本申请提供一种波束资源分配方法、装置、网络设备及可读存储介质。该方法包括：确定车辆所属的车联网场景；所述车联网场景包括少车辆场景和多车辆场景；其中，基站所支持波束满足一对一车辆服务的场景为所述少车辆场景；所述基站所支持波束不满足一对一车辆服务的场景为所述多车辆场景；根据所述车联网场景，对所述车辆进行波束资源分配。本申请的方案，可根据少车辆场景和多车辆场景，灵活对车辆进行波束资源分配，可避免传统单一网络架构下难以满足用户的差异性业务需求的问题，也可以解决用户数目较少由于波束功率泄露带来的波束间干扰问题，也可以保证用户数目较多时，保证多用户服务的有效性。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及通信，特别是指一种波束资源分配方法、装置、网络设备及可读存储介质。
技术介绍
1、现有技术中，面向网联自动驾驶汽车(connected automated vehicles，cavs)的场景，存在通信感知一体化(integrated sensing and communication，isac)架构及模型设计中，传统单一网络架构和组网方式，难以解决车辆多用户之间的差异性业务性能需求；且面对恶劣环境，传统的车载外部传感器存在感知性能缺陷。
2、面向自动驾驶车联网场景，基于isac的毫米波资源分配中，存在以下问题：存在以下问题：1)、目前的资源分配方法只解决单波束对单用户或多用户的资源分配问题，并没有考虑到毫米波基站同时传输多波束对多用户的资源分配问题；2)、面对毫米波基站基于波束赋形技术传输多波束以实现对多用户同时处理不同业务时，现有技术缺少考虑多波束间干扰对业务需求及整体网络性能的影响，更有直接忽略了波束旁瓣的干扰影响。3)、针对isac资源分配问题，大部分现有技术更多集中在信号设计等方面，且仅关注单一资源的分配，即功率等。
3、面向密集自动驾驶车联网场景，基于isac的感知辅助车辆簇和波束追踪中，存在以下问题：1)、面对多用户场景，需要急需解决由于空间自由度限制导致的波束间干扰问题；传统的基于通信反馈的波束追踪方法面临高时延，前一时隙反馈的状态在当前时隙可能过期，在高移动性通信场景中可能会失去短暂的波束对准机会。由于通常利用少量导频，这导致参数估计的有限匹配滤波增益和定位精度的损失。
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br/>技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种波束资源分配方法、装置、网络设备及可读存储介质，以解决现有技术中传统单一网络架构下难以满足用户的差异性业务需求、车辆用户数目较少时的波束间干扰问题和车辆用户数目较多时，无法同时保证服务的有效的问题。
2、为达到上述目的，本申请的实施例提供一种波束资源分配方法，包括：
3、确定车辆所属的车联网场景；所述车联网场景包括少车辆场景和多车辆场景；其中，基站所支持波束满足一对一车辆服务的场景为所述少车辆场景；所述基站所支持波束不满足一对一车辆服务的场景为所述多车辆场景；
4、根据所述车联网场景，对所述车辆进行波束资源分配。
5、可选的，根据所述车联网场景，对所述车辆进行波束资源分配，包括：
6、在所述车辆网场景为所述多车辆场景的情况下，根据通信感知一体化信号，对所述车辆进行分簇，确定n个车辆簇；n的数值与基站所支持的波束数量相同；所述基站的一个波束服务一个对应的所述车辆簇；
7、对每个对应的所述车辆簇，进行波束资源分配。
8、可选的，根据通信感知一体化信号，对所述车辆进行分簇，确定n个车辆簇，包括：
9、根据通信感知一体化信号，获取每个所述车辆返回的感知回波信息；
10、根据所述感知回波信息，确定每个车辆的距离和速度；
11、根据每个车辆的距离和速度，确定每个车辆的位置信息；
12、根据每个车辆的位置信息，对所述车辆进行分簇，确定n个车辆簇。
13、可选的，根据每个车辆的位置信息，对所述车辆进行分簇，确定n个车辆簇，包括：
14、根据基站位置和每个车辆的位置信息，确定每个车辆到第一个预设聚类点的第一距离，并根据所述第一距离中的最大距离，确定第二个聚类点；
15、重复执行确定第二个聚类点的步骤，确定n个聚类点；
16、根据每个车辆的位置信息和n个聚类点，确定n个车辆簇。
17、可选的，根据每个车辆的距离和速度，确定每个车辆的位置信息，包括：
18、根据每个车辆的距离和速度，利用扩展卡尔曼滤波算法，对信号回波的观测结果进行处理；所述扩展卡尔曼滤波算法中包括状态转移信息与观测信息；所述状态转移信息是所有所述车辆的状态转移结果的集合；所述观测信息是所有所述车辆的观测结果的集合；
19、对处理后的所述车辆进行连续状态跟踪，确定每个车辆的位置信息。
20、可选的，对所述车辆进行波束资源分配，包括：
21、对所示车辆簇利用功率域的非正交多址接入noma进行波束干扰分析；
22、在所述波束干扰分析后，建立联合波束功率调控和干扰协调的第一目标问题；
23、根据所述第一目标问题，对所述车辆进行波束资源分配。
24、可选的，对所示车辆簇利用功率域的非正交多址接入noma进行波束干扰分析，包括：
25、确定目标车辆簇中的每个车辆的接收信息；所述接收信息至少包括天线阵列增益、通信信道参数和噪声信息；所述目标车辆簇为n个车辆簇中的一个车辆簇；
26、根据每个车辆对应的所述天线阵列增益、所述通信信道参数和所述噪声信息，确定每个车辆对应的信干燥比；
27、根据所述每个车辆对应的信干燥比，确定所述目标车辆簇的总通信传输速率；
28、将确定最大所述总通信传输速率为所述第一目标问题。
29、可选的，根据所述车联网场景，对所述车辆进行波束资源分配，包括：
30、在所述车辆网场景为所述少车辆场景的情况下，根据通信感知一体化信号，获取感知障碍物的第一感知信息和感知所述车辆运动的第二感知信息；
31、根据所述第一感知信息和所述第二感知信息，对波束间干扰进行建模分析；所述波束间干扰包括波束内干扰、波束间干扰和相邻信道干扰；
32、在所述建模分析后，确定通信业务指标和感知业务指标；
33、根据所述通信业务指标和所述感知业务指标，建立联合波束功率控制、波束宽度分配和干扰协调优化的第二目标问题；
34、根据所述第二目标问题，对所述车辆进行波束资源分配。
35、为达到上述目的，本申请的实施例提供一种波束资源分配装置，包括：
36、第一确定模块，用于确定车辆所属的车联网场景；所述车联网场景包括少车辆场景和多车辆场景；其中，基站所支持波束满足一对一车辆服务的场景为所述少车辆场景；所述基站所支持波束不满足一对一车辆服务的场景为所述多车辆场景；
37、第一处理模块，用于根据所述车联网场景，对所述车辆进行波束资源分配。
38、为达到上述目的，本申请的实施例提供一种网络设备，包括：收发器、处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令；所述处理器执行所述程序或指令时实现如上所述的波束资源分配方法。
39、为达到上述目的，本申请的实施例提供一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上所述的波束资源分配方法中的步骤。
40、本申请的上述技术方案的有益效果如下：
41、本申请实施例中，通过确定车辆所属的车联网场景；该车联网场景包括少车辆场景和多车辆场景；根据少车辆场景或多车辆场景，对所述车辆进行波束资源分配，灵活本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种波束资源分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车联网场景，对所述车辆进行波束资源分配，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据通信感知一体化信号，对所述车辆进行分簇，确定N个车辆簇，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据每个车辆的位置信息，对所述车辆进行分簇，确定N个车辆簇，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据每个车辆的距离和速度，确定每个车辆的位置信息，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述车辆进行波束资源分配，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所示车辆簇利用功率域的非正交多址接入NOMA进行波束干扰分析，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车联网场景，对所述车辆进行波束资源分配，包括：
9.一种波束资源分配装置，其特征在于，包括：
10.一种网络设备，包括：收发器、处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令；其特征在于，所述处理器执行所述程序或指令时实现如权利要求1-8任一项所述的波束资源分配方法。
11.一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，其特征在于，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的波束资源分配方法中的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种波束资源分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车联网场景，对所述车辆进行波束资源分配，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据通信感知一体化信号，对所述车辆进行分簇，确定n个车辆簇，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据每个车辆的位置信息，对所述车辆进行分簇，确定n个车辆簇，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据每个车辆的距离和速度，确定每个车辆的位置信息，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述车辆进行波束资源分配，包括：
7.根据权利要求6...
【专利技术属性】
技术研发人员：张奇勋，冯志勇，郝倩怡，张平，尉志青，马丁友，于刊，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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