CN112640203A - 用于点对点无线电链路的天线罩加热 - Google Patents

用于点对点无线电链路的天线罩加热 Download PDF

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Abstract

本公开涉及一种用于点对点无线电链路的自适应天线罩加热系统(200、300、400)，其中，该自适应天线罩加热系统包括处理单元(150、220、420)和至少一个点对点无线电链路收发机(TRX)(111、121、210A、210B、210C)。每个TRX包括天线罩(110、120)，其具有被配置为通过控制信号(R1、R2、RN)来激活的天线罩加热设备(140、141)。处理单元(150、220、420)被布置为确定至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始并且响应于确定累积降水的开始而通过控制信号(R1、R2、RN)激活对应的天线罩加热设备(140、141)。

Description

用于点对点无线电链路的天线罩加热
技术领域
本公开涉及点对点无线电通信链路，例如微波无线电链路。本文公开了加热天线罩布置和用于加热天线罩的方法。
背景技术
微波链路在全世界范围内用于基站和核心网络之间的数据业务的无线回程。它们很受欢迎，是因为它们易于安装、具有成本效益、支持高容量并且可以在远距离上实现高可用性。
限制可用性的最常见损害是由于多径传播而导致的雨衰(rain fading)和选择性衰落。当环境温度相对低时，可能会发生的另一种损害是由至少部分覆盖天线的所谓的“湿雪”引起的功率损耗，与干雪相比，“湿雪”意味着更多的“粘性”。这可能导致与跳长或频率无关的深衰落，这与雨衰相反，雨衰在跳长和/或载波频率增加时趋于更加严重。
天线罩可以配备有加热器，用于增加天线罩表面的温度，以防止结露或积雪。通过在寒冷的天气中将天线罩保持在高温，可以减轻来自露水或积雪的损害。
已有方法的问题在于：如果天线罩在寒冷的天气中始终保持在高温，则会浪费大量能量。在冬季，世界上一些地区的温度可连续数月低于零度。
因此，期望具有较少能量消耗的天线罩加热。
发明内容
本公开的目的是提供较少能量消耗的天线罩加热。
该目的是借助于用于点对点无线电链路的自适应天线罩加热系统来获得的，其中，自适应天线罩加热系统包括处理单元和至少一个点对点无线电链路收发机(TRX)。每个TRX包括天线罩，该天线罩具有被配置为通过控制信号来激活的天线罩加热设备。处理单元被布置为确定在至少一个TRX的天线罩上的累积降水的开始，并且响应于确定累积降水的开始而通过控制信号来激活对应的天线罩加热设备。
由于天线罩仅在环境条件需要时才加热，因此这样实现能量节省。
根据一些方面，处理单元被布置为从至少一个TRX获取链路数据，其中，链路数据包括与至少一个TRX的操作相关联的接收信号功率数据。处理单元被布置为基于链路数据来确定在至少一个的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，处理单元被布置为通过将接收信号功率数据与至少一个TRX的相应参考信号功率水平进行比较来监视其中部署了至少一个TRX的地理区域中的降水水平，并且基于降水水平来确定在至少一个TRX的天线罩上的累积降水的开始。
这意味着可以确定仅加热点对点无线电链路中的一个天线罩，从而节省了能量。
根据一些方面，链路数据还包括以下任一项：与至少一个TRX相关联的自适应滤波器状态、与数据检测相关联的均方误差(MSE)值、以及在信道滤波器之前和之后确定的功率差。
这实现了针对链路数据的许多不同的选项。
根据一些方面，处理单元被布置为获取与其中部署了至少一个TRX的地理区域相关联的天气数据，其中，处理单元被布置为基于天气数据来确定在至少一个TRX的天线罩上的累积降水的开始。
这意味着可以确定仅加热点对点无线电链路中的一个天线罩，从而节省了能量。这也意味着防止了错误的天线罩加热设备激活，例如在温暖的晴天。
根据一些方面，天气数据包括指示在至少一个TRX的附近的环境温度的当前温度值。
这意味着防止了错误的天线罩加热设备激活，例如在温暖的晴天。
根据一些方面，天气数据包括指示在至少一个TRX的地理位置附近的未来天气条件的天气预测信息。
这提供进一步的数据以用于评估是否应激活一个或多个天线罩加热设备。
根据一些方面，至少一个TRX包括点对点微波无线电链路收发机。
根据一些方面，被布置为确定至少一个TRX的天线罩上的累积降水的开始的处理单元被包括在中央处理节点中。
以这种方式，可以获得对天线罩加热的协调控制。
根据一些方面，自适应天线罩加热系统仅包括一个TRX，其中，被布置为确定所述TRX的天线罩上的累积降水的开始的处理单元被包括在所述TRX中。
这实现了本公开的简单实现，使得一次能让一个TRX配备有自适应天线罩加热系统。
根据一些方面，处理单元被布置为使用机器学习算法基于链路数据来确定至少一个TRX的天线罩上的累积降水的开始。
可以使用机器学习算法以高准确度将新数据分类到不同的类别中。可以使用机器学习算法来确定无线电链路的接收功率改变的原因，确定何时附加链路衰减是由累积降水的开始引起的，以及何时是由其他损害引起的。
根据一些方面，处理单元被布置为使用分类设备基于链路数据来确定至少一个TRX的天线罩上的累积降水的开始。
该目的也借助于处理单元、方法、计算机程序产品和点对点无线电链路来获得，这些都与对应的优点相关联。
更具体地，该目的还借助于处理单元来获得，该处理单元被布置为确定至少一个TRX的天线罩上的累积降水的开始并响应于确定累积降水的开始而通过控制信号来激活对应的天线罩加热设备。
此外，该目的还借助于一种用于点对点无线电链路中的自适应天线罩加热的方法来获得，其中，该方法包括确定至少一个TRX的天线罩上的累积降水的开始。该方法还包括响应于确定累积降水的开始，通过控制信号来激活对应的天线罩加热设备。
此外，该目的还借助于一种计算机程序产品来获得，该计算机程序产品包括根据上述方法的计算机程序和一种其上存储了该计算机程序的计算机可读存储介质。
此外，该目的还借助于一种包括根据上述的自适应天线罩加热系统在内的点对点无线电链路来获得。
附图说明
现在将参考附图来更详细地描述本公开，在附图中：
图1示出了具有自适应天线罩加热系统的点对点无线电通信链路的示意图；
图2至图3示出了示例自适应天线罩加热系统；
图4示出了曲线图，这些曲线图示出了随时间变化的接收信号功率；
图5是示出了方法的流程图；
图6示意性地示出了处理单元；以及
图7示意性地示出了计算机程序产品。
具体实施方式
将参考附图更全面地描述本公开的各方面。然而，本文公开的不同设备、计算机程序和方法可以按多种不同形式来实现，并且不应当被理解为受限于本文阐述的各方面。贯穿附图，附图中类似的附图标记表示类似的元件。
本文中使用的术语仅用于描述本公开的各方面，而不旨在限制本发明。如本文所使用的，单数形式“一”、“一个”和“所述”旨在还包括复数形式，除非上下文明确地给出相反的指示。
参考图1，存在点对点无线电链路100，其包括适于经由信道130进行通信的第一点对点无线电链路收发机(TRX)111和第二TRX 121。每个TRX 111、121包括具有第一天线罩加热设备140的对应的第一天线罩110和具有第二天线罩加热设备141的第二天线罩120。每个TRX 111、121还包括对应的第一无线电单元(RAU)112和第二RAU 122。
每个天线罩加热设备140、141适于产生热量，使得防止由于降水160而在天线罩上累积露水和湿雪。然而，期望不一直打开加热设备140、141。
根据本公开，存在一种自适应天线罩加热系统300，其包括处理单元150和TRX111、121，其中，每个天线罩加热设备140、141被配置为通过对应的控制信号R1、R2来激活和解除激活，其中，处理单元150适于向每个天线罩加热设备140、141发送控制信号。处理单元150被布置为确定天线罩110、120上的累积降水(例如，雪、冰或露水累积)的开始，并响应于确定雪、冰或露水累积的开始，通过控制信号R1、R2来激活天线罩加热设备140、141。
根据一些方面，处理单元150被布置为从TRX 111、121获取链路数据X1、X2，其中，链路数据X1、X2包括与TRX 111、121的操作相关联的接收信号功率数据。处理单元150被布置为基于链路数据X1、X2来确定在天线罩110、120上的雪、冰或露水累积的开始。
根据一些方面，与点对点无线电链路100的操作相关联的接收信号功率数据涉及以下至少一项：在普通数据业务期间获取的信息、经由通信频带中的指定控制信道获取的信息、经由周期性发送的导频序列获取的信息、经由按需发送的信号获取的信息、以及经由在与通信频带分开的频带中发送的特定测量信号获取的信息。以上仅是示例，接收信号功率数据可以以许多其他方式与点对点无线电链路100的操作相关联。
根据一些方面，处理单元150被布置为通过将接收信号功率数据与TRX 111、121的相应参考信号功率水平进行比较，来监视其中部署了TRX 111、121的地理区域中的降水水平，并基于降水水平来确定在TRX 111、121的天线罩上的雪、冰或露水累积的开始。
这样的参考功率水平可以例如是对应于不存在降水或对应于发射信号功率的功率水平，使得可以证实链路衰减。
功率水平可以以瓦特、dBm等为单位来测量。可以在绝对的意义上来测量功率水平，或可以相对于一些参考功率水平来测量功率水平，在这种情况下，可以以dB为单位来测量功率水平。应当理解，可以使用本文将不详细讨论的已知技术在频带中测量功率水平。可以理解，也可以隐式地测量或指示功率水平，例如经由均方误差值。
因此，应当广义地解释接收信号功率，以涵盖可以至少部分推断接收信号功率所依据的任何测量或指示。根据一些方面，接收信号功率数据涉及相对于某个参考功率水平的所测量的接收功率。根据一些其他方面，接收信号功率数据包括关于链路衰减的信息并且还包括间接测度(measure)，例如比特错误、封包错误等。
在图2中示出了更通用的自适应天线罩加热系统200，其中，存在点对点无线电链路网络430中包括的N个TRX 210A、210B、210C。处理单元220适于从这些TRX 210A、210B、210C接收链路数据X1、X2、XN，并且向TRX 210A、210B、210C发出对应的控制信号R1、R2、RN。可以存在自适应天线罩加热系统300中包括的任意数量(N)个TRX，但是存在至少一个TRX。在自适应天线罩加热系统300中仅包括一个TRX 111的情况下，如图1中的虚线所示，处理单元150’被包括在该TRX 111中。
根据一些方面，同样在自适应天线罩加热系统300中包括两个或更多个TRX的情况下，在对应的TRX 111中可以包括至少一个处理单元150′。在这种情况下，也可以存在与TRX分开的处理单元150。
根据一些方面，链路数据X1、X2、XN还包括以下任一项：与至少一个TRX 111、112、210A、210B、210C相关联的自适应滤波器状态、与数据检测相关联的均方误差(MSE)值、以及在信道滤波器之前和之后确定的功率差。
根据一些方面，处理单元150被布置为获取与其中部署了至少一个TRX 111、112、210A、210B、210C的地理区域相关联的天气数据230，其中，处理单元150、220被布置为基于天气数据230来确定在至少一个TRX 111、112、210A、210B、210C的天线罩上的雪、冰或露水累积的开始。
例如，天气数据包括指示在至少一个TRX 111、112、210A、210B、210C的附近的环境温度的当前温度值。根据一些方面，天气数据230包括指示在至少一个TRX 111、112、210A、210B、210C的地理位置附近的未来天气条件的天气预测信息。
根据一些方面，处理单元150被布置为获取与其中部署了至少一个TRX 111、112、210A、210B、210C的地理区域相关联的天气数据230，并且将所述天气数据230用于部署在该地理区域中的TRX，以及根据一些其他方面也用于部署在该地理区域之外的TRX。
借助于天气数据230，可以确定针对点对点无线电链路100是否仅需要激活一个天线罩加热设备140、141，例如，如果可以确定仅在一个TRX 111处下雪，则仅需要激活对应的天线罩加热设备140。
根据一些方面，处理单元150被布置为通过将接收信号功率数据与所述TRX 111、121的相应参考信号功率水平进行比较，来监视其中部署了至少一个TRX 111、121的地理区域中的降水水平，并基于降水水平来确定在所述TRX 111、121的天线罩上的累积降水的开始。降水水平可以例如与如上所述的天气数据一样来监视，并且根据一些方面可以通过监视点对点无线电链路网络中若干点对点无线电链路的接收信号功率来监视。
根据一些方面，参考图2和图3，被布置为确定在至少一个TRX210A、210B、210C的天线罩上的雪、冰或露水累积的开始(即，存在)的处理单元220、420被包括在中央处理节点410中。
根据一些方面，如图2和图3所示，处理单元150、220、420被布置为使用分类设备225基于链路数据来确定在至少一个TRX 111、112、210A、210B、210C的天线罩上的雪、冰或露水累积的开始。
链路数据X1、X2、XN可以由来自给定时间窗口中TRX 111、112、210A、210B、210C的时间序列向量构成，并且可能与元数据一起形成特征向量，分类设备225对特征向量进行处理以确定影响链路的信道条件/损害。处理节点410适于通过激活对应的天线罩加热设备140、141来决定点对点无线电链路100中的哪个TRX 111、112、210A、210B、210C打开天线罩加热。为此，处理节点410适于将具有用于天线罩加热设备140、141的控制信息的控制信号R1、R2、RN发送回TRX 111、112、210A、210B、210C。处理节点410还可以使用从点对点无线电链路100提取的数据来预先预测哪个TRX 111、112、210A、210B、210C在不久的将来可能受降水影响，并采取先发制人的措施。
分类设备225提供用于其已学会识别的某些现象的措施作为其输出，并且这些措施可以用于确定是否存在降水160。
链路数据X1、X2、XN可以是例如在时间窗口期间接收功率或链路衰减的采样值，并且还可以包括性能指标，例如均方误差、误差向量幅度、均衡器抽头值和来自其他无线电链路的干扰措施，其可以从用于基带处理的调制解调器中提取。
根据一些方面，分类设备225包括机器学习模型，该机器学习模型已经使用表示分类器应当学习识别的信道条件/损害的类别的已知数据进行了预先训练。在训练完成之后，分类设备225可以将特征向量空间划分为针对每个信道条件/损害的一个区域，在属于不同类别的区域之间可能存在重叠。每个类别存在一个输出节点，表示特征向量属于该类别的概率。当新的特征向量被分类时，假设它属于其输出节点具有最大值(即最高概率)的类别。
因此，分类设备225用于识别降水160，其中，不同的信道条件通常导致链路数据X1、X2、XN的模式明显不同。可以教导机器学习模型从输入向量空间(具有链路数据X1、X2、XN形式的时间序列向量的空间)执行映射，以输出针对一组预定义信道条件/干扰类别(包括降水、正常操作、多径传播以及来自物体(例如建筑工地处的起重机)的信号障碍)的概率。机器学习模型可以被视为滤波器，其中，将已知数据提供给迭代训练算法，该算法调整抽头权重直到实现收敛。根据一些方面，如果用于训练的数据集已提供了每个类别的代表性视图，则可以使用机器学习模型以高准确度将新的数据分类到不同的类别中。
因此，根据一些方面，机器学习模型和/或信号处理用于确定无线电链路的接收功率降低的原因，确定何时附加的链路衰减是由降水引起的，以及何时是由其他损害引起的。
根据一些方面，处理单元150、220、420因此被布置为使用机器学习算法基于链路数据来确定至少一个TRX 111、112、210A、210B、210C的天线罩上的雪、冰或露水累积的开始。
根据本公开，将仅在预期将发生雪或露水的问题时才使用借助于天线罩加热设备140、141的天线罩加热。为了进行这样的预测，使用来自点对点无线电链路100中的TRX111、121、210A、210B、210C的数据来检测例如是否存在下雪天气或下雪天气临近。
根据一些方面，可以将机器学习分类器应用于来自TRX 111、121、210A、210B、210C的接收功率数据的时间序列向量，以识别降水事件。除了链路数据之外，诸如温度和风数据之类的气象数据也可以被处理节点410用于改进其预测的准确度。
在该上下文中，降水事件是与在重力作用下掉落的大气水蒸气的凝结的任何产物相关联的事件，例如雨和雪。
可能存在以下情况：先发制人的措施失败并且结果天线罩会被例如雪覆盖。图4示出了遭受这种情况的两个TRX在24小时期间的接收功率。还可以使用例如机器学习分类器来检测这种事件，并通过加热天线罩来采取应对措施。
在使用两个曲线图501、502示出的接收功率随时间变化的第一图形表示500中，点对点无线电链路的一个TRX上的天线罩累积湿雪，这导致接收功率从大约时间13:30开始显著下降。大约18:30似乎有一些雪从天线罩上掉落，这导致接收功率大大增加，但是随着雪继续累积，功率又下降了。然而，在21:00时，功率几乎回到雪累积之前的水平。机器学习分类器可以很容易地识别出湿雪可能对接收功率的影响(如第一图形表示500中例示)，并且可以打开天线罩加热设备140和141作为应对措施。
根据一些方面，如果不清楚在哪个天线罩上已累积雪，或者如果雪已在两个天线罩上都累积，则天线罩加热设备140、141都被打开。上面结合获取的天气数据230进行了讨论。
在随时间变化的接收功率的第二图形表示510中，使用两个曲线图511、512示出了湿雪累积的另一种情况，其中，点对点无线电链路还受到风的影响。从大约10:00开始，风使接收功率的波动更加迅速。风通常会增加雪累积的概率，并且如果机器学习分类器检测到有风条件，则如果例如天气数据指示预期会下雪，可以将天线罩加热元件打开作为先发制人的措施。
借助于本公开，使用有关天气条件的信息和预测，以便决定何时增加天线罩的温度。此外，异常检测(可能与气象数据一起)可以用于发现点对点无线电链路网络430中的任何天线罩是否被湿雪覆盖。如果发现是这种情况，则将天线罩温度增加作为应对措施。以这种方式，能量被节省，因为仅在环境条件需要时才加热天线罩。与在低温下一直使用加热器相反，如果在当前地理区域中检测到或预期有降水事件则使用加热器是足够的。
每个天线罩110、120旨在以常规方式覆盖天线设备，并且这里不进一步讨论天线设备。
参考图5，本公开涉及一种用于点对点无线电链路100中的自适应天线罩加热的方法，其中，该方法包括：
确定S101至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始；以及
响应于确定累积降水的开始，通过控制信号R1、R2、RN来激活S102对应的天线罩加热设备140、141。
根据一些方面，该方法包括：
从至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C获取S1011链路数据X1、X2、XN，其中，链路数据X1、X2、XN包括与至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的操作相关联的接收信号功率数据；以及
基于链路数据X1、X2、XN来确定S1012至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，该方法包括：
通过将接收到的接收信号功率数据与至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的相应参考信号功率水平进行比较，来监视S1021其中部署了至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的地理区域中的降水水平；以及
基于降水水平来确定S1022至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，链路数据X1、X2、XN还包括以下任一项：与至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C相关联的自适应滤波器状态、与数据检测相关联的均方误差(MSE)值、以及在信道滤波器之前和之后确定的功率差。
根据一些方面，该方法包括：
获取S1031与其中部署了至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的地理区域相关联的天气数据230；以及
基于天气数据230来确定S1032至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩110、120上的累积降水的开始。
根据一些方面，天气数据230包括指示在至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C附近的环境温度的当前温度值。
根据一些方面，天气数据230包括指示在至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的地理位置附近的未来天气条件的天气预测信息。
根据一些方面，该方法包括：使用机器学习算法基于所述链路数据来确定至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，该方法包括：使用分类设备225基于链路数据来确定至少一个TRX111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，该方法由根据上述的处理单元150、220、420来执行。
图6示意性地示出了根据本公开的各方面的处理单元150、220、420。应当理解，上述方法和技术可以以硬件来实现。然后将该硬件布置为执行方法，从而获取与上述相同的优点和效果。
使用能够执行计算机程序产品(例如，具有存储介质630的形式)中存储的软件指令的合适的中央处理单元(CPU)、多处理器、微控制器、数字信号处理器(DSP)等中的一种或多种的任意组合来提供处理电路610。处理电路610还可以被提供为至少一个专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)。
特别地，处理电路610被配置为使得分类单元执行操作集合或步骤。例如，存储介质630可以存储该操作集合，并且处理电路610可以被配置为从存储介质630取回该操作集合，以使得分类单元执行该操作集合。该操作集合可以被提供为可执行指令的集合。因此，处理电路610由此被布置为执行如本文公开的方法。
存储介质630还可以包括持久性存储设备，例如，其可以是磁存储器、光存储器、固态存储器或甚至是远程安装的存储器中的任何单个存储器或任何组合。
处理单元150、220、420还可以包括用于与至少一个外部设备通信的通信接口620。由此，通信接口620可以包括一个或多个发射机和接收机，所述发射机和接收机包括模拟和数字组件和用于有线或无线通信的合适数量的端口。
处理电路610例如通过向通信接口620和存储介质630发送数据和控制信号、通过从通信接口620接收数据和报告、以及通过从存储介质630取回数据和指令来控制单元的总体操作。省略单元的其它组件以及相关功能，以不使本文提出的构思模糊。
图7示意性地示出了计算机程序产品700，该计算机程序产品700包括根据以上公开的计算机程序710以及其上存储了该计算机程序的计算机可读存储介质720。
根据一些方面，至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C包括点对点微波无线电链路收发机。
本公开不限于上述示例，但可以在所附权利要求的范围内自由地变化。例如，点对点无线电链路可以被包括在点对点无线电链路网络430中，该点对点无线电链路网络430进而可以包括多于一个的点对点无线电链路，并且因此可以包括多于两个的点对点无线电链路收发机210A、210B、210C。
通常，雪、冰或露水累积构成累积降水。
术语“开始”也可以广义地被解释为存在，这意味着处理单元150、220、420被布置为响应于确定累积降水的开始或存在而通过控制信号R1、R2、RN来解除激活对应的天线罩加热设备140、141。
通常，本公开涉及一种用于点对点无线电链路的自适应天线罩加热系统200、300、400，该自适应天线罩加热系统包括处理单元150、220、420和至少一个点对点无线电链路收发机(TRX)111、121、210A、210B、210C，每个TRX包括天线罩110、120，该天线罩110、120具有被配置为通过控制信号R1、R2、RN来激活的天线罩加热设备140、141，该处理单元150、220、420被布置为确定至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始并且响应于确定累积降水的开始而通过控制信号R1、R2、RN来激活对应的天线罩加热设备140、141。
根据一些方面，处理单元150、220、420被布置为从至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C获取链路数据X1、X2、XN，其中，链路数据X1、X2、XN包括与至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的操作相关联的接收信号功率数据，其中，处理单元150、220、420被布置为基于链路数据X1、X2、XN来确定至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，处理单元150、220、420被布置为：通过将接收信号功率数据与至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的相应参考信号功率水平进行比较，来监视其中部署了至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的地理区域中的降水水平；并基于降水水平来确定至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，链路数据X1、X2、XN还包括以下任一项：与至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C相关联的自适应滤波器状态、与数据检测相关联的均方误差(MSE)值、以及在信道滤波器之前和之后确定的功率差。
根据一些方面，处理单元150、220、420被布置为获取与其中部署了至少一个TRX111、121、210A、210B、210C的地理区域相关联的天气数据230，其中，该处理单元150、220、420被布置为基于天气数据230来确定至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，天气数据230包括指示在至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C附近的环境温度的当前温度值。
根据一些方面，天气数据230包括指示在至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的地理位置附近的未来天气条件的天气预测信息。
根据一些方面，至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C包括点对点微波无线电链路收发机。
根据一些方面，被布置为确定至少一个TRX 210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始的处理单元220、420被包括在中央处理节点410中。
根据一些方面，自适应天线罩系统仅包括一个TRX 111，其中，被布置为确定所述TRX 111的天线罩上的累积降水的开始的处理单元150’被包括在所述TRX 111中。
根据一些方面，处理单元150、220、420被布置为使用机器学习算法基于链路数据来确定至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，处理单元220、420被布置为使用分类设备225基于链路数据来确定至少一个TRX 210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
通常，本公开还涉及一种处理单元150、220、420，其被布置为确定至少一个TRX111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始并且响应于确定累积降水的开始而通过控制信号R1、R2、RN来激活对应的天线罩加热设备140、141。
根据一些方面，处理单元150、220、420被布置为从至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C获取链路数据X1、X2、XN，其中，链路数据X1、X2、XN包括与至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的操作相关联的接收信号功率数据，其中，处理单元150、220、420还被布置为基于链路数据X1、X2、XN来确定至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，处理单元150、220、420被布置为：通过将接收信号功率数据与至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的相应参考信号功率水平进行比较，来监视其中部署了至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的地理区域中的降水水平；并基于降水水平来确定至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，链路数据X1、X2、XN还包括以下任一项：与至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C相关联的自适应滤波器状态、与数据检测相关联的均方误差(MSE)值、以及在信道滤波器之前和之后确定的功率差。
根据一些方面，处理单元150、220、420被布置为获取与其中部署了至少一个TRX111、121、210A、210B、210C的地理区域相关联的天气数据230，其中，该处理单元150、220、420被布置为基于天气数据230来确定至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，天气数据230包括指示在至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C附近的环境温度的当前温度值。
根据一些方面，天气数据230包括指示在至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的地理位置附近的未来天气条件的天气预测信息。
根据一些方面，被布置为确定至少一个TRX 210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始的处理单元220、420被包括在中央处理节点410中。
根据一些方面，处理单元150、220、420被布置为使用机器学习算法基于链路数据来确定至少一个TRX 111、121、210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
根据一些方面，处理单元220、420被布置为使用分类设备225基于链路数据来确定至少一个TRX 210A、210B、210C的天线罩上的累积降水的开始。
通常，本公开还涉及如上所述的方法。
通常，本公开还涉及一种计算机程序产品700，该计算机程序产品700包括根据上述方法的计算机程序710以及其上存储了该计算机程序的计算机可读存储介质720。
通常，本公开还涉及一种点对点无线电链路100，该点对点无线电链路100包括根据上述的自适应天线罩加热系统200、300、400。

Claims (34)

1.一种用于点对点无线电链路的自适应天线罩加热系统(200、300、400)，所述自适应天线罩加热系统(200、300、400)包括处理单元(150、220、420)和至少一个点对点无线电链路收发机TRX(111、121、210A、210B、210C)，每个TRX包括天线罩(110、120)，所述天线罩(110、120)具有被配置为通过控制信号(R1、R2、RN)来激活的天线罩加热设备(140、141)，所述处理单元(150、220、420)被布置为确定至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始并且响应于确定所述累积降水的开始而通过所述控制信号(R1、R2、RN)来激活对应的天线罩加热设备(140、141)。
2.根据权利要求1所述的自适应天线罩加热系统(200、300、400)，其中，所述处理单元(150、220、420)被布置为从所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)获取链路数据(X1、X2、XN)，其中，所述链路数据(X1、X2、XN)包括与所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的操作相关联的接收信号功率数据，其中，所述处理单元(150、220、420)被布置为基于所述链路数据(X1，X2，XN)来确定所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始。
3.根据权利要求2所述的自适应天线罩加热系统(200、300、400)，其中，所述处理单元(150、220、420)被布置为：通过将所述接收信号功率数据与所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的相应参考信号功率水平进行比较，来监视其中部署了所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的地理区域中的降水水平；以及基于所述降水水平来确定所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始。
4.根据权利要求2至3中任一项所述的自适应天线罩加热系统(200、300、400)，其中，所述链路数据(X1、X2、XN)还包括以下任一项：与所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)相关联的自适应滤波器状态、与数据检测相关联的均方误差MSE值、以及在信道滤波器之前和之后确定的功率差。
5.根据前述权利要求中任一项所述的自适应天线罩加热系统(200、300、400)，其中，所述处理单元(150、220、420)被布置为获取与其中部署了所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的地理区域相关联的天气数据(230)，其中，所述处理单元(150、220、420)被布置为基于所述天气数据(230)来确定所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始。
6.根据权利要求5所述的自适应天线罩加热系统(200、300、400)，其中，所述天气数据(230)包括指示在所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)附近的环境温度的当前温度值。
7.根据权利要求5或6中任一项所述的自适应天线罩加热系统(200、300、400)，其中，所述天气数据(230)包括指示在所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的地理位置附近的未来天气条件的天气预测信息。
8.根据前述权利要求中任一项所述的自适应天线罩加热系统(400)，其中，所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)包括点对点微波无线电链路收发机。
9.根据前述权利要求中任一项所述的自适应天线罩加热系统(200、400)，其中，被布置为确定所述至少一个TRX(210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始的所述处理单元(220、420)被包括在中央处理节点(410)中。
10.根据前述权利要求中任一项所述的自适应天线罩加热系统(300)，其中，所述自适应天线罩加热系统仅包括一个TRX(111)，其中，被布置为确定所述TRX(111)的天线罩上的累积降水的开始的所述处理单元(150′)被包括在所述TRX(111)中。
11.根据权利要求2至10中任一项所述的自适应天线罩加热系统(200、300、400)，其中，所述处理单元(150、220、420)被布置为使用机器学习算法基于所述链路数据来确定所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始。
12.根据权利要求2至11中任一项所述的自适应天线罩加热系统(200、400)，其中，所述处理单元(220、420)被布置为使用分类设备(225)基于所述链路数据来确定所述至少一个TRX(210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始。
13.一种处理单元(150、220、420)，被布置为确定至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始并且响应于确定所述累积降水的开始而通过控制信号(R1、R2、RN)来激活对应的天线罩加热设备(140、141)。
14.根据权利要求13所述的处理单元(150、220、420)，其中，所述处理单元(150、220、420)被布置为从所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)获取链路数据(X1、X2、XN)，其中，所述链路数据(X1、X2、XN)包括与所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的操作相关联的接收信号功率数据，其中，所述处理单元(150、220、420)还被布置为基于所述链路数据(X1、X2、XN)来确定所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的所述累积降水的开始。
15.根据权利要求14所述的处理单元(150、220、420)，其中，所述处理单元(150、220、420)被布置为：通过将所述接收信号功率数据与所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的相应参考信号功率水平进行比较，来监视其中部署了所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的地理区域中的降水水平；以及基于所述降水水平来确定所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始。
16.根据权利要求14或15中任一项所述的处理单元(150、220、420)，其中，所述链路数据(X1、X2、XN)还包括以下任一项：与所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)相关联的自适应滤波器状态、与数据检测相关联的均方误差MSE值、以及在信道滤波器之前和之后确定的功率差。
17.根据权利要求13至16中任一项所述的处理单元(150、220、420)，其中，所述处理单元(150、220、420)被布置为获取与其中部署了至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的地理区域相关联的天气数据(230)，其中，所述处理单元(150、220、420)被布置为基于所述天气数据(230)来确定至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始。
18.根据权利要求17所述的处理单元(150、220、420)，其中，所述天气数据(230)包括指示在至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)附近的环境温度的当前温度值。
19.根据权利要求17或18中任一项所述的处理单元(150、220、420)，其中，所述天气数据(230)包括指示在至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的地理位置附近的未来天气条件的天气预测信息。
20.根据权利要求13至19中任一项所述的处理单元(150、220、420)，其中，被布置为确定至少一个TRX(210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始的所述处理单元(220、420)被包括在中央处理节点(410)中。
21.根据权利要求13至20中任一项所述的处理单元(150、220、420)，其中，所述处理单元(150、220、420)被布置为使用机器学习算法基于所述链路数据来确定至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始。
22.根据权利要求13至21中任一项所述的处理单元(150、220、420)，其中，所述处理单元(220、420)被布置为使用分类设备(225)基于所述链路数据来确定至少一个TRX(210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始。
23.一种用于点对点无线电链路中的自适应天线罩加热的方法(100)，其中，所述方法包括：
确定(S101)至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始；以及
响应于确定所述累积降水的开始，通过控制信号(R1、R2、RN)来激活(S102)对应的天线罩加热设备(140、141)。
24.根据权利要求23所述的方法，其中，所述方法包括：
从所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)获取(S1011)链路数据(X1、X2、XN)，其中，所述链路数据(X1、X2、XN)包括与所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的操作相关联的接收信号功率数据；以及
基于所述链路数据(X1、X2、XN)来确定(S1012)至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的所述天线罩上的累积降水的开始。
25.根据权利要求24所述的方法，其中，所述方法包括：
通过将所述接收信号功率数据与至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的相应参考信号功率水平进行比较，来监视(S1021)其中部署了至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的地理区域中的降水水平；以及
基于所述降水水平来确定(S1022)所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的天线罩上的累积降水的开始。
26.根据权利要求24或25中任一项所述的方法，其中，所述链路数据(X1、X2、XN)还包括以下任一项：与所述至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)相关联的自适应滤波器状态、与数据检测相关联的均方误差MSE值、以及在信道滤波器之前和之后确定的功率差。
27.根据权利要求23至26中任一项所述的方法，其中，所述方法包括：
获取(S1031)与其中部署了至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的地理区域相关联的天气数据(230)；以及
基于所述天气数据(230)来确定(S1032)至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的所述天线罩(110、120)上的累积降水的开始。
28.根据权利要求27所述的方法，其中，所述天气数据(230)包括指示在至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)附近的环境温度的当前温度值。
29.根据权利要求27或28中任一项所述的方法，其中，所述天气数据(230)包括指示在至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的地理位置附近的未来天气条件的天气预测信息。
30.根据权利要求23至29中任一项所述的方法，其中，所述方法包括：使用机器学习算法基于所述链路数据来确定至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的所述天线罩上的累积降水的开始。
31.根据权利要求23至30中任一项所述的方法，其中，所述方法包括：使用分类设备(225)基于所述链路数据来确定至少一个TRX(111、121、210A、210B、210C)的所述天线罩上的累积降水的开始。
32.根据权利要求23至31中任一项所述的方法，其中，所述方法由根据权利要求13至22中任一项所述的处理单元(150、220、420)来执行。
33.一种计算机程序产品(700)，包括根据权利要求23至31中的至少一项所述的计算机程序(710)和其上存储了所述计算机程序的计算机可读存储介质(720)。
34.一种点对点无线电链路(100)，包括根据权利要求1至12中任一项所述的自适应天线罩加热系统(200、300、400)。
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