【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线通信领域，涉及一种基于对比学习的毫米波波束跟踪方法。
技术介绍
1、随着人工智能和通信技术的快速发展，下一代移动通信网络开始利用毫米波甚至更高频段来满足日益增长的移动业务需求。与传统通信系统中使用的低频信号相比，毫米波信号的传播损耗更为严重。由于毫米波具有较短的波长，需要大量的天线阵列和狭窄的定向波束，以保证足够高的接收信号强度。然而，将传统基于大量天线阵列向量训练的波束获取方法应用于毫米波频段会产生巨大的波束获取开销。因此，有必要寻找新的方法来降低这种开销，以降低毫米波系统的通信延迟和消耗。
2、基于机器学习的方法为解决高频通信系统中的波束管理和信道评估开销带来了新的思路。可以利用环境中传感设备获取的信息如用户位置、基站摄像头拍摄的环境中用户位置的图像、激光雷达点云和雷达进行毫米波通信系统波束预测和跟踪。然而，单一模态只能从单一数据源提取信息，这可能会导致信息的丢失或不充分，特别是在复杂场景中，单一模态的数据无法充分捕捉场景特征。因此，如何专利技术一种适用于多模态数据融合的毫米波波束跟踪方法，利用来自不同...
【技术保护点】
1.一种基于对比学习的毫米波波束跟踪方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于对比学习的毫米波波束跟踪方法，其特征在于，步骤S1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于对比学习的毫米波波束跟踪方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于对比学习的毫米波波束跟踪方法，其特征在于，步骤S3具体包括：引入对比学习机制来增强多模态数据之间的特征对准能力，并提高毫米波通信系统的波束跟踪精度；具体来说，使用归一化温度尺度交叉熵损失函数作为对比学习的核心，其定义如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于对比学习的毫米波波束跟踪方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于对比学习的毫米波波束跟踪方法，其特征在于，步骤s1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于对比学习的毫米波波束跟踪方法，其特征在于，步骤s2具...
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