一种天线角度自适应的LoS-MIMO稳健适变传输方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种天线角度自适应的LoS‑MIMO稳健适变传输方法及系统，所述方法包括：收发端在t时刻交换历史收发端间的距离信息，构建数据集；发送端在t时刻基于高斯过程的机器学习方法进行高斯过程模型训练，得到核函数和最优超参数；发送端在t时刻根据数据集、核函数及最优超参数对t+1时刻收发端第一根天线间距进行预测；发送端根据t+1时刻收发端第一根天线间距计算得到相应的LoS‑MIMO信道矩阵；当LoS‑MIMO信道矩阵相关性超过预设门限时，发送端自适应调整天线角度，使得LoS‑MIMO信道容量在动态传输距离内保持最大化；返回发送端在t时刻根据数据集、核函数及最优超参数对收发端间的距离进行预测步骤继续执行。有效地利用了空间自由度，提高无线通信系统的频谱效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及毫米波通信，特别是一种天线角度自适应的los-mimo稳健适变传输方法及系统。

技术介绍

1、在实际应用中，通过合理配置mimo技术参数、设计优化算法和采用自适应阵列天线方法，可以提高通信系统的传输效率、覆盖范围和可靠性，从而进一步提高系统的性能和用户体验。如《reconfigurable ulas for line-of-sight mimo transmission》中计算了线性天线阵列布置下los-mimo信道容量的上界，提出了一种天线旋转自适应方案，在不改变天线间距的情况下，通过天线阵列配置实现接近los-mimo信道容量。与本专利技术的不同在于，该技术假设信道容量信息已知，且只涉及线性阵列设计，无法适用于更高维的天线阵列配置。专利《一种无人机毫米波通信波束追踪方法》公开了一种基于高斯过程机器学习的无人机预测波束追踪算法，根据无人机的历史位置数据预测无人机的未来波束角域信息，从而实现无人机波束追踪。该技术的方法能够在高动态场景下实现高精度的位置预测，保证了高速终端的通信质量，提高了频谱效率。与本专利技术的不同在于，该技术位置预测的目的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种天线角度自适应的LoS-MIMO稳健适变传输方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的天线角度自适应的LoS-MIMO稳健适变传输方法，其特征在于，收发端在t时刻交换历史收发端间的距离信息，构建数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的天线角度自适应的LoS-MIMO稳健适变传输方法，其特征在于，发送端在t时刻基于高斯过程的机器学习方法进行高斯过程模型训练，得到核函数和最优超参数，包括：

4.根据权利要求3所述的天线角度自适应的LoS-MIMO稳健适变传输方法，其特征在于，发送端在t时刻根据数据集、核函数及最优超参数对t+1时刻收发端第一...

【技术特征摘要】

1.一种天线角度自适应的los-mimo稳健适变传输方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的天线角度自适应的los-mimo稳健适变传输方法，其特征在于，收发端在t时刻交换历史收发端间的距离信息，构建数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的天线角度自适应的los-mimo稳健适变传输方法，其特征在于，发送端在t时刻基于高斯过程的机器学习方法进行高斯过程模型训练，得到核函数和最优超参数，包括：

4.根据权利要求3所述的天线角度自适应的los-mimo稳健适变传输方法，其特征在于，发送端在t时刻根据数据集、核函数及最优超参数对t+1时刻收发端第一根天线间距进行预测，包括：

5.根据权利要求1所述的天线角度自适应的los-mimo稳...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨健，张永亮，尚佳栋，许文俊，贾步云，唐晨亮，赵诚，高晖，别志松，
申请(专利权)人：北京遥感设备研究所，
类型：发明
国别省市：