CN110890930A - 一种信道预测方法及相关设备 - Google Patents

一种信道预测方法及相关设备 Download PDF

Info

Publication number
CN110890930A
CN110890930A CN201811054284.7A CN201811054284A CN110890930A CN 110890930 A CN110890930 A CN 110890930A CN 201811054284 A CN201811054284 A CN 201811054284A CN 110890930 A CN110890930 A CN 110890930A
Authority
CN
China
Prior art keywords
channel
sequence
value
change
coefficient
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811054284.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110890930B (zh
Inventor
皇甫幼睿
李榕
王坚
戴胜辰
王俊
余荣道
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huawei Technologies Co Ltd
Original Assignee
Huawei Technologies Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huawei Technologies Co Ltd filed Critical Huawei Technologies Co Ltd
Priority to CN201811054284.7A priority Critical patent/CN110890930B/zh
Priority to EP19859240.4A priority patent/EP3836435B1/en
Priority to PCT/CN2019/100276 priority patent/WO2020052394A1/zh
Publication of CN110890930A publication Critical patent/CN110890930A/zh
Priority to US17/196,337 priority patent/US11424963B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN110890930B publication Critical patent/CN110890930B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0212—Channel estimation of impulse response
    • H04L25/0214—Channel estimation of impulse response of a single coefficient
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0254—Channel estimation channel estimation algorithms using neural network algorithms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/373—Predicting channel quality or other radio frequency [RF] parameters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/391—Modelling the propagation channel
    • H04B17/3913—Predictive models, e.g. based on neural network models
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0204—Channel estimation of multiple channels
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/044—Recurrent networks, e.g. Hopfield networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本申请实施例公开了一种信道预测方法及相关设备，包括：获取第一时段的第一信道系数序列，所述第一信道系数序列包括信道系数的多个复数值；根据所述第一信道系数序列以及预设的信道变化词典，确定第二时段的所述信道系数的预测值，所述信道变化词典包括所述信道系数的每个变化量与信道变化的值的映射关系，所述第二时段晚于所述第一时段。采用本申请实施例，可以提高信道预测的准确度。

Description

一种信道预测方法及相关设备
技术领域
本申请涉及无线网络技术领域，尤其涉及一种信道预测方法及相关设备。
背景技术
在无线通信系统中，发射机发送信号，接收机接收发射机发送的信号，在发射机到接收机之间的无线链路称为无线信道。发射机与接收机之间的传播路径非常复杂，如建筑物、街道和其它物体的移动会导致信号的反射、折射以及衍射等。接收机接收到的信号是经过不同的传输路径到达的所有信号的叠加信号。因此，无线信道是影响无线通信系统的一个重要因素。其中，信道估计就是估计从发送天线到接收天线之间的无线信道的响应，根据接收机多径信道影响产生了幅度和相位变化并叠加了白噪声的接收序列来估计出信道的时域或频域特性。但是，现有的信道估计算法估计的信道系数的准确度低。
发明内容
本申请实施例提供一种信道预测方法及相关设备，可以提高信道预测的准确度。
第一方面，本申请实施例提供了一种信道预测方法，包括：首先获取第一时段的第一信道系数序列，第一信道系数序列包括信道系数的多个复数值；然后根据第一信道系数序列以及预设的信道变化词典，确定第二时段的信道系数的预测值，信道变化词典包括信道系数的每个变化量与信道变化的值的映射关系，第二时段晚于第一时段。通过信道变化词典，实现对复数值的信道系数的预测，从而保留信道系数的原本信息，可以对信道的幅度和相位同时进行预测，提高了预测的信道系数准确率。
在一种可能的设计中，首先根据第一信道系数序列，确定第一信道系数变化序列，第一信道系数变化序列包括信道系数的多个变化量；然后从信道变化词典中查找与第一信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第一信道变化的值序列；将第一信道变化的值序列输入到信道预测模型中进行预测得到信道变化的值的预测序列；最后根据信道变化的值的预测序列，确定信道系数的预测值。通过信道变化词典，将第一信道系数变化序列中每个变化量转化为信道变化的值，输入到信道预测模型中进行预测，从而实现对复数值的信道系数的预测，提高了预测的信道系数准确率。
在另一种可能的设计中，可以将第一信道系数序列中后一时刻的信道系数的复数值减去前一时刻的信道系数的复数值得到第一信道系数变化序列中的每个变化量；或将第一信道系数序列中前一时刻的信道系数的复数值减去后一时刻的信道系数的复数值得到第一信道系数变化序列中的每个变化量。通过计算变化量，如改变变化量的数值精度，可以减少信道变化词典中词的数量，提高查找效率。
在另一种可能的设计中，可以将第一信道系数序列中最后时刻之前的信道系数的复数值减去最后时刻的信道系数的复数值得到第一信道系数变化序列中的每个变化量；或将第一信道系数序列中开始时刻之后的信道系数的复数值减去开始时刻的信道系数的复数值得到第一信道系数变化序列中的每个变化量。通过计算变化量，如改变变化量的数值精度，可以减少信道变化词典中词的数量，提高查找效率。
在另一种可能的设计中，基于信道变化词典，确定信道变化的值的预测序列对应的信道系数的变化量的序列；根据信道系数的变化量的序列，确定信道系数的预测值。通过信道变化词典，将信道变化的值的预测序列转化为信道系数的变化量的序列，从而得到信道系数的预测值的复数值。
在另一种可能的设计中，可以统计信道系数的多个变化量中的每个变化量在信道系数变化序列中的出现频次；然后根据出现频次，对信道系数的每个变化量进行赋值整数得到信道变化的值；最后建立信道变化的值与每个变化量的映射关系，生成信道变化词典。
在另一种可能的设计中，当多个变化量中目标变化量的出现频次大于预设阈值时，对信道系数的目标变化量进行赋值整数。通过设置阈值减少信道变化词典中的词的数量。
在另一种可能的设计中，词典由多个键值对组成，通过查找词典中的键可以得到键对应的值，信道变化词典可以包括信道变化词典A和信道变化词典B。其中，信道变化词典A中的键为信道系数的变化量，值为信道变化的值。信道变化词典B中的键为信道变化的值，值为信道系数的变化量。在从信道系数变化序列转换到信道系数变化的值序列时，使用信道变化词典A。在从信道系数变化的值序列转换到信道系数变化序列时，使用信道变化词典B。通过信道变化词典A实现信道预测前的信道系数转换，通过信道变化词典B实现信道预测后的信道系数转换，从而实现对复数值的信道系数的预测。
在另一种可能的设计中，可以首先获取第二信道系数序列，第二信道系数序列包括信道系数的多个复数值。其次，根据第二信道系数序列，确定第二信道系数变化序列，第二信道系数变化序列包括信道系数的多个变化量。然后，从信道变化词典中查找与第二信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第二信道变化的值序列。最后，将第二信道变化的值序列输入到神经网络进行训练得到信道预测模型。通过将大量的信道系数序列输入到神经网络中进行训练，提高信道预测模型的预测准确度，从而提高信道预测的准确度。
在另一种可能的设计中，神经网络的输入维度的大小、神经网络的输出维度的大小与信道变化词典中映射关系的个数相同
在另一种可能的设计中，可以获取神经网络输出的每个预测值的概率；然后确定信道变化词典中每两个变化量的复数值之间的差距，并生成信道变化差距矩阵；根据信道变化差距矩阵和每个预测值的概率，确定每个预测值的概率的加权平均值；最后根据加权平均值，确定神经网络是否已经训练完成。通过将与信道变化词典中的复数值相关的冗余信息加入到损失函数进行计算，在训练进行到一定程度后替换原有的损失函数，或者随着训练的进行将逐渐增加的权值加到原有的损失函数上，以便减少真实环境中的干扰。
在另一种可能的设计中，在训练得到信道预测模型之后，可以对信道预测模型进行训练，以便得到更新后的信道预测模型。例如，可以保持信道预测模型中某些层的参数不变，改变其他部分层的参数，得到更新后的信道预测模型。通过对信道预测模型进行更新，提高信道预测模型预测信道系数得准确性。
在另一种可能的设计中，信道预测模型的结构为神经网络的模型，该模型内的参数(如权重)可以通过神经网络进行训练改变，也可以通过赋值的方式改变。通信设备可以通过有线或无线的方式发送或接收这些参数的位置和值。其中，位置可以包括参数所属信道预测模型的编号、参数所属信道预测模型中的层编号以及参数所属信道预测模型中的层的参数矩阵中的位置编号。通过对信道预测模型进行更新，提高信道预测模型预测信道系数得准确性。
在另一种可能的设计中，在根据第一信道系数序列以及预设的信道变化词典，确定第二时段的信道系数的预测值之后，可以根据预测值，对数据进行解调或译码，也可以根据预测值进行自适应传输来提高系统吞吐。
在另一种可能的设计中，当使用预测值进行解调、译码或自适应传输所产生的系统吞吐率高于预测吞吐阈值时，可以使用信道预测模型进行信道预测。当使用预测值进行解调、译码或自适应传输所产生的系统吞吐率不高于预测吞吐阈值时，可以使用信道估计得到信道系数。
在另一种可能的设计中，可以使用通过信道估计得到的信道估计值对信道估计窗口T1内的数据进行解调、译码或自适应传输，也可以使用信道系数的预测值对信道预测窗口T2内的数据进行解调、译码或自适应传输。或者，可以获取通过信道估计得到的信道估计值，根据信道估计的信道估计值以及预测值，确定信道预测加权值；根据信道预测加权值，对信道预测窗口T2内的数据进行解调、译码或自适应传输。通过结合信道估计和信道预测模型进行信道系数的预测，提高信道预测的准确性。
在另一种可能的设计中，可以在信道预测窗口的信道系数序列上进行外插处理，得到信道预测窗口的信道外插值，然后确定信道估计值、信道外插值以及预测值的加权平均值，并使用该加权平均值进行解调、译码或自适应传输。这样可以提高信道预测值的鲁棒性。
在另一种可能的设计中，可以得到信道预测窗口的信号值，通过结合信号值和信道预测模型进行信道系数的预测，提高信道预测的准确性。
第二方面，本申请实施例提供了一种信道预测装置，该信道预测装置被配置为实现上述第一方面中通信设备所执行的方法和功能，由硬件/软件实现，其硬件/软件包括与上述功能相应的单元。
第三方面，本申请实施例提供了一种信道预测设备，包括：处理器、存储器和通信总线，其中，通信总线用于实现处理器和存储器之间连接通信，处理器执行存储器中存储的程序用于实现上述第一方面提供的一种信道预测方法中的步骤。
在一个可能的设计中，本申请实施例提供的信道预测设备可以包含用于执行上述方法设计中信道预测装置的行为相对应的模块。模块可以是软件和/或是硬件。
在另一种可能的设计中，处理器和存储器还可以集成在一起。该信道预测设备可以是芯片。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面的方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或背景技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或背景技术中所需要使用的附图进行说明。
图1是本申请实施例提供的一种无线通信系统的架构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种线性时变信道模型；
图3是本申请实施例提供的一种卷积神经网络的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的一种信道预测方法的流程示意图；
图5是本申请实施例提供的一种信道变化词典的图表；
图6是本申请实施例提供的另一种信道变化词典的图表；
图7是本申请实施例提供的一种信道预测装置的结构示意图；
图8是本申请实施例提出的一种信道预测设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合本申请实施例中的附图对本申请实施例进行描述。
请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种无线通信系统的架构示意图。该无线通信系统包括多个通信设备，例如，通信设备1、通信设备2和通信设备3。该通信设备可以为终端设备，也可以为基站。基站为终端设备提供通信服务。基站向终端设备发送下行数据，采用信道编码对数据进行编码，信道编码后的数据经过星座调制后传输到终端设备。终端设备向基站发送上行数据，上行数据也可以采用信道编码进行编码，编码后的数据经过星座调制后传输到基站。终端设备可以指用户设备，可以是指提供到用户的语音和/或数据连接的设备，也可以被连接到诸如膝上型计算机或台式计算机等的计算设备，或者其可以是诸如个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等的独立设备。终端设备还可以称为系统、用户单元、用户站、移动站、移动台、远程站、接入点、远程终端、接入终端、用户终端、用户代理或用户装置。基站可以是用于与终端设备通信的设备，可以为接入点、中继节点、基站收发台(base transceiver station，BTS)、节点B(nodeB，NB)、演进型节点(evolved node B，eNB)或5G基站(next generation node B，gNB)，指在空中接口上通过一个或多个扇区与无线终端进行通信的接入网络中的设备。通过将已接收的空中接口帧转换为IP分组，基站可以作为无线终端和接入网络的其余部分之间的路由器，接入网络可以包括因特网协议网络。基站还可以对空中接口的属性的管理进行协调。在本申请实施例中，该无线通信系统可以应用于信道预测。通过信道预测方法获取信道系数，并将信道系数用于基站或终端设备的数据解调、译码或自适应传输，从而获取原始传输的数据。
如图2所示，图2是本申请实施例提供的一种线性时变信道模型。该线性时变信道模型存在：r(t)＝s(t)*h(t；τ)+n(t)，其中，s(t)是时刻t的输入信号，r(t)是时刻t的输出信号，h(t；τ)是信道的冲激响应，τ表示时延，h(t；τ)表示在时刻t、延时为τ时信道对输入信号的畸变和延时，*为卷积算子。n(t)是调制信道上存在的加性噪声，又被称为加性干扰，与输入信号s(t)无关。从该线性时变信道模型可知，信道估计可以表示为估计从发送天线到接收天线之间的无线信道的响应，根据接收机多径信道影响产生了幅度和相位变化并叠加了白噪声的接收序列来估计出信道的时域或频域特性。由于真实信道环境的随机性，通常的信道估计算法只是基于当前时刻的测量信号进行计算，没考虑历史时刻估计的信道系数，但随着神经网络的发展，利用神经网络在看似随机的历史时刻的信道数据中学习信道特征并做出推理，预测出当前时刻甚至未来时刻的信道系数。
应理解，信道环境的随机性来自于复杂的多径效应，阴影效应以及小尺度衰落等等。信道系数的取值符合一些统计特性，标准组织提出的用于链路和系统仿真的信道模型就是基于这些统计特性拟合出来的，这些信道模型对于真实环境的信道预测无能为力，但是神经网络适合处理这种非常复杂不能建模的具体问题。现有的基于神经网络的信道预测方法，如自适应线性(adaline)或非线性方法，包括多层感知机(multilayer perceptron，MLP)、循环神经网络(recurrent neural networks，RNN)、卷积神经网络(convolutionalneural network，CNN)和深度神经网络(deep neural network，DNN)等等。
如图3所示，图3是本申请实施例提供的一种卷积神经网络的结构示意图。该卷积神经网络包括输入层，卷积层，全连接层和输出层等部分。其中，输入层可以用于输入数据，输入数据一般为整数。卷积层主要用于提取输入数据的特征。不同的卷积核提取输入数据的特征不同，卷积层的卷积核的数量越多，提取的输入数据的特征越多。全连接层可以包含多个全连接层，后一层的神经元节点跟前一层的每个神经节点连接，每一层的神经元节点分别通过连接线上的权值进行前向传播，并进行加权组合得到下一层神经元节点的输入。输出层的神经元节点的数目可以根据具体应用任务进行设定。
基于上述神经网络进行信道预测过程中，信道系数是一个复数值，信道系数的幅度和相位代表传输信号在功率和延时上产生的变换。经典的神经网络由于无法处理复数，只能学习信道的幅度(即功率)，或者将信道的幅度和相位分别输入到神经网络进行预测，这样破坏了信道系数的原本信息，预测的信道系数准确率低。为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了如下解决方案。
请参考图4，图4是本申请实施例提供的一种信道预测方法的流程示意图。如图所示，本申请实施例中的步骤至少包括：
S401，获取第一时段的第一信道系数序列，所述第一信道系数序列包括信道系数的多个复数值。
具体实现中，通信设备可以通过信道估计方式估计出一段时间内的信道系数，组成第一信道系数序列。通信设备也可以通过有线或无线的方式接收其他通信设备发送的第一信道系数序列。其中，第一信道系数序列中包括信道系数的多个复数值，信道系数的复数值可以使用笛卡尔坐标表示，如x+yi的形式，也可以表示为aeib的极坐标形式。信道系数可以是时域信道系数，也可以是频域信道系数。时域信道系数与频域信道系数之间可以相互转换，例如，频域信道系数可以通过傅里叶逆变换转换到时域信道系数，时域信道系数可以通过傅里叶变换转换到频域信道系数。在真实场景下获取信道系数时，可以对估计出的信道系数在时域或频域上进行采样、降噪、滤波、幅度归一化、定点化等信号处理操作。为了得到没有放置导频序列的时频资源处的信道系数，也可以对该时频位置附近的有放置导频序列的信道估计值进行计算。其中，计算包括向内插值、向外插值等信号处理操作。计算还包括输入一个神经网络。其中，第一时段可以为一个时间点，也可以为一个时间段。
S402，根据所述第一信道系数序列以及预设的信道变化词典，确定第二时段的所述信道系数的预测值，所述信道变化词典包括所述信道系数的每个变化量与信道变化的值的映射关系，所述第二时段晚于所述第一时段。其中，第二时段可以为一个时间点，也可以为一个时间段。本步骤具体包括：
第一，根据所述第一信道系数序列，确定第一信道系数变化序列，所述第一信道系数变化序列包括所述信道系数的多个变化量。
在一种实现方式中，可以将所述第一信道系数序列中后一时刻的所述信道系数的复数值减去前一时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量；或将所述第一信道系数序列中前一时刻的所述信道系数的复数值减去后一时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量。例如，第一信道系数序列为{x1，x2，x3，x4，…，xi，…xn}，其中，xi(i＝1，2，……，n)为复数值，将后一时刻的信道系数的复数值减去前一时刻的信道系数的复数值，第一信道系数变化序列为{x2-x1，x3-x2，x4-x3，…，xn-xn-1}。
在另一种实现方式中，可以将所述第一信道系数序列中最后时刻之前的所述信道系数的复数值减去所述最后时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量；或将所述第一信道系数序列中开始时刻之后的所述信道系数的复数值减去所述开始时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量。其中，第一信道系数变化序列包括第一信道系数序列的变化量，可以通过加减乘除、一阶导数、二阶导数等任何可以表征前一时刻的信道系数的复数值和后一时刻的信道系数的复数值的特征运算得到。
可选的，由于不同的终端设备的移动速度会导致信道变化有快有慢，在真实系统中，频率偏移的不同也会导致信道系数的相位变化有快有慢。因此，可以首先对第一信道系数序列做采样或插值操作，然后根据采样或插值操作后的第一信道系数序列，得到第一信道系数变化序列。或者可以对第一信道系数序列的相位乘以一个频率偏移量，使得信道的相位旋转变快或变慢。例如，可以对长度300000个符号的第一信道系数序列进行采样，每30个符号取一个值重新组成采样序列，采样序列长度为10000，然后根据该采样序列确定第一信道系数变化序列。又如，可以对长度1000个符号的第一信道系数序列进行插值平滑操作，每两个符号中间插入九个值，得到长度10000的插值序列，然后根据该插值序列确定第一信道系数变化序列。
第二，从所述信道变化词典中查找与所述第一信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第一信道变化的值序列。
其中，信道变化词典包括键(key)与值(value)组成的集合，键为第一信道系数变化序列中信道系数的变化量。例如，该信道系数的变化量可以为第一信道系数序列中后一时刻的所述信道系数的复数值减去前一时刻的所述信道系数的复数值，或者第一信道系数序列中前一时刻的所述信道系数的复数值减去后一时刻的所述信道系数的复数值。键在信道变化词典中是唯一的，一个键对应一个值。值一般为整数，即信道系数的变化量对应信道变化的值。
在本申请实施例中，信道变化词典可以包括信道变化词典A和信道变化词典B。其中，信道变化词典A中的键为信道系数的变化量，值为信道变化的值。信道变化词典B中的键为信道变化的值，值为信道系数的变化量。在从信道系数变化序列转换到信道系数变化的值序列时，使用信道变化词典A。在从信道系数变化的值序列转换到信道系数变化序列时，使用信道变化词典B。对于信道变化词典B，通过信道变化的值来查找信道变化量，如果信道变化的值是从1或0开始递增的整数，则信道变化词典可以退化成一个信道变化量的向量，因而不需要存储整数值了。例如，向量的第一个位置的索引就是整数0，向量的第二个位置索引就是整数1，向量的第三个位置索引就是整数2，以此类推，对应相应的信道变化量。如图5所示，图5是本申请实施例提供的一种信道变化词典B的图表。该信道变化词典中的信道变化的值是从1或0开始递增的整数，退化为向量表示形式的前11个元素。
其中，信道变化词典可以是根据当前信道系数的变化量而临时生成的，也可以是预存的(根据其他信道系数变化序列生成的)。生成信道变化词典的过程包括：可以统计信道系数的多个变化量中的每个变化量在信道系数变化序列中的出现频次；然后根据所述出现频次，对信道系数的所述每个变化量进行赋值整数得到所述信道变化的值；最后建立所述信道变化的值与所述每个变化量的映射关系，生成所述信道变化词典。
具体的，可以统计每个信道系数的变化量在信道系数变化序列中的出现频次，并按照出现频次从高到低进行排序、或从低到高进行排序。对于排序后的变化量，可以按照从1开始递增赋值整数，并将赋值的整数作为信道变化词典中信道变化的值。例如，信道变化词典可以表示为：{key1:value1，key2:value2，key3:value3，……，keyN:valueN}，其中，key为信道变换词典的键，value为信道变换词典的值。例如，在信道变化词典中{“+0.02-0.02i”:1，“+0.02+0.02i”:2，“-0.02-0.02i”:3，……，“+0.001-0.2i”:1234}，其中，信道系数的变化量+0.02-0.02i作为键对应的信道变化的值为1，信道系数的变化量-0.02-0.02i作为键对应的信道变化的值为3，信道系数的变化量+0.001-0.2i作为键对应的信道变化的值为1234。
可选的，当所述多个变化量中目标变化量的所述出现频次大于预设阈值时，对所述信道系数的所述目标变化量进行赋值整数。具体的，在统计每个信道系数的变化量在信道系数变化序列中的出现频次时，可以设置一个阈值，当某个变化量的出现频次大于该预设阈值时，对该变化量赋值整数后保存到信道变化词典，当某个变化量的出现频次小于等于该预设阈值时，不对该变化量赋值整数，并且不将该变化量保存到信道变化词典中。例如，预设阈值为10，在长度100000的信道系数变化序列中，对于仅出现了10次或10次以下的低频变化量，可以将这些低频变化量不保存到信道变化词典中。在这种情况下，可以在信道变化词典中加入一个新词并赋值，例如，使用“unk”作为键并赋值为0。在信道系数变化序列转换为信道变化的值序列时，对于没有保存到信道变化词典中的变化量，由于查找不到该变化量以及对应的整数，可以统一使用新词“unk”来代替，并对应整数0。
如图6所示，图6是本申请实施例提供的另一种信道变化词典的图表。其中，N为信道变化词典中的变化量的总数，图表中仅列举了频次最高10个的变化量和频次最低的10个的变化量、以及对应的信道变化的值。另外，该信道变化词典可以只保留出现频次大于10的变化量。而对于出现频次小于等于10的变化量，可以使用“unk”来代替并对应整数0。
第三，将所述第一信道变化的值序列输入到信道预测模型中进行预测得到信道变化的值的预测序列。可以通过对神经网络进行训练得到信道预测模型，具体方法如下：
首先，可以获取第二信道系数序列，所述第二信道系数序列包括所述信道系数的多个复数值。其中，所述第二信道系数序列可以是基于模拟场景获取的信道系数，通过信道模型仿真得到；也可以是基于真实场景获取的信道系数，通过通信设备在真实通信环境中进行信道估计采集得到。其次，根据所述第二信道系数序列，确定第二信道系数变化序列，所述第二信道系数变化序列包括所述信道系数的多个变化量。本步骤与上述根据第一信道系数序列确定第二信道系数变化序列的方法相同，本步骤不再赘述。然后，从所述信道变化词典中查找与所述第二信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第二信道变化的值序列。本步骤与上述从信道变化词典中查找与第一信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值的方法相同，本步骤不再赘述。最后，将所述第二信道变化的值序列输入到神经网络进行训练得到所述信道预测模型。
其中，神经网络可以为循环神经网络RNN，也可以为卷积神经网络CNN，也可以为深度神经网络DNN，或者是三者任意组合。其中，神经网络的输入除了信道变化的值，也可以包含信号值，即对图2中的r(t)所进行的各种计算得到的值。RNN可以结合随时间反向传播(back propagation through time，BPTT)方法或长短期记忆网络(long short-termmemory，LSTM)及它们的变种，也可以利用基于RNN的序列到序列(Seq2Seq)网络及其变种。其中，Seq2Seq网络可以完成两个序列的转换，通常用于两种语言的翻译。在本申请实施例中，可以将前一时刻的序列当作一种语言，后一时刻的序列当作另一种语言，当Seq2Seq网络实现这两种语言的翻译后，相当于使用前一时刻的序列生成下一时刻的序列，实现信道预测。Seq2Seq网络具有两套RNN网络，表达能力更强。其中，两套RNN网络在训练时可以使用相同的信道变化词典。
需要说明的是，信道系数变化序列中的每个变化量对应一个整数之外，在输入神经网络之前每个变化量还对应一个词向量(word vector)，词向量代表该变化量作为神经网络的第一层在神经网络中训练，该层也可称为嵌入层(embedding layer)，不断更新参数。其中，神经网络的输入维度的大小、神经网络的输出维度的大小与信道变化词典中映射关系的个数可以相同。例如，每个变化量可以由一个长度为100的词向量表示，在输入神经网络之前每个词向量可以通过初始化得到，也可以使用预存的经过预训练(pre-trained)的词向量。另外，为了加快神经网络的收敛，避免训练从零开始，除了引入预存的词向量，也可以使用预先存储的预训练的信道预测模型进行替换。
在对神经网络进行训练时，可以根据信道系数的变化量的先验信息，辅助神经网络更快的收敛。例如，从信道变化词典中可知，“+0.03+0.001i”对应整数105，“+0.03+0.002i”对应整数2370，通过整数看不出两者联系，但实际上两个复数值的距离很近，甚至系统可以容忍这两个复数值互换，但是这些信息在整数化的过程中已经丢失。在训练过程中，每个变化量对应一个词向量，如果多个变化量之间的差距小于某个值，则绑定所述多个变化量对应的词向量。例如，可以将所述多个变化量中损失最小的变化量对应的词向量赋值给所述多个变化量中的其他变化量；或者，可以选中所述多个变化量中的某个变化量，其它变化量都使用该变化量对应的词向量进行训练，在计算其它变化量损失时也可以全部使用该变化量的损失。或者，可以将所有距离接近的变化量对应的词向量取平均值后，再将平均值赋值给某个变化量对应的词向量或所有距离接近的变化量对应的词向量。另外，可以确定信道变化词典中每两个变化量的复数值之间的差距，并生成信道变化差距矩阵。如果信道变化词典中存在N个映射关系，则信道变化差距矩阵的维度为N*N。其中，信道变化矩阵中的第i行的元素表示信道变化词典中的第i个信道变化量与1～N信道变化量的之间的差距。
在对神经网络进行训练时，可以设置一个损失函数，通过比较神经网络输出的预测值和训练集中的目标值，以最小化损失函数为目标，对神经网络做梯度下降。可以采用交叉熵、负最大似然、均方误差等统计方法来计算损失函数。并且将与信道变化词典中的复数值相关的冗余信息加入到损失函数进行计算，使用这些冗余信息计算得到损失函数，并在训练进行到一定程度后替换原有的损失函数，或者随着训练的进行将逐渐增加的权值加到原有的损失函数上，以便减少真实环境中的干扰。
结合上述信道变化差距矩阵和损失函数，以便确定得到信道预测模型。具体包括：首先获取所述神经网络输出的每个预测值的概率；确定信道变化词典中每两个变化量的复数值之间的差距，并生成信道变化差距矩阵；然后根据信道变化差距矩阵和每个预测值的概率，确定每个预测值的概率的加权平均值；最后根据所述加权平均值，确定所述神经网络是否已经训练完成。
例如，首先，确定信道变化词典中每两个变化量的复数值之间的差距，并生成信道变化差距矩阵。其次，对信道变化差距矩阵中每行中的差距最小的k个数做归一化，将该行中的其他N-k个数置零，或者，可以将信道变化差距矩阵中的每行中差距小于预设值的k个数置1，将该行中的其他N-k个数置零。或者，可以将信道变化差距矩阵中的每行中差距小于预设值的k个数中的某个数置1，将该行中的其他数置零。其中，k为大于1小于N的正整数，N为正整数。然后，在损失函数中，调用信道变化差距矩阵、以及神经网络的输出的每个预测值的概率，根据目标值j读取信道变化差距矩阵的第j行，将信道变化矩阵中第j行的数据与预测值的概率进行加权求和。最后，对损失函数计算得到的所有损失值取平均值。随着训练的进行，当训练集的损失函数小于验证集的损失函数，则神经网络出现过拟合，此时可以调整超参，提高网络的泛化能力并重新训练，或者提前停止神经网络的当前状态。随着损失值的减小，神经网络训练成功，即得到信道预测模型。
可选的，在训练得到信道预测模型之后，可以对信道预测模型进行训练，以便得到更新后的信道预测模型。例如，可以保持信道预测模型中某些层的参数不变，改变其他部分层的参数，得到更新后的信道预测模型。在更新完成信道预测模型后，通信设备可以通过有线或无线的方式向其它通信设备发送更新后的信道预测模型。可选的，信道预测模型的结构为神经网络的模型，该模型内的参数(如权重)可以通过神经网络进行训练改变，也可以通过赋值的方式改变。通信设备可以通过有线或无线的方式发送或接收这些参数的位置和值。其中，位置可以包括参数所属信道预测模型的编号、参数所属信道预测模型中的层编号以及参数所属信道预测模型中的层的参数矩阵中的位置编号。例如，基站在对信道预测模型W的迁移学习中，可以保持信道预测模型中的部分层的参数不变，只改变信道预测模型W中的少量参数，来预测当前信道环境。基站也可以在网络空闲时将需要修改的参数广播下发或者发给特定用户，以便特定用户的通信设备按照修改的参数来更新信道预测模型。
进一步可选的，在更新信道预测模型过程中，可以使用每次更新后得到的平均误码率作为奖励惩罚措施，对信道预测模型的更新动作强化学习，得到最优的更新动作。还可以撤回某个更新动作。例如，可以利用更新后的信道预测模型进行译码，得到译码所产生误码率，根据误码率选取奖励或惩罚动作，或采取打分制。误码率越低越接近奖励，或高分值。误码率越高越接近惩罚，或低分值。然后将奖励、惩罚或者分值反馈给信道预测模型的训练模块，激励训练模块在强化机制下训练，从而得到更新的信道预测模型。
进一步可选的，在更新信道预测模型过程中，可以使用每次更新后得到的吞吐率作为奖励惩罚措施，对信道预测模型的更新动作强化学习，得到最优的更新动作。还可以撤回某个更新动作。例如，可以利用更新后的信道预测模型进行自适应传输，得到传输系统所产生的吞吐率，根据吞吐率选取奖励或惩罚动作，或采取打分制。吞吐率越高越接近奖励，或高分值。吞吐率越低越接近惩罚，或低分值。然后将奖励、惩罚或者分值反馈给信道预测模型的训练模块，激励训练模块在强化机制下训练，从而得到更新的信道预测模型。
第四，根据所述信道变化的值的预测序列，确定所述信道系数的预测值。
具体实现中，可以基于所述信道变化词典，确定所述信道变化的值的预测序列对应的信道系数的变化量的序列；然后根据所述信道系数的变化量的序列，确定所述信道系数的预测值。例如，如果第一信道系数变化序列为后一时刻的信道系数减前一时刻的信道系数，第一信道系数变化序列为{x2-x1，x3-x2，x4-x3，……，xn-xn-1}，信道系数变化预测序列为{y1，y2，y3，y4，……，yn}，信道系数序列的最后一个值为y0＝xn，则信道系数的预测值为{y0+y1,y0+y1+y2，y0+y1+y2+y3，……，y0+y1+……+yn}。如果第一信道系数变化序列是前一时刻的信道系数减后一时刻的信道系数，信道系数变化预测序列为{y1，y2，y3，y4，……，yn}，信道系数序列的最后一个值为y0＝xn，则信道系数的预测值为{y0-y1，y0-y1-y2，y0-y1-y2-y3，……，y0-y1-……-yn}。
可选的，在根据所述第一信道系数序列以及预设的信道变化词典，确定第二时段的所述信道系数的预测值之后，可以根据所述预测值，对数据进行解调或译码，也可以根据预测值进行自适应传输来提高系统吞吐，其中，自适应传输包括链路自适应、自适应调制、调度、功率控制、预编码的选择等。
可选的，当使用所述预测值进行解调、译码或自适应传输所产生的系统吞吐率高于预测吞吐阈值时，可以使用所述信道预测模型进行信道预测。当使用所述预测值进行解调、译码或自适应传输所产生的系统吞吐率不高于预测吞吐阈值时，可以使用传统的信道估计。
例如，通信设备A使用预测值进行译码时，不进行信道估计，当预测终止判断时间Tp内的误码率超过预测误码阈值Ft时，通信设备A可以直接关闭信道预测模型，并重启信道估计。或者可以向通信设备B请求关闭信道预测模型，在接收到通信设备B下发的指令之后，关闭信道预测模型，并重启信道估计。当预测终止判断时间Tp内的误码率未超过预测误码阈值Ft时，可以继续使用信道预测模型进行预测。其中，预测终止判断时间Tp小于等于预测时长T2。可选的，在使用预测值进行译码时，当预测终止判断时间内的误码率超过预测误码阈值N次之后，关闭信道预测模型。可选的，在通信设备A向通信设备B请求关闭信道预测模型之后，如果等待时间长度T后没有接收通信设备B发送的指令，通信设备A可以重新发送请求，或者直接关闭信道预测模型并重启信道估计。
可选的，可以使用信道估计值对信道估计窗口T1内的数据进行解调、译码或自适应传输，也可以使用信道系数的预测值对信道预测窗口T2内的数据进行解调、译码或自适应传输。或者，可以获取通过信道估计得到的信道估计值，根据通过信道估计得到的信道估计值以及所述预测值，确定信道预测加权值；根据所述信道预测加权值，对信道预测窗口T2内的数据进行解调、译码或自适应传输。或者，在前面时间段进行信道估计，然后在后面时间段使用信道预测模型进行预测。或者，可以在信道预测窗口的信道系数序列上进行外插处理，得到信道预测窗口的信道外插值，然后确定信道估计值、信道外插值以及预测值的加权平均值，并使用该加权平均值进行解调、译码或自适应传输。这样可以提高信道预测值的鲁棒性。
在本申请实施例中，通过获取包括信道系数的多个复数值的信道系数序列，并确定信道系数的变化量，然后从信道变化词典中查找与每个变化量对应的信道变化的值生成信道变化的值序列，将信道变化的值序列输入到信道预测模型进行预测，得到信道变化的值的预测序列。实现对复数值的信道系数的预测，从而保留信道系数的原本信息，对信道的幅度和相位同时进行预测，提高了预测的信道系数准确度。通过信道预测模型进行预测，也可以提高获取信道系数的效率。
请参考图7，图7是本申请实施例提供的一种信道预测装置的结构示意图。如图所示，本申请实施例中的装置包括：
获取模块701，用于获取第一时段的第一信道系数序列，所述第一信道系数序列包括信道系数的多个复数值。
处理模块702，用于根据所述第一信道系数序列以及预设的信道变化词典，确定第二时段的所述信道系数的预测值，所述信道变化词典包括所述信道系数的每个变化量与信道变化的值的映射关系，所述第二时段晚于所述第一时段。
可选的，处理模块702，还用于所述第一信道系数序列，确定第一信道系数变化序列，所述第一信道系数变化序列包括所述信道系数的多个变化量；从所述信道变化词典中查找与所述第一信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第一信道变化的值序列；将所述第一信道变化的值序列输入到信道预测模型中进行预测得到信道变化的值的预测序列；根据所述信道变化的值的预测序列，确定所述信道系数的预测值。
可选的，处理模块702，还用于将所述第一信道系数序列中后一时刻的所述信道系数的复数值减去前一时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量；或将所述第一信道系数序列中前一时刻的所述信道系数的复数值减去后一时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量。
可选的，处理模块702，还用于基于所述信道变化词典，确定所述信道变化的值的预测序列对应的信道系数的变化量的序列；根据所述信道系数的变化量的序列，确定所述信道系数的预测值。
可选的，获取模块701，还用于获取第二信道系数序列，所述第二信道系数序列包括所述信道系数的多个复数值；
处理模块702，还用于根据所述第二信道系数序列，确定第二信道系数变化序列，所述第二信道系数变化序列包括所述信道系数的多个变化量；从所述信道变化词典中查找与所述第二信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第二信道变化的值序列；将所述第二信道变化的值序列输入到神经网络进行训练得到所述信道预测模型。
可选的，获取模块701，还用于获取所述神经网络输出的每个预测值的概率；
处理模块702，还用于确定所述信道变化词典中每两个变化量的复数值之间的差距，并生成信道变化差距矩阵；根据所述信道变化差距矩阵和所述每个预测值的概率，确定所述每个预测值的概率的加权平均值；根据所述加权平均值，确定所述神经网络是否已经训练完成。
其中，所述神经网络的输入维度的大小、所述神经网络的输出维度的大小与所述信道变化词典中所述映射关系的个数相同。
可选的，处理模块702，还用于统计所述信道系数的多个变化量中每个变化量的出现频次；根据所述出现频次，对所述信道系数的所述每个变化量进行赋值整数得到所述信道变化的值；建立所述信道变化的值与所述每个变化量的映射关系，生成所述信道变化词典。
可选的，处理模块702，还用于当所述多个变化量中目标变化量的所述出现频次大于预设阈值时，对所述信道系数的所述目标变化量进行赋值整数。
可选的，处理模块702，还用于根据所述预测值，对数据进行解调、译码或自适应传输。
可选的，处理模块702，还用于当使用所述预测值进行解调、译码或自适应传输所产生的系统吞吐率高于预测吞吐阈值时，使用所述信道预测模型进行信道预测。
可选的，获取模块701，还用于获取通过信道估计得到的信道估计值；
处理模块702，还用于根据所述信道估计值以及所述预测值，确定信道预测加权值；根据所述信道预测加权值，对所述数据进行解调、译码或自适应传输。
需要说明的是，各个模块的实现还可以对应参照图4所示的方法实施例的相应描述，执行上述实施例中通信设备所执行的方法和功能。
请继续参考图8，图8是本申请实施例提出的一种信道预测设备的结构示意图。如图8所示，该信道预测设备801可以包括：至少一个处理器801，至少一个通信接口802，至少一个存储器803和至少一个通信总线804。当然，在有些实施方式中，处理器和存储器还可以集成在一起。该信道预测设备可以是芯片。
在本申请实施例中，存储器803可以用于存储信道预测模型和信道变化词典。处理器801可以包括中央处理器、基带处理器和神经网络处理器。例如，中央处理器在接收基带处理器的信道预测指令之后，可以从存储器803读取信道预测模型并移入到神经网络处理器中，基带处理器通过中央处理模块将信道系数序列写入神经网络处理器。神经网络处理器根据信道变化词典处理信道系数序列，并将处理得到的信道变化的值序列输入到信道预测模型中进行预测，最后得到信道系数的预测值。最后中央处理器将信道系数的预测值写入到基带处理器，基带处理器根据预测值对数据进行解调、译码或自适应传输。
其中，处理器801可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。所述处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，数字信号处理器和微处理器的组合等等。通信总线804可以是外设部件互连标准PCI总线或扩展工业标准结构EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信总线804用于实现这些组件之间的连接通信。其中，本申请实施例中设备的通信接口802用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。存储器803可以包括易失性存储器，例如非挥发性动态随机存取内存(nonvolatile random access memory，NVRAM)、相变化随机存取内存(phase change RAM，PRAM)、磁阻式随机存取内存(magetoresistive RAM，MRAM)等，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、电子可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，EEPROM)、闪存器件，例如反或闪存(NOR flash memory)或是反及闪存(NAND flash memory)、半导体器件，例如固态硬盘(solid state disk，SSD)等。存储器803可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器801的存储装置。存储器803中可选的还可以存储一组程序代码，且处理器801可选的还可以执行存储器803中所执行的程序。
获取第一时段的第一信道系数序列，所述第一信道系数序列包括信道系数的多个复数值；
根据所述第一信道系数序列以及预设的信道变化词典，确定第二时段的所述信道系数的预测值，所述信道变化词典包括所述信道系数的每个变化量与信道变化的值的映射关系，所述第二时段晚于所述第一时段。
可选的，处理器801还用于执行如下操作：
根据所述第一信道系数序列，确定第一信道系数变化序列，所述第一信道系数变化序列包括所述信道系数的多个变化量；
从所述信道变化词典中查找与所述第一信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第一信道变化的值序列；
将所述第一信道变化的值序列输入到信道预测模型中进行预测得到信道变化的值的预测序列；
根据所述信道变化的值的预测序列，确定所述信道系数的预测值。
可选的，处理器801还用于执行如下操作：
将所述第一信道系数序列中后一时刻的所述信道系数的复数值减去前一时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量；或
将所述第一信道系数序列中前一时刻的所述信道系数的复数值减去后一时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量。
可选的，处理器801还用于执行如下操作：
基于所述信道变化词典，确定所述信道变化的值的预测序列对应的信道系数的变化量的序列；
根据所述信道系数的变化量的序列，确定所述信道系数的预测值。
可选的，处理器801还用于执行如下操作：
获取第二信道系数序列，所述第二信道系数序列包括所述信道系数的多个复数值；
根据所述第二信道系数序列，确定第二信道系数变化序列，所述第二信道系数变化序列包括所述信道系数的多个变化量；
从所述信道变化词典中查找与所述第二信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第二信道变化的值序列；
将所述第二信道变化的值序列输入到神经网络进行训练得到所述信道预测模型。
可选的，处理器801还用于执行如下操作：
获取所述神经网络输出的每个预测值的概率；
确定所述信道变化词典中每两个变化量的复数值之间的差距，并生成信道变化差距矩阵；
根据所述信道变化差距矩阵和所述每个预测值的概率，确定所述每个预测值的概率的加权平均值；
根据所述加权平均值，确定所述神经网络是否已经训练完成。
其中，所述神经网络的输入维度的大小、所述神经网络的输出维度的大小与所述信道变化词典中所述映射关系的个数相同。
可选的，处理器801还用于执行如下操作：
统计所述信道系数的多个变化量中每个变化量的出现频次；
根据所述出现频次，对所述信道系数的所述每个变化量进行赋值整数得到所述信道变化的值；
建立所述信道变化的值与所述每个变化量的映射关系，生成所述信道变化词典。
可选的，处理器801还用于执行如下操作：
当所述多个变化量中目标变化量的所述出现频次大于预设阈值时，对所述信道系数的所述目标变化量进行赋值整数。
可选的，处理器801还用于执行如下操作：
根据所述预测值，对数据进行解调、译码或自适应传输。
可选的，处理器801还用于执行如下操作：
当使用所述预测值进行解调、译码或自适应传输所产生的系统吞吐率高于预测吞吐阈值时，使用所述信道预测模型进行信道预测。
可选的，处理器801还用于执行如下操作：
获取通过信道估计得到的信道估计值；
根据所述信道估计值以及所述预测值，确定信道预测加权值；
根据所述信道预测加权值，对所述数据进行解调、译码或自适应传输。
进一步的，处理器还可以与存储器和通信接口相配合，执行上述申请实施例中信道预测装置的操作。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(SSD))等。
以上所述的具体实施方式，对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (28)

1.一种信道预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一时段的第一信道系数序列，所述第一信道系数序列包括信道系数的多个复数值；
根据所述第一信道系数序列以及预设的信道变化词典，确定第二时段的所述信道系数的预测值，所述信道变化词典包括所述信道系数的每个变化量与信道变化的值的映射关系，所述第二时段晚于所述第一时段。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信道系数序列以及预设的信道变化词典，确定第二时段的所述信道系数的预测值包括：
根据所述第一信道系数序列，确定第一信道系数变化序列，所述第一信道系数变化序列包括所述信道系数的多个变化量；
从所述信道变化词典中查找与所述第一信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第一信道变化的值序列；
将所述第一信道变化的值序列输入到信道预测模型中进行预测得到信道变化的值的预测序列；
根据所述信道变化的值的预测序列，确定所述信道系数的预测值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信道系数序列，确定第一信道系数变化序列包括：
将所述第一信道系数序列中后一时刻的所述信道系数的复数值减去前一时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量；或
将所述第一信道系数序列中前一时刻的所述信道系数的复数值减去后一时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量。
4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述信道变化的值的预测序列，确定所述信道系数的预测值包括：
基于所述信道变化词典，确定所述信道变化的值的预测序列对应的信道系数的变化量的序列；
根据所述信道系数的变化量的序列，确定所述信道系数的预测值。
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取第二信道系数序列，所述第二信道系数序列包括所述信道系数的多个复数值；
根据所述第二信道系数序列，确定第二信道系数变化序列，所述第二信道系数变化序列包括所述信道系数的多个变化量；
从所述信道变化词典中查找与所述第二信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第二信道变化的值序列；
将所述第二信道变化的值序列输入到神经网络进行训练得到所述信道预测模型。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述神经网络输出的每个预测值的概率；
确定所述信道变化词典中每两个变化量的复数值之间的差距，并生成信道变化差距矩阵；
根据所述信道变化差距矩阵和所述每个预测值的概率，确定所述每个预测值的概率的加权平均值；
根据所述加权平均值，确定所述神经网络是否已经训练完成。
7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述神经网络的输入维度的大小、所述神经网络的输出维度的大小与所述信道变化词典中所述映射关系的个数相同。
8.如权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
统计所述信道系数的多个变化量中每个变化量的出现频次；
根据所述出现频次，对所述信道系数的所述每个变化量进行赋值整数得到所述信道变化的值；
建立所述信道变化的值与所述每个变化量的映射关系，生成所述信道变化词典。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述出现频次，对所述信道系数的所述每个变化量进行赋值整数得到所述信道变化的值包括：
当所述多个变化量中目标变化量的所述出现频次大于预设阈值时，对所述信道系数的所述目标变化量进行赋值整数。
10.如权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信道系数序列以及预设的信道变化词典，确定第二时段的所述信道系数的预测值之后，还包括：
根据所述预测值，对数据进行解调、译码或自适应传输。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测值，对数据进行解调、译码或自适应传输之后，还包括：
当使用所述预测值进行解调、译码或自适应传输所产生的系统吞吐率高于预测吞吐阈值时，使用所述信道预测模型进行信道预测。
12.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测值，对数据进行解调、译码或自适应传输包括：
获取通过信道估计得到的信道估计值；
根据所述信道估计值以及所述预测值，确定信道预测加权值；
根据所述信道预测加权值，对所述数据进行解调、译码或自适应传输。
13.一种信道预测装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一时段的第一信道系数序列，所述第一信道系数序列包括信道系数的多个复数值；
处理模块，用于根据所述第一信道系数序列以及预设的信道变化词典，确定第二时段的所述信道系数的预测值，所述信道变化词典包括所述信道系数的每个变化量与信道变化的值的映射关系，所述第二时段晚于所述第一时段。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，
所述处理模块，还用于根据所述第一信道系数序列，确定第一信道系数变化序列，所述第一信道系数变化序列包括所述信道系数的多个变化量；从所述信道变化词典中查找与所述第一信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第一信道变化的值序列；将所述第一信道变化的值序列输入到信道预测模型中进行预测得到信道变化的值的预测序列；根据所述信道变化的值的预测序列，确定所述信道系数的预测值。
15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，
所述处理模块，还用于将所述第一信道系数序列中后一时刻的所述信道系数的复数值减去前一时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量；或将所述第一信道系数序列中前一时刻的所述信道系数的复数值减去后一时刻的所述信道系数的复数值得到所述第一信道系数变化序列中的每个变化量。
16.如权利要求14或15所述的装置，其特征在于，
所述处理模块，还用于基于所述信道变化词典，确定所述信道变化的值的预测序列对应的信道系数的变化量的序列；根据所述信道系数的变化量的序列，确定所述信道系数的预测值。
17.如权利要求13-16任一项所述的装置，其特征在于，
所述获取模块，还用于获取第二信道系数序列，所述第二信道系数序列包括所述信道系数的多个复数值；
所述处理模块，还用于根据所述第二信道系数序列，确定第二信道系数变化序列，所述第二信道系数变化序列包括所述信道系数的多个变化量；从所述信道变化词典中查找与所述第二信道系数变化序列中每个变化量对应的信道变化的值，并生成第二信道变化的值序列；将所述第二信道变化的值序列输入到神经网络进行训练得到所述信道预测模型。
18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，
所述获取模块，还用于获取所述神经网络输出的每个预测值的概率；
所述处理模块，还用于确定所述信道变化词典中每两个变化量的复数值之间的差距，并生成信道变化差距矩阵；根据所述信道变化差距矩阵和所述每个预测值的概率，确定所述每个预测值的概率的加权平均值；根据所述加权平均值，确定所述神经网络是否已经训练完成。
19.如权利要求17或18所述的装置，其特征在于，所述神经网络的输入维度的大小、所述神经网络的输出维度的大小与所述信道变化词典中所述映射关系的个数相同。
20.如权利要求13-19任一项所述的装置，其特征在于，
所述处理模块，还用于统计所述信道系数的多个变化量中每个变化量的出现频次；根据所述出现频次，对所述信道系数的所述每个变化量进行赋值整数得到所述信道变化的值；建立所述信道变化的值与所述每个变化量的映射关系，生成所述信道变化词典。
21.如权利要求20所述的装置，其特征在于，
所述处理模块，还用于当所述多个变化量中目标变化量的所述出现频次大于预设阈值时，对所述信道系数的所述目标变化量进行赋值整数。
22.如权利要求13-21任一项所述的装置，其特征在于，
所述处理模块，还用于根据所述预测值，对数据进行解调、译码或自适应传输。
23.如权利要求22所述的装置，其特征在于，
所述处理模块，还用于当使用所述预测值进行解调、译码或自适应传输所产生的系统吞吐率高于预测吞吐阈值时，使用所述信道预测模型进行信道预测。
24.如权利要求22所述的装置，其特征在于，
所述获取模块，还用于获取通过信道估计得到的信道估计值；
所述处理模块，还用于根据所述信道估计值以及所述预测值，确定信道预测加权值；根据所述信道预测加权值，对所述数据进行解调、译码或自适应传输。
25.一种信道预测设备，其特征在于，包括：存储器、通信总线以及处理器，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，用于执行权利要求1-12任一项所述的方法。
26.如权利要求25所述的信道预测设备，其特征在于，所述信道预测设备为芯片。
27.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1-12任一项所述的方法。
28.一种包含指令的计算机程序产品，其特征在于，当其在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1-12任一项所述的方法。
CN201811054284.7A 2018-09-10 2018-09-10 一种信道预测方法、相关设备及存储介质 Active CN110890930B (zh)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811054284.7A CN110890930B (zh) 2018-09-10 2018-09-10 一种信道预测方法、相关设备及存储介质
EP19859240.4A EP3836435B1 (en) 2018-09-10 2019-08-12 Channel prediction method and related device
PCT/CN2019/100276 WO2020052394A1 (zh) 2018-09-10 2019-08-12 一种信道预测方法及相关设备
US17/196,337 US11424963B2 (en) 2018-09-10 2021-03-09 Channel prediction method and related device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811054284.7A CN110890930B (zh) 2018-09-10 2018-09-10 一种信道预测方法、相关设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110890930A true CN110890930A (zh) 2020-03-17
CN110890930B CN110890930B (zh) 2021-06-01

Family

ID=69745370

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811054284.7A Active CN110890930B (zh) 2018-09-10 2018-09-10 一种信道预测方法、相关设备及存储介质

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11424963B2 (zh)
EP (1) EP3836435B1 (zh)
CN (1) CN110890930B (zh)
WO (1) WO2020052394A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113810155A (zh) * 2020-06-17 2021-12-17 华为技术有限公司 信道编译码方法和通信装置
WO2024066632A1 (zh) * 2022-09-30 2024-04-04 华为技术有限公司 一种信道时间序列的预测方法和相关设备
WO2024088134A1 (zh) * 2022-10-27 2024-05-02 中兴通讯股份有限公司 信道预测方法及装置

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10026097B2 (en) * 2015-02-18 2018-07-17 Oath (Americas) Inc. Systems and methods for inferring matches and logging-in of online users across devices
US11696119B2 (en) * 2019-12-16 2023-07-04 Qualcomm Incorporated Neural network configuration for wireless communication system assistance
CN111541505B (zh) * 2020-04-03 2021-04-27 武汉大学 一种面向ofdm无线通信系统的时域信道预测方法及系统
KR20230030850A (ko) * 2021-08-26 2023-03-07 현대자동차주식회사 머신러닝 기반 방송 정보를 제공하는 방법 및 그 장치
CN116418432A (zh) * 2021-12-30 2023-07-11 维沃移动通信有限公司 模型更新方法及通信设备
CN115001896B (zh) * 2022-06-28 2024-01-19 中国人民解放军海军工程大学 一种冗余通道的自适应切换方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050118955A1 (en) * 2003-10-29 2005-06-02 Robert Denk Method for prediction of a channel coefficient
CN104753835A (zh) * 2015-01-23 2015-07-01 北京信息科技大学 一种阅读器多接收天线的分片调整的信道参数估计实现方法
CN104753635A (zh) * 2013-12-31 2015-07-01 展讯通信（上海）有限公司 通信系统中信道质量指示的反馈方法与装置、通信终端
CN105142177A (zh) * 2015-08-05 2015-12-09 西安电子科技大学 复数神经网络信道预测方法
WO2016072893A1 (en) * 2014-11-05 2016-05-12 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Training of models predicting the quality of service after handover for triggering handover
CN107135041A (zh) * 2017-03-28 2017-09-05 西安电子科技大学 一种基于相空间重构的rbf神经网络信道预测方法
EP3352387A1 (en) * 2017-01-23 2018-07-25 Alcatel Lucent Digital multi-channel nonlinearity compensation scheme for optical coherent communication

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5812992A (en) * 1995-05-24 1998-09-22 David Sarnoff Research Center Inc. Method and system for training a neural network with adaptive weight updating and adaptive pruning in principal component space
GB2399987B (en) 2003-03-27 2006-10-11 Ubinetics Ltd Wireless communications system
DE10329632B4 (de) 2003-07-01 2005-08-18 Infineon Technologies Ag Verfahren und Vorrichtung zur Gewichtung von Kanalkoeffizienten in einem Rake-Empfänger
JP4410267B2 (ja) * 2007-03-27 2010-02-03 株式会社東芝 無線通信方法と装置
EP2535892B1 (en) * 2009-06-24 2014-08-27 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Audio signal decoder, method for decoding an audio signal and computer program using cascaded audio object processing stages
US9020871B2 (en) 2010-06-18 2015-04-28 Microsoft Technology Licensing, Llc Automated classification pipeline tuning under mobile device resource constraints
US20140100835A1 (en) 2012-10-04 2014-04-10 Futurewei Technologies, Inc. User Behavior Modeling for Intelligent Mobile Companions
US9244888B2 (en) 2013-03-15 2016-01-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Inferring placement of mobile electronic devices
US20160091965A1 (en) 2014-09-30 2016-03-31 Microsoft Corporation Natural motion-based control via wearable and mobile devices
US10514799B2 (en) 2016-09-08 2019-12-24 Google Llc Deep machine learning to perform touch motion prediction
US20180150742A1 (en) 2016-11-28 2018-05-31 Microsoft Technology Licensing, Llc. Source code bug prediction
CN107729927B (zh) 2017-09-30 2020-12-18 南京理工大学 一种基于lstm神经网络的手机应用分类方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050118955A1 (en) * 2003-10-29 2005-06-02 Robert Denk Method for prediction of a channel coefficient
CN104753635A (zh) * 2013-12-31 2015-07-01 展讯通信（上海）有限公司 通信系统中信道质量指示的反馈方法与装置、通信终端
WO2016072893A1 (en) * 2014-11-05 2016-05-12 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Training of models predicting the quality of service after handover for triggering handover
CN104753835A (zh) * 2015-01-23 2015-07-01 北京信息科技大学 一种阅读器多接收天线的分片调整的信道参数估计实现方法
CN105142177A (zh) * 2015-08-05 2015-12-09 西安电子科技大学 复数神经网络信道预测方法
EP3352387A1 (en) * 2017-01-23 2018-07-25 Alcatel Lucent Digital multi-channel nonlinearity compensation scheme for optical coherent communication
CN107135041A (zh) * 2017-03-28 2017-09-05 西安电子科技大学 一种基于相空间重构的rbf神经网络信道预测方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113810155A (zh) * 2020-06-17 2021-12-17 华为技术有限公司 信道编译码方法和通信装置
CN113810155B (zh) * 2020-06-17 2022-11-18 华为技术有限公司 信道编译码方法和通信装置
WO2024066632A1 (zh) * 2022-09-30 2024-04-04 华为技术有限公司 一种信道时间序列的预测方法和相关设备
WO2024088134A1 (zh) * 2022-10-27 2024-05-02 中兴通讯股份有限公司 信道预测方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
EP3836435A1 (en) 2021-06-16
US20210194733A1 (en) 2021-06-24
WO2020052394A1 (zh) 2020-03-19
CN110890930B (zh) 2021-06-01
EP3836435A4 (en) 2021-10-06
US11424963B2 (en) 2022-08-23
EP3836435B1 (en) 2023-01-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110890930B (zh) 一种信道预测方法、相关设备及存储介质
US11423301B2 (en) Learning and deployment of adaptive wireless communications
US20230299872A1 (en) Neural Network-Based Communication Method and Related Apparatus
CN114124734B (zh) 一种基于GCN-Transformer集成模型的网络流量预测方法
Madhubabu et al. Long-short term memory based channel prediction for SISO system
Yan et al. Gaussian process reinforcement learning for fast opportunistic spectrum access
CN114826832B (zh) 信道估计方法、神经网络的训练方法及装置、设备
WO2022203761A4 (en) Estimating direction of arrival of electromagnetic energy using machine learning
Zhang et al. Deep Deterministic Policy Gradient for End-to-End Communication Systems without Prior Channel Knowledge
CN110474798B (zh) 一种利用回声状态网络预测无线通信未来信号的方法
KR101779584B1 (ko) 복잡도 감소에 기반한 ds-cdma 시스템에서의 원신호 복원 방법
CN116170066A (zh) 一种面向低轨卫星物联网的负载预测方法
Chen et al. Research on improved receiver of NOMA-OFDM signal based on deep learning
US20220303158A1 (en) End-to-end channel estimation in communication networks
US20020080896A1 (en) Fast, blind equalization techniques using reliable symbols
CN113037409B (zh) 基于深度学习的大规模mimo系统信号检测方法
CN110830409B (zh) 外源辐射雷达参考信道估计和信道估计模型训练方法
Han et al. Conditional fuzzy clustering for blind channel equalization
CN111769975A (zh) Mimo系统信号检测方法及系统
CN117278426A (zh) 一种基于潜在动态条件扩散模型的延迟容忍网络QoS度量概率预测方法
CN116264704B (zh) 基于信道感知和强化学习的低功耗广域网通感融合方法
TWI806707B (zh) 通訊方法及其通訊裝置
CN114157544B (zh) 基于卷积神经网络的帧同步方法、设备及介质
US20220376955A1 (en) Methods and wireless network for selecting pilot pattern for optimal channel estimation
CN109861773B (zh) 一种基于在线学习的多用户多信道网络动态频谱接入方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant