型输出的当前通信性能数据之后，还包括：
[0017]将所述状态信息、初始天线权值参数以及当前通信性能数据进行缓存。
[0018]缓存功能的设置，可以提高仿真样本数据的获取速度，由于状态信息、初始天线权值参数以及相应的通信性能数据已分类保存，后续迭代优化过程中，如果仿真环境模型接收到的天线权值参数是存储数据中已经存储的，那么直接从缓存中调取相关数据即可，减少重复计算量，提高了仿真样本数据的计算效率，进而降低了整个优化方法的寻优时间。
[0019]根据本专利技术提供的一种天线权值参数的优化方法，基于所述状态信息和所述初始天线权值参数，通过预先构建的仿真环境模型和优化算法模型进行迭代寻优，得到最优天线权值参数，包括：
[0020]将所述状态信息和所述初始天线权值参数输入仿真环境模型，得到所述仿真环境模型输出的当前通信性能数据；
[0021]将所述初始天线权值参数和所述当前通信性能数据输入优化算法模型，得到所述优化算法模型输出的天线权值参数预测值；
[0022]对所述天线权值参数预测值进行表征学习，得到天线权值离散数据；
[0023]将所述天线权值离散数据输入所述仿真环境模型，再次获取相应的通信性能数据；
[0024]将所述天线权值离散数据和相应的通信性能数据再次输入所述优化算法模型进行下一次的天线权值参数预测，直至所述天线权值参数预测值对应的通信性能数据最优，得到最优天线权值参数。
[0025]通过高效表征学习机制，可以降低优化问题的求解难度，实现低维与高维数据的转换以及连续数据与离散数据的转换，从而降低了整个优化方法的实现难度。
[0026]根据本专利技术提供的一种天线权值参数的优化方法，将所述初始天线权值参数和所述当前通信性能数据输入优化算法模型，得到所述优化算法模型输出的天线权值参数预测值之前，还包括：
[0027]通过预先获得的历史经验数据对所述优化算法模型进行预训练。
[0028]上述模型预训练环节的设置，可以有效提高优化算法模型的数据处理可靠性和稳定性，进而提高整个优化方法的寻优效率。
[0029]根据本专利技术提供的一种天线权值参数的优化方法，通过预先获得的历史经验数据对所述优化算法模型进行预训练，包括：
[0030]以预先获得的历史经验数据作为观测数据，拟合得到奖励函数；其中，所述观测数据包括天线权值参数样本和相应的通信性能数据样本，所述奖励函数用于表征通信性能数据与天线权值参数的线性关系；
[0031]基于所述观测数据和所述奖励函数，确定下一个待训练的天线权值参数，作为天线权值参数预测值样本。
[0032]根据本专利技术提供的一种天线权值参数的优化方法，所述通信性能数据包括信号强度、信噪比以及信号覆盖值；
[0033]所述待优化基站的天线权值参数包括水平波宽、垂直波宽、方向角以及下倾角。
[0034]根据本专利技术提供的一种天线权值参数的优化方法，所述待优化基站为采用大规模多输入多输出系统的5G基站。
[0035]第二方面，本专利技术还提供一种天线权值参数的优化装置，该装置包括：
[0036]获取模块，用于获取待优化基站的状态信息和初始天线权值参数；
[0037]优化模块，用于基于所述状态信息和所述初始天线权值参数，通过预先构建的仿真环境模型和优化算法模型进行迭代寻优，得到最优天线权值参数；
[0038]配置模块，用于用所述最优天线权值参数替换所述初始天线权值参数。
[0039]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，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实现如上述任一种所述天线权值参数的优化方法的步骤。
[0040]本专利技术提供的天线权值参数的优化方法及装置，通过仿真环境模型和优化算法模型对初始天线权值参数进行迭代寻优，从而快速求解得到最优天线权值参数，相比于传统的天线权值参数优化方法，可以更加高效、便捷的获得最优天线权值参数，优化效率大大提高。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种天线权值参数的优化方法，其特征在于，包括：获取待优化基站的状态信息和初始天线权值参数；基于所述状态信息和所述初始天线权值参数，通过预先构建的仿真环境模型和优化算法模型进行迭代寻优，得到最优天线权值参数；用所述最优天线权值参数替换所述初始天线权值参数。2.根据权利要求1所述的一种天线权值参数的优化方法，其特征在于，基于所述状态信息和所述初始天线权值参数，通过预先构建的仿真环境模型和优化算法模型进行迭代寻优，得到最优天线权值参数，包括：将所述状态信息和所述初始天线权值参数输入仿真环境模型，得到所述仿真环境模型输出的当前通信性能数据；将所述初始天线权值参数和所述当前通信性能数据输入优化算法模型，得到所述优化算法模型输出的天线权值参数预测值；将所述状态信息和所述天线权值参数预测值输入所述仿真环境模型，再次获取相应的通信性能数据；将所述天线权值参数预测值和相应的通信性能数据再次输入所述优化算法模型进行下一次的天线权值参数预测，直至所述天线权值参数预测值对应的通信性能数据最优，得到最优天线权值参数。3.根据权利要求2所述的一种天线权值参数的优化方法，其特征在于，将所述状态信息和所述初始天线权值参数输入仿真环境模型，得到所述仿真环境模型输出的当前通信性能数据之后，还包括：将所述状态信息、初始天线权值参数以及当前通信性能数据进行缓存。4.根据权利要求1所述的一种天线权值参数的优化方法，其特征在于，基于所述状态信息和所述初始天线权值参数，通过预先构建的仿真环境模型和优化算法模型进行迭代寻优，得到最优天线权值参数，包括：将所述状态信息和所述初始天线权值参数输入仿真环境模型，得到所述仿真环境模型输出的当前通信性能数据；将所述初始天线权值参数和所述当前通信性能数据输入优化算法模型，得到所述优化算法模型输出的天线权值参数预测值；对所述天线权值参数预测值进行表征学习，得到天线权值离散数据；将所述天线权值离散数据输入所述仿真环境模型，再次获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹仙园，王勇，杨爱东，
申请(专利权)人：亚信科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：