波束搜索方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请涉及通信技术领域，提供一种波束搜索方法、装置和电子设备。方法包括：获取智能体所处的环境状态集合，智能体采取的动作集合，以及智能体在环境状态集合中的状态下执行动作集合中的动作后的回报值函数；将环境状态集合、动作集合和回报值函数输入强化学习模型，得到强化学习模型输出的动作初始解；基于动作初始解通过罗森布洛克方法进行波束搜索，得到最优波束搜索对。本申请实施例用以解决现有波束搜索方法存在的复杂度高和搜索难度大的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及通信，具体涉及一种波束搜索方法、装置和电子设备。

技术介绍

1、目前，5g无线通信的关键技术具体包括：高频段通信、大规模天线(massivemultiple input multiple output，massive mimo)、新型多址、新型多载波、同时同频全双工技术、端到端(device to device， d2d)技术以及新型网络架构技术等等。

2、在大规模mimo毫米波通信的固定码本波束搜索方案相关研究有很多，现有的波束搜索算法可以分为三类：(1)穷举搜索；(2)分层搜索；(3)压缩搜索。

3、在穷举搜索方案中，发送器和接收器均顺序对所有的波束进行扫描，根据性能指标确定用于发送和接收的最佳波束。在大规模mimo 中，天线数将成倍数的增长，由于穷举搜索的穷举性，且搜索时间与天线数量的正比性，这会导致大量的训练开销。

4、分层搜索是穷举搜索的进化搜索方案，作为替代方案，分层搜索方案采用两个搜索步骤：粗搜索和细确定。第一步是使用低分辨率码本搜索光束，确定出波束的大体方向；第二部是在第一层所获的波束中则进行更本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种波束搜索方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的波束搜索方法，其特征在于，所述回报值函数基于不同波束对组合下接收的信噪比构建。

3.根据权利要求1或2所述的波束搜索方法，其特征在于，所述回报值函数基于不同波束对组合下接收的信噪比与设定信噪比阈值的关系构建。

4.根据权利要求1所述的波束搜索方法，其特征在于，所述强化学习模型的评估函数通过某个状态下采取动作得到的回报值函数以及下一动作的评估函数与对应的折扣因子的乘积进行更新。

5.根据权利要求1所述的波束搜索方法，其特征在于，所述强化学习模型的评估函数通过评估函数历史值、某个...

【技术特征摘要】

1.一种波束搜索方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的波束搜索方法，其特征在于，所述回报值函数基于不同波束对组合下接收的信噪比构建。

3.根据权利要求1或2所述的波束搜索方法，其特征在于，所述回报值函数基于不同波束对组合下接收的信噪比与设定信噪比阈值的关系构建。

4.根据权利要求1所述的波束搜索方法，其特征在于，所述强化学习模型的评估函数通过某个状态下采取动作得到的回报值函数以及下一动作的评估函数与对应的折扣因子的乘积进行更新。

5.根据权利要求1所述的波束搜索方法，其特征在于，所述强化学习模型的评估函数通过评估函数历史值、某个状态下采取动作得到的回报值函数、下一动作的评估函数与对应折扣因子的乘积以及学习因子进行更新。

6.根据权利要求1所述的波束搜索方法，其特征在于，所述波束搜索参数包...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓婧，王美娟，李夏婕，
申请(专利权)人：中移雄安信息通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：