CN111865375B - 一种针对频分双工系统的多传播路径三维波束成形方法 - Google Patents

一种针对频分双工系统的多传播路径三维波束成形方法 Download PDF

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CN111865375B CN202010590171.XA CN202010590171A CN111865375B CN 111865375 B CN111865375 B CN 111865375B CN 202010590171 A CN202010590171 A CN 202010590171A CN 111865375 B CN111865375 B CN 111865375B
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Abstract

本发明提供了一种针对频分双工系统的多传播路径三维波束成形方法，本发明根据频分双工系统中上下行信道传播路径角度和条数上的互易性，利用离散傅里叶变换，将其上行信道的空间能量分布进行分析和判断，确定传播路径的角度和条数，并在傅里叶变换域上对传播路径进行分离和重建。重建后的一组单传播路径信道基本保留了原始信道的空间能量分布，可以作为深度神经网络的训练数据。当深度神经网络训练完成后，输入某实际信道对应的一组单传播路径信道，即能够以极低的计算复杂度获得用于下行信道的一组波束成形向量。本发明的有益效果是：本发明能够以较低的计算复杂度，直接根据上行信道选择适合下行信道的波束成形向量。并且能够适应多条路径共存时的信道，选择多个波束成形向量以提高波束成形增益。

Description

一种针对频分双工系统的多传播路径三维波束成形方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种针对频分双工系统的多传播路径三维波束成形方法。
背景技术
频分双工毫米波通信系统的上下行信道处于不同频率，实验表明它们的信道增益和相位滞后均不相同。因此当基站端捕获了用户发送的导频信号时，通常不能够直接用估计的上行信道选择用于下行数据传输的最优波束成形向量。而需要一个单独额外的下行信道估计过程，大幅增加了建立连接所需的时间。由于毫米波信道存在稀疏性，即它是由少数几条传播路径组成的，在此之上S.Imtiaz等人的实验表明，尽管上下行信道不完全相同，它们的传播路径方向及条数可以认为是相同的。因此，目前大多数的频分双工毫米波通信系统，通常采用基于预定义码本的波束成形方法。即码本中包含所有可供选择的波束成形向量，每一个向量对应了一个空间中的路径传播方向。当上行信道的路径传播方向被确定后，其对应的最优波束成形向量由于上下行信道的传播路径方向相同，也可以用于下行信道，从而规避了单独的下行信道估计过程。
常见的频分双工波束成形方法，利用了上下行信道传播路径方向的互易性，规避了额外的下行信道估计开销。对于毫米波通信系统，由于其通常装备有大规模的天线阵列，其波束较为狭窄，如果使用基于路径传播方向的预定义码本，码本中的波束成形向量数目仍然较大。因此有必要针对在码本中搜索最优波束成形向量的过程，提出一种具有较低计算复杂度的算法。
另一方面，大多数的既有最优波束成形向量搜索方法，执行完毕后得出的是单一的最优波束成形向量。而实际上，尽管毫米波信道具有稀疏性，但在大多数情况下其传播路径并非唯一，而是由几条不同的传播路径组成。当这些传播路径的方向在空间中相差较大时，仅仅使用单一的最优波束成形向量往往并不能够获得最大的信道增益。此时应当对于每一条传播路径单独选择对应的最优波束成形向量，使用它们的组合作为系统的波束成形向量。然而由于基站获取的上行信道是这些传播路径的组合，传播路径的个数及它们各自对应的方向角度难以直接确定,给上述多条传播路径共存时的波束成形方法带来了一定的困难。
发明内容
本发明涉及通信技术领域(频分双工毫米波通信系统)，用于解决频分双工(Frequency Division Duplexing，FDD)毫米波通信系统中包含多个天线的大规模天线阵列的三维波束成形问题。频分双工系统中上下行信道不完全相同，无法直接从上行信道获取用于下行信道的最优波束成形向量，且经常存在多条难以辨别的传播路径，难以确定最优波束成形向量。为解决以上技术难题，本发明提出一种基于深度神经网络的波束成形方法。本发明根据频分双工系统中上下行信道传播路径角度和条数上的互易性，利用离散傅里叶变换，将其上行信道的空间能量分布进行分析和判断，确定传播路径的角度和条数，并在傅里叶变换域上对传播路径进行分离和重建。重建后的一组单传播路径信道基本保留了原始信道的空间能量分布，可以作为深度神经网络的训练数据。当深度神经网络训练完成后，输入某实际信道对应的一组单传播路径信道，即能够以极低的计算复杂度获得用于下行信道的一组波束成形向量。
本发明提供了一种针对频分双工系统的多传播路径三维波束成形方法，包括如下步骤：
步骤1：首先将获得的信道矩阵h转化为离散傅里叶变换的形式
Figure BDA0002556041650000021
G表示；
步骤2：求解克罗内克积的逆问题，获得
Figure BDA0002556041650000022
和
Figure BDA0002556041650000023
步骤3：利用幅度判别式及独立传播路径判决方法，对
Figure BDA0002556041650000024
和
Figure BDA0002556041650000025
中具有较大幅度值的点进行判断，确定各自的独立路径条数lM，lN；
步骤4：利用幅度线性方程组对信道进行单传播路径重建，得到对
Figure BDA0002556041650000026
和
Figure BDA0002556041650000027
各自的单传播路径向量
Figure BDA0002556041650000028
和
Figure BDA0002556041650000029
步骤5：用
Figure BDA00025560416500000210
还原
Figure BDA00025560416500000211
得到L个单传播路径信道；
步骤6：在离线训练过程中，对于每个
Figure BDA00025560416500000212
在码本C中找到一个最佳的
Figure BDA00025560416500000213
并以此作为监督学习的数据集，训练深度神经网络；
步骤7：若深度神经网络已经训练完成，需要根据
Figure BDA00025560416500000214
进行数据传输，则将
Figure BDA00025560416500000215
输入深度神经网络，获得一组最佳码字
Figure BDA00025560416500000216
将其进行归一化，并按照下行信道的波长进行修正处理后得到用于下行信道数据传输的最佳码字。
作为本发明的进一步改进，在所述步骤1中，设基站装备有一个由M×N个天线组成的大规模均匀面阵，由用户导频估计的上行信道向量为h，由毫米波信道的稀疏性，信道的定义式为
Figure BDA0002556041650000031
其中L代表传播路径的条数，αi是第i条传播路径的增益，θi，φi是传播路径的方向角度，其中θi是高度角，φi是方位角，a(θi，φi)是大规模均匀面阵的导引向量；
Figure BDA0002556041650000032
其中变换辅助向量ζi和ψi由下式给出
Figure BDA0002556041650000033
Figure BDA0002556041650000034
aM(ζi)和aN(ψi)各自代表两个含有M和N个天线的均匀线阵的导引向量
Figure BDA0002556041650000035
Figure BDA0002556041650000036
其中d是天线的间距，λ为波长；
aM(ψi)对应的离散傅里叶变换矩阵FM的形式为
Figure BDA0002556041650000037
获得aN(ζi)的离散傅里叶矩阵FN，构建出一个适合信道向量h的离散傅里叶变换矩阵
Figure BDA0002556041650000038
利用G对信道向量h进行离散傅里叶变换处理，信道向量h变为
Figure BDA0002556041650000039
其中FMaM(ψi)和FNaN(ζi)又分别是含有M和N个天线的两个均匀线阵的离散傅里叶变换，以FMαM(ψi)为例对其进行分析，它的第q个元素可以表示为
Figure BDA0002556041650000041
上式给出了在离散傅里叶变换域上，FMαM(ψi)的分布特征，在本发明中定义为多路径幅度判别式；即仅仅在
Figure BDA0002556041650000042
或者
Figure BDA0002556041650000043
的邻域附近的q有比较大的值，在其他的q值上式的幅度都较小；只考虑某一峰值q相邻的另外两点q-1和q+1，判断它们属于独立的传播路径，还是由于q取整时的截断误差导致的功率泄露。
作为本发明的进一步改进，在所述步骤1中，传播路径判决方法包括：相距较远的L个傅里叶变换点有比较大的值，此时从FMαM(ψi)中可以直接判断出L的值，它们互相之间不存在功率泄露问题，L即为真实的传播路径条数。
作为本发明的进一步改进，在所述步骤1中，传播路径判决方法包括：某个具有较大值的离散傅里叶变换点q的相邻点q′＝q±1，此时需要根据多路径幅度判别式，计算q′点上的幅度是否大于q点功率泄露导致的最大值，如果大于所述最大值，那么意味着q′点代表一条独立的传播路径，否则q′点仅仅是q点所代表路径的功率泄露引起的，不记作单独的传播路径。
作为本发明的进一步改进，在所述步骤1中，传播路径判决方法包括：若干连续的离散傅里叶变换点都具有较大的值，此时应当进行连续判定，即从第一个具有较大值的q起，根据多路径幅度判别式计算由q+2和q点幅度，共同作用在q+1点上的理论最大能量泄露；如果q+1大于最大值，那么计q+1为一个独立的传播路径，否则忽略；如果q+1为独立传播路径，再向右移动，计算q+3和q+1点幅度共同作用在q+2上的理论最大能量泄露，对q+2进行判断；如果q+1不是独立传播路径，那么直接向右移动2个数据点，计算q+4和q+2点幅度共同作用在q+3上的理论最大能量泄露，对q+3进行判断；持续如此做，直到这些傅里叶变换点都得到了判定。
作为本发明的进一步改进，在所述步骤4中，构建一个含有lo个未知数
Figure BDA0002556041650000051
的线性方程组进行估计，即
Figure BDA0002556041650000052
求解该方程组即获得
Figure BDA0002556041650000053
的值，从而可以按照可独立分离的情况处理，即
Figure BDA0002556041650000054
这里相邻的能量泄漏点的幅度近似为最大理论值
Figure BDA0002556041650000055
当能量泄露较小时(
Figure BDA0002556041650000056
或者
Figure BDA0002556041650000057
)，虽然此近似误差变大，但因为能量泄露较小，峰值
Figure BDA0002556041650000058
点上的幅度远大于能量泄露点上的幅度，因此对最终结果影响不大；经过以上的信道重建过程，由L条路径组成的离散傅里叶变换域
Figure BDA0002556041650000059
将被分解并重建为一组lM个单传播路径的离散傅里叶变换域
Figure BDA00025560416500000510
而对于
Figure BDA00025560416500000511
而言，可以进行同样的操作，以分离出lN个单传播路径信道
Figure BDA0002556041650000061
作为本发明的进一步改进，在所述步骤7中，在深度神经网络的训练过程中，使用监督学习的方式，即预先通过穷尽搜索方式，对于每个单路径信道
Figure BDA0002556041650000062
得到对应的最佳码字
Figure BDA0002556041650000063
假设深度神经网络的输出为Cl，使用它们二者之间的欧几里得距离作为损失函数进行训练，即
Figure BDA0002556041650000068
训练过程在线下完成，当训练完成后，深度神经网络即可转为线上预测状态，根据输入的单传播路径离散傅里叶变换域信道
Figure BDA0002556041650000064
给出一组最佳码字
Figure BDA0002556041650000065
将其进行归一化处理
Figure BDA0002556041650000066
之后根据上下行信道波长的不同，对C*进行波长修正，使之符合下行信道的波长；修正后即可用作频分双工系统的下行信道波束成形向量，从而实现低复杂度的三维多路径波束成形。
本发明的有益效果是：本发明能够以较低的计算复杂度，直接根据上行信道选择适合下行信道的波束成形向量。并且能够适应多条路径共存时的信道，选择多个波束成形向量以提高波束成形增益。
附图说明
图1是本发明的原理示意图；
图2是本发明的步骤3的原理示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明公开了一种针对频分双工系统的多传播路径三维波束成形方法，包括：
一.多传播路径毫米波信道路径识别与分离算法
本发明针对多传播路径共存的毫米波信道三维波束成形问题，首先提出了一种基于离散傅里叶变换的路径识别算法。设基站装备有一个由M×N个天线组成的大规模均匀面阵(Uniform Planar Array,UPA)，由用户导频估计的上行信道向量为h，由毫米波信道的稀疏性，信道的定义式为
Figure BDA0002556041650000067
其中L代表传播路径的条数，αi是第i条传播路径的增益，θi，φi是传播路径的方向角度，其中θi是高度角，φi是方位角，a(θi，φi)是大规模均匀面阵的导引向量，由下式给出
Figure BDA0002556041650000071
其中d是天线的间距，λ为波长。在本发明中为了简化问题，大规模均匀面阵的导引向量被分解为各自含有M和N个天线的两个均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA)导引向量的克罗内克积形式，即
Figure BDA0002556041650000072
其中变换辅助向量ζi和ψi由下式给出
Figure BDA0002556041650000073
Figure BDA0002556041650000074
αM(ζi)和aN(ψi)各自代表两个含有M和N个天线的均匀线阵的导引向量
Figure BDA0002556041650000075
Figure BDA0002556041650000076
此时问题将简化为两个均匀线阵的波束成形问题。为了实现多条路径的识别，本发明使用离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)矩阵，对两个导引向量分别进行处理。以aM(ψi)为例，其对应的离散傅里叶变换矩阵FM的形式为
Figure BDA0002556041650000077
同理可获得aN(ζi)的离散傅里叶矩阵FN。据此可以构建出一个适合信道向量h的离散傅里叶变换矩阵
Figure BDA0002556041650000078
利用G对信道向量h进行离散傅里叶变换处理，信道向量h变为
Figure BDA0002556041650000081
其中FMaM(ψi)和FNaN(ζi)又分别是含有M和N个天线的两个均匀线阵的离散傅里叶变换。以FMaM(ψi)为例对其进行分析，它的第q个元素可以表示为
Figure BDA0002556041650000082
上式给出了在离散傅里叶变换域上，FMaM(ψi)的分布特征，在本发明中定义为多路径幅度判别式。即仅仅在
Figure BDA0002556041650000083
或者
Figure BDA0002556041650000084
的邻域附近的q有比较大的值，在其他的q值上式的幅度都较小。在本发明中，只考虑某一峰值q相邻的另外两点q-1和q+1，判断它们属于独立的传播路径，还是由于q取整时的截断误差导致的功率泄露。由于q取整的误差
Figure BDA0002556041650000085
本方法最大误差不大于|2×2π-1|2≈0.75％。
二.基于深度神经网络的低复杂度最优波束成形向量搜索方法
为了实现一种低复杂度的最优波束成形向量搜索方法，本发明借助于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)。为了增加深度神经网络识别成功率，在本发明提出的搜索方法中，深度神经网络的输入向量为一组经过重建的单路径信道向量。当信道向量h中的路径数量L在前述路径识别算法中被成功识别后，在其离散傅里叶变换域上，那些峰值点不与其他路径相邻的路径被率先重建。以aM(ψi)为例，设有
Figure BDA0002556041650000086
对应lM个在离散傅里叶变换域
Figure BDA0002556041650000087
上可独立分离的单路径信道，它们在离散傅里叶变换域上的重建信道
Figure BDA0002556041650000088
是由
Figure BDA0002556041650000089
其在对应的峰值点q1，...，ql，及其相邻点的值，同时其他点置零所构成的。即对于
Figure BDA00025560416500000810
而言
Figure BDA0002556041650000091
而对于某些在离散傅里叶变换域上相邻的传播路径，则根据幅度判别式构建相应线性方程组进行求解。具体而言，设相邻的lo个传播路径，它们离散傅里叶变换域上各自的峰值点为
Figure BDA0002556041650000092
如果不考虑其他路径的能量泄露，这些路径在峰值点上的幅度记作
Figure BDA0002556041650000093
则根据幅度判别式可以构建一个含有lo个未知数
Figure BDA0002556041650000094
的线性方程组进行估计，即
Figure BDA0002556041650000095
求解该方程组即获得
Figure BDA0002556041650000096
的值，从而可以按照可独立分离的情况处理，即
Figure BDA0002556041650000097
这里相邻的能量泄漏点的幅度近似为最大理论值
Figure BDA0002556041650000098
当能量泄露较小时(
Figure BDA0002556041650000099
或者
Figure BDA00025560416500000910
)，虽然此近似误差变大，但因为能量泄露较小，峰值
Figure BDA00025560416500000911
点上的幅度远大于能量泄露点上的幅度，因此对最终结果影响不大。经过以上的信道重建过程，由L条路径组成的离散傅里叶变换域
Figure BDA0002556041650000101
将被分解并重建为一组lM个单传播路径的离散傅里叶变换域
Figure BDA0002556041650000102
而对于
Figure BDA0002556041650000103
而言，可以进行同样的操作，以分离出lN个单传播路径信道
Figure BDA0002556041650000104
至此分离出L＝lM×lN条单传播路径信道，利用
Figure BDA0002556041650000105
即可获得
Figure BDA0002556041650000106
假设码本C中包含了所有可供选择的波束成形向量(码字)Ci∈C，每个码字都指向空间中特定方向Ci＝a(θi，φi)。因此对于每个单路径信道
Figure BDA0002556041650000107
可以找到一个最佳的
Figure BDA0002556041650000108
使得其对此信道的波束成形增益
Figure BDA0002556041650000109
最大。由于频分双工系统的上下行传播路径方向角相同，此最佳码字可直接用于下行信道的数据传输。
为了进一步减小查找最佳码字的复杂度，本发明使用了深度神经网络作为分类器。即码本中的每一个码字作为一个单独的类别，对于输入深度神经网络的单路径信道
Figure BDA00025560416500001010
其最佳码字即为这个信道的所属类别。在深度神经网络的训练过程中，使用监督学习的方式，即预先通过穷尽搜索方式，对于每个单路径信道
Figure BDA00025560416500001011
得到对应的最佳码字
Figure BDA00025560416500001012
假设深度神经网络的输出为Cl，使用它们二者之间的欧几里得距离作为损失函数进行训练，即
Figure BDA00025560416500001013
训练过程在线下完成，因此穷尽搜索的复杂度可以不纳入考虑。当训练完成后，深度神经网络即可转为线上预测状态，根据输入的单传播路径离散傅里叶变换域信道
Figure BDA00025560416500001014
给出一组最佳码字
Figure BDA00025560416500001015
将其进行归一化处理
Figure BDA00025560416500001016
之后根据上下行信道波长的不同，对C*进行波长修正，使之符合下行信道的波长。修正后即可用作频分双工系统的下行信道波束成形向量，从而实现低复杂度的三维多路径波束成形。
综上，本发明公开了一种针对频分双工系统的多传播路径三维波束成形方法，包括：
步骤1：首先将获得的信道矩阵h转化为离散傅里叶变换的形式
Figure BDA00025560416500001017
G表示；
步骤2：求解克罗内克积的逆问题，获得
Figure BDA0002556041650000111
和
Figure BDA0002556041650000112
步骤3：利用幅度判别式及独立传播路径判决方法，对
Figure BDA0002556041650000113
和
Figure BDA0002556041650000114
中具有较大幅度值的点进行判断，确定各自的独立路径条数lM，lN，如图2所示；
步骤4：利用幅度线性方程组对信道进行单传播路径重建，得到对
Figure BDA0002556041650000115
和
Figure BDA0002556041650000116
各自的单传播路径向量
Figure BDA0002556041650000117
和
Figure BDA0002556041650000118
步骤5：用
Figure BDA0002556041650000119
还原
Figure BDA00025560416500001110
得到L个单传播路径信道；
步骤6：在离线训练过程中，对于每个
Figure BDA00025560416500001111
在码本C中找到一个最佳的
Figure BDA00025560416500001112
并以此作为监督学习的数据集，训练深度神经网络；
步骤7：若深度神经网络已经训练完成，需要根据
Figure BDA00025560416500001113
进行数据传输，则将
Figure BDA00025560416500001114
输入深度神经网络，获得一组最佳码字
Figure BDA00025560416500001115
将其进行归一化，并按照下行信道的波长进行修正处理后得到用于下行信道数据传输的最佳码字。
本发明能够以较低的计算复杂度，直接根据上行信道选择适合下行信道的波束成形向量。并且能够适应多条路径共存时的信道，选择多个波束成形向量以提高波束成形增益
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种针对频分双工系统的多传播路径三维波束成形方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：首先将获得的信道矩阵h转化为离散傅里叶变换的形式
Figure FDA0003468206020000011
G表示；
步骤2：求解克罗内克积的逆问题，获得
Figure FDA0003468206020000012
和
Figure FDA0003468206020000013
步骤3：利用幅度判别式及独立传播路径判决方法，对
Figure FDA0003468206020000014
和
Figure FDA0003468206020000015
中具有较大幅度值的点进行判断，确定各自的独立路径条数lM，lN，
Figure FDA0003468206020000016
和
Figure FDA0003468206020000017
具有较大幅度值是以大于其左右相邻数据点π倍为限；
步骤4：利用幅度线性方程组对信道进行单传播路径重建，得到对
Figure FDA0003468206020000018
和
Figure FDA0003468206020000019
各自的单传播路径向量
Figure FDA00034682060200000110
和
Figure FDA00034682060200000111
步骤5：用
Figure FDA00034682060200000112
还原
Figure FDA00034682060200000113
得到L个单传播路径信道；
步骤6：在离线训练过程中，对于每个
Figure FDA00034682060200000114
在码本C中找到一个最佳的
Figure FDA00034682060200000115
并以此作为监督学习的数据集，训练深度神经网络；
步骤7：若深度神经网络已经训练完成，需要根据
Figure FDA00034682060200000116
进行数据传输，则将
Figure FDA00034682060200000117
输入深度神经网络，获得一组最佳码字
Figure FDA00034682060200000118
将其进行归一化，并按照下行信道的波长进行修正处理后得到用于下行信道数据传输的最佳码字。
2.根据权利要求1所述的多传播路径三维波束成形方法，其特征在于，在所述步骤1中，设基站装备有一个由M×N个天线组成的大规模均匀面阵，由用户导频估计的上行信道向量为h，由毫米波信道的稀疏性，信道的定义式为
Figure FDA00034682060200000119
其中L代表传播路径的条数，αi是第i条传播路径的增益，θi，φi是传播路径的方向角度，其中θi是高度角，φi是方位角，a(θi，φi)是大规模均匀面阵的导引向量；
Figure FDA00034682060200000120
其中变换辅助向量ζi和ψi由下式给出
Figure FDA0003468206020000021
Figure FDA0003468206020000022
aM(ζi)和aN(ψi)各自代表两个含有M和N个天线的均匀线阵的导引向量
Figure FDA0003468206020000023
Figure FDA0003468206020000024
其中d是天线的间距，λ为波长；
aM(ψi)对应的离散傅里叶变换矩阵FM的形式为
Figure FDA0003468206020000025
获得aN(ζi)的离散傅里叶矩阵FN，构建出一个适合信道向量h的离散傅里叶变换矩阵
Figure FDA0003468206020000026
利用G对信道向量h进行离散傅里叶变换处理，信道向量h变为
Figure FDA0003468206020000027
其中FMaM(ψi)和FNaN(ζi)又分别是含有M和N个天线的两个均匀线阵的离散傅里叶变换，以FMaM(ψi)为例对其进行分析，它的第q个元素可以表示为
Figure FDA0003468206020000028
上式给出了在离散傅里叶变换域上，FMaM(ψi)的分布特征，在本发明中定义为多路径幅度判别式；即仅仅在
Figure FDA0003468206020000031
或者
Figure FDA0003468206020000032
的邻域附近的q有比较大的值，该比较大的值是幅度大于其左右相邻数据点π倍，在其他的q值上式的幅度都较小；只考虑某一峰值q相邻的另外两点q-1和q+1，判断它们属于独立的传播路径，还是由于q取整时的截断误差导致的功率泄露。
3.根据权利要求2所述的多传播路径三维波束成形方法，其特征在于，在所述步骤1中，传播路径判决方法包括：相距较远的L个傅里叶变换点有比较大的值，该比较大的值是幅度大于其左右相邻数据点π倍，此时从FMαM(ψi)中可以直接判断出L的值，它们互相之间不存在功率泄露问题，L即被可认为基本反映了真实的传播路径条数，路径增益小于最大路径增益1/(2π-1)的路径忽略不计。
4.根据权利要求2所述的多传播路径三维波束成形方法，其特征在于，在所述步骤1中，传播路径判决方法包括：某个具有较大值的离散傅里叶变换点q的相邻点q′＝q±1，此时需要根据多路径幅度判别式，计算q′点上的幅度是否大于q点功率泄露导致的最大值，如果大于所述最大值，那么意味着q′点代表一条独立的传播路径，否则q′点仅仅是q点所代表路径的功率泄露引起的，不记作单独的传播路径。
5.根据权利要求2所述的多传播路径三维波束成形方法，其特征在于，在所述步骤1中，传播路径判决方法包括：若干连续的离散傅里叶变换点都具有较大的值，此时应当进行连续判定，即从第一个具有较大值的q起，根据多路径幅度判别式计算由q+2和q点幅度，共同作用在q+1点上的理论最大能量泄露；如果q+1大于最大值，那么计q+1为一个独立的传播路径，否则忽略；如果q+1为独立传播路径，再向右移动，计算q+3和q+1点幅度共同作用在q+2上的理论最大能量泄露，对q+2进行判断；如果q+1不是独立传播路径，那么直接向右移动2个数据点，计算q+4和q+2点幅度共同作用在q+3上的理论最大能量泄露，对q+3进行判断；持续如此做，直到这些傅里叶变换点都得到了判定。
6.根据权利要求1所述的多传播路径三维波束成形方法，其特征在于，在所述步骤4中，构建一个含有lo个未知数
Figure FDA0003468206020000041
的线性方程组进行估计，即
Figure FDA0003468206020000042
求解该方程组即获得
Figure FDA0003468206020000043
的值，从而可以按照可独立分离的情况处理，即
Figure FDA0003468206020000044
这里相邻的能量泄漏点的幅度近似为最大理论值
Figure FDA0003468206020000045
当能量泄露较小时
Figure FDA0003468206020000046
或者
Figure FDA0003468206020000047
虽然此近似误差变大，但因为能量泄露较小，峰值
Figure FDA0003468206020000048
点上的幅度远大于能量泄露点上的幅度，因此对最终结果影响不大；经过以上的信道重建过程，由L条路径组成的离散傅里叶变换域
Figure FDA0003468206020000049
将被分解并重建为一组lM个单传播路径的离散傅里叶变换域
Figure FDA00034682060200000410
而对于
Figure FDA00034682060200000411
而言，可以进行同样的操作，以分离出lN个单传播路径信道
Figure FDA0003468206020000051
7.根据权利要求1所述的多传播路径三维波束成形方法，其特征在于，在所述步骤7中，在深度神经网络的训练过程中，使用监督学习的方式，即预先通过穷尽搜索方式，对于每个单路径信道
Figure FDA0003468206020000052
得到对应的最佳码字
Figure FDA0003468206020000053
假设深度神经网络的输出为Cl，使用它们二者之间的欧几里得距离作为损失函数进行训练，即
Figure FDA0003468206020000054
训练过程在线下完成，当训练完成后，深度神经网络即可转为线上预测状态，根据输入的单传播路径离散傅里叶变换域信道
Figure FDA0003468206020000055
给出一组最佳码字
Figure FDA0003468206020000056
将其进行归一化处理
Figure FDA0003468206020000057
之后根据上下行信道波长的不同，对C*进行波长修正，使之符合下行信道的波长；修正后即可用作频分双工系统的下行信道波束成形向量，从而实现低复杂度的三维多路径波束成形。
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