【技术实现步骤摘要】
本申请属于通信，具体涉及一种信道预测方法、装置及通信设备。
技术介绍
1、目前，为了减少大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output，mimo)导频开销，导频信号间隔几个时隙(slot)发送一次。因此在没有发送导频信号的slot，其真实的大规模mimo的信道是无法知道的。为此，现有的系统一般采用最近一次发送导频信号的slot估计的信道作为当前slot的信道，然而这样的方式得到的信道与当前slot实际对应的信道差距较大。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种信道预测方法、装置及通信设备，能够解决相关技术中信道估计得到的信道与实际时隙对应的信道差距较大的问题。
2、第一方面，提供了一种信道预测方法，包括：
3、第一设备获取针对n个时隙估计的n个信道信息，所述n个时隙为与第一信息对应的时隙，n为大于或等于1的整数；
4、所述第一设备基于所述n个信道信息通过第一目标神经网络预测第一信道，获得第一信道预测信息；
5、其中，所述第一信道为距离当前时刻最近的下一个与所述第一信息对应的第一时隙的信道，所述第一信道预测信息用于第二目标神经网络预测当前与所述第一信息对应的时隙和所述第一时隙之间的第二信道。
6、第二方面，提供了一种信道预测方法，包括：
7、第二设备接收第一设备发送的第一反馈信息，所述第一反馈信息基于第一信道预测信息得到，所述第一信道预测信息为所述第一设备通过第一目标神经网络预测
8、所述第二设备基于l个信道信息及所述第一反馈信息，通过第二目标神经网络预测第二信道，获得第二信道预测信息，l为大于或等于1的整数；
9、其中，所述l个信道信息为所述第二设备针对与第一信息对应的l个时隙估计的信道信息，所述第一信道为距离当前时刻最近的下一个与所述第一信息对应的第一时隙的信道，所述第二信道为当前时刻与所述第一信息对应的时隙和所述第一时隙之间的信道。
10、第三方面，提供了一种信道预测装置，包括：
11、获取模块，用于获取针对n个时隙估计的n个信道信息，所述n个时隙为与第一信息对应的时隙，n为大于或等于1的整数；
12、第一预测模块，用于基于所述n个信道信息通过第一目标神经网络预测第一信道，获得第一信道预测信息；
13、其中，所述第一信道为距离当前时刻最近的下一个与所述第一信息对应的第一时隙的信道，所述第一信道预测信息用于第二目标神经网络预测当前与所述第一信息对应的时隙和所述第一时隙之间的第二信道。
14、第四方面，提供了一种信道预测装置，包括：
15、接收模块，用于接收第一设备发送的第一反馈信息，所述第一反馈信息基于第一信道预测信息得到，所述第一信道预测信息为所述第一设备通过第一目标神经网络预测得到；
16、第二预测模块，用于基于l个信道信息及所述第一反馈信息，通过第二目标神经网络预测第二信道，获得第二信道预测信息，l为大于或等于1的整数；
17、其中，所述l个信道信息为所述装置针对与第一信息对应的l个时隙估计的信道信息，所述第一信道为距离当前时刻最近的下一个与所述第一信息对应的第一时隙的信道，所述第二信道为当前时刻与所述第一信息对应的时隙和所述第一时隙之间的信道。
18、第五方面，提供了一种通信设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤，或者实现如第二方面所述的方法的步骤。
19、第六方面，提供了一种通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器用于获取针对n个时隙估计的n个信道信息，所述n个时隙为与第一信息对应的时隙，n为大于或等于1的整数；基于所述n个信道信息通过第一目标神经网络预测第一信道，获得第一信道预测信息，所述第一信道为距离当前时刻最近的下一个与所述第一信息对应的第一时隙的信道，所述第一信道预测信息用于第二目标神经网络预测当前与所述第一信息对应的时隙和所述第一时隙之间的第二信道；
20、或者，
21、所述通信接口用于接收第一设备发送的第一反馈信息，所述第一反馈信息基于第一信道预测信息得到，所述第一信道预测信息为所述第一设备通过第一目标神经网络预测得到；
22、所述处理器用于基于l个信道信息及所述第一反馈信息，通过第二目标神经网络预测第二信道，获得第二信道预测信息，l为大于或等于1的整数；其中，所述l个信道信息为所述第二设备针对与所述第一信息对应的l个时隙估计的信道信息，所述第一信道为距离当前时刻最近的下一个与所述第一信息对应的第一时隙的信道，所述第二信道为当前时刻与所述第一信息对应的时隙和所述第一时隙之间的信道。
23、第七方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤，或者实现如第二方面所述的方法的步骤。
24、第八方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法，或实现如第二方面所述的方法。
25、第九方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的方法，或实现如第二方面所述的方法。
26、在本申请实施例中，第一设备通过获取针对与第一信息对应的n个时隙估计得到的n个信道信息，基于所述n个信道信息通过第一目标神经网络预测第一信道，获得第一信道预测信息，该第一信道为距离当前时刻最近的下一个发送所述第一信息的第一时隙的信道；而所述第一信道预测信息能够用于第二目标神经网络预测当前发送所述第一信息的时隙和所述第一时隙之间的第二信道。这样，通过两个神经网络实现了两个阶段的信道预测，进而能够预测得到周期性发送第一信息的时隙之间不发送所述第一信息的时隙的信道信息，有效提升了通信系统信道估计和预测的准确性，从而有助于提升系统性能。
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1.一种信道预测方法，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，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括导频信号和信道反馈中的至少一种。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一信息仅包括导频信号的情况下，所述第一设备通过所述第二目标神经网络预测所述第二信道。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述导频信号为信道状态信息参考信号CSI-RS的情况下，所述第一设备为终端；
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一信息仅包括信道反馈的情况下，所述第一设备通过所述第二目标神经网络预测所述第二信道，所述第一设备为网络侧设备。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一设备获取针对N个时隙估计的N个信道信息，包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二信道的数量为M个，M为大于或等于1的整数；
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一设备基于所述N个信道信息通过第一目标神经网
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第一设备执行第一操作之后，所述方法还包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在所述第一设备执行第一操作的情况下，输入所述第一目标神经网络的训练样本的数量为所述目标数值和所述第一训练样本集中训练样本数量的最小值。
14.一种信道预测方法，其特征在于，包括：
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括导频信号和信道反馈中的至少一种。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括信道反馈，所述第二设备为网络侧设备；
17.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第二信道的数量为M个，M为大于或等于1的整数；
18.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
19.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
21.一种信道预测装置，其特征在于，包括：
22.一种信道预测装置，其特征在于，包括：
23.一种通信设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-13中任一项所述的信道预测方法的步骤，或者实现如权利要求14-20中任一项所述的信道预测方法的步骤。
24.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-13中任一项所述的信道预测方法的步骤，或者实现如权利要求14-20中任一项所述的信道预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种信道预测方法，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，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括导频信号和信道反馈中的至少一种。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一信息仅包括导频信号的情况下，所述第一设备通过所述第二目标神经网络预测所述第二信道。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述导频信号为信道状态信息参考信号csi-rs的情况下，所述第一设备为终端；
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一信息仅包括信道反馈的情况下，所述第一设备通过所述第二目标神经网络预测所述第二信道，所述第一设备为网络侧设备。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一设备获取针对n个时隙估计的n个信道信息，包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二信道的数量为m个，m为大于或等于1的整数；
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一设备基于所述n个信道信息通过第一目标神经网络预测第一信道之前，所述方法还包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第一设备执行第一操作之后，所述方法还包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李建军，孙布勒，孙鹏，杨昂，李佳林，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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