CN114390537B - 用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法及相关设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供的一种用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法及相关设备，通过摄像头获取目标物体的运动图像，采用CV算法确定目标物体的当前位置信息和运动信息，基于当前位置信息、运动信息和基站的位置信息确定到达角度，基于所述到达角度确定基站中每个天线的相位信息。基于该相位信息建立了基站与目标物体之间的通信链路，从而确定波束，完成波束赋形与通信覆盖。本申请的用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法基于位置信息进行波束选择，有效缩小波束扫描范围，进一步提高了波束选择的效率和准确性。
Description
技术领域
本申请涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法及相关设备。
背景技术
波束赋形是一种基于天线阵列的信号预处理技术，波束赋形通过调整天线阵列中每个阵元的加权系数产生具有指向性的波束，从而能够获得明显的阵列增益。波束形成的性能增益主要来源于定向通信。为了实现所需的阵列增益从而充分利用波束赋形的优势，发射机和接收机需要协同工作，以确保发射和接收波束的方向正确对齐，这一过程通常被称为波束发现。最常用的基于反馈机制的波束发现方法，包括波束扫描、波束测量、波束确定和波束报告等多个过程。
基站波束赋形技术的高效通信依赖于收发节点的波束对齐，即波束选择过程，而在以物体超高速度移动的背景下则会增加资源开销，同时导致通信连接建立延迟。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法及相关设备。
基于上述目的，本申请提供了一种用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法，包括：
S1、获取目标物体的运动图像；
S2、基于所述运动图像通过计算机视觉CV算法得到所述目标物体的当前位置信息和运动信息以及基站的位置信息；
S3、基于所述当前位置信息、所述运动信息和所述基站的位置信息确定所述目标物体与基站天线间的到达角度；
S4、基于所述到达角度通过计算得到所述基站中各天线对应的相位信息；
S5、基于所述相位信息对所述目标物体进行波束赋形；
S6、基于所述当前位置信息和所述运动信息确定所述目标物体的预测位置；
S7、响应于确定所述预测位置在所述基站的通信覆盖范围内，返回S1，响应于确定所述预测位置不在所述基站的通信覆盖范围内，则完成对所述目标物体的通信覆盖。
进一步的，在步骤S2之前还包括：
基于计算机视觉CV算法对所述目标物体的类别进行检测，
响应于确定所述目标物体属于预设物体类别时，进行步骤S2，响应于确定所述目标物体不属于预设物体类别时，返回步骤S1。
进一步的，所述基于所述运动图像通过计算机视觉CV算法得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息，还包括：
响应于确定所述运动图像的亮度大于等于预设阈值时，通过第一目标检测算法对所述运动图像进行计算，以得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息；
响应于确定所述运动图像的亮度小于所述预设阈值时，通过第二目标检测算法对所述运动图像进行计算，以得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息。
进一步的，所述到达角度计算表达式为
θab＝arg(σa-σb)
σa＝(xa，ya，za)
σb＝(xb，yb，zb)
其中，θab表示到达角度，xa，ya，za分别表示所述当前位置信息的三维坐标值，xb，yb，zb分别表示所述基站的三维坐标值。
进一步的，所述基于所述到达角度通过计算得到所述基站中各天线对应的相位信息，包括：所述相位信息具体为
τl＝(2π/λ)(l-1)(λ/2)COSθab
其中，τl表示各天线对应的相位，l＝1，2，...，L，L表示所述基站对所述目标物体进行通信覆盖的天线数量，λ表示所述基站发送信息的波长，相邻所述天线之间的距离间隔为λ/2。
进一步的，所述基于所述相位信息对所述目标物体进行波束赋形，包括：
基于所述相位信息确定波束赋形向量，基于所述波束赋形向量对所述目标物体进行波束赋形。
进一步的，所述预测位置具体表示为
σa-t＝(xa+v tsinα，ya+v cosα，za)
其中，xa，ya，za分别表示所述当前位置信息的三维坐标值，v表示所述目标物体的运动速度，α表示所述目标物体的速度方向，t表示所述运动图像帧率。
基于同一发明构思，本申请还提供了一种用于超高速移动物体的基站通信覆盖装置，包括：
图像获取模块，被配置为用于获取目标物体的运动图像；
计算模块，被配置为用于基于所述运动图像通过计算机视觉CV算法得到所述目标物体的当前位置信息和运动信息以及基站的位置信息；
到达角确定模块，被配置为用于基于所述当前位置信息、所述运动信息和所述基站的位置信息确定所述目标物体与基站天线间的到达角度；
相位信息确定模块，被配置为用于基于所述到达角度通过计算得到所述基站中各天线对应的相位信息；
波束赋形模块，被配置为用于基于所述相位信息对所述目标物体进行波束赋形；
位置预测模块，被配置为用于基于所述当前位置信息和所述运动信息确定所述目标物体的预测位置；
判定模块，被配置为用于响应于确定所述预测位置在所述基站的通信覆盖范围内，返回图像获取模块，响应于确定所述预测位置不在所述基站的通信覆盖范围内，则完成对所述目标物体的通信覆盖。
基于同一发明构思，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
基于同一发明构思，本申请还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上所述的方法。
从上面所述可以看出，本申请提供的用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法及相关设备，通过CV算法确定目标物体的当前位置信息，基于当前位置信息和基站的位置信息确定到达角度，基于所述到达角度确定基站中每个天线的相位信息。基于该相位信息建立了基站与目标物体之间的通信链路，从而确定波束，完成波束赋形与通信覆盖。本申请的用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法基于位置信息进行波束选择，有效缩小波束扫描范围，进一步提高了波束选择的效率和准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例的用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法的流程示意图；
图2为本申请实施例的基站与目标物体的通信场景示意图；
图3为本申请实施例的用于超高速移动物体的基站通信覆盖装置的结构示意图；
图4为本申请实施例的电子设备硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本申请进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本申请实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如背景技术所述，基站波束赋形技术的高效通信依赖于收发节点的波束对齐，也就是波束选择过程，而在超高速移动的背景下会增加资源开销以及通信连接建立延迟，基于反馈的波束选择不适合对超高速移动物体进行通信覆盖。因此，位置感知波束选择成为基于反馈的波束选择的可行替代方案。该方法的基础思路是利用接收机的位置来确定发送端对接收端的下行链路波束。本申请公开了一种用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法，基于位置信息进行波束选择，缩小波束扫描范围，进一步提高波束选择的效率和准确性。
以下结合附图来详细说明本申请的实施例。
本申请提供了一种用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法，参考图1，该方法包括以下几个步骤：
步骤S1、获取目标物体的运动图像。在与目标物体进行通信的基站上部署通信装置，本实施例中的基站为5G基站，通信装置包括摄像头、CV设备、天线、定位设备和相位控制器等等。通过摄像头获取所述目标物体的运动图像，通过天线、定位设备和相位控制器等对所述目标物体进行通信覆盖。
步骤S2、基于所述运动图像通过计算机视觉CV算法得到所述目标物体的当前位置信息和运动信息以及基站的位置信息。通过设置在所述基站上的CV设备对所述运动图像进行计算，以获取所述目标物体的位置信息和运动信息，在同一坐标系中，同时确定了基站的位置信息，也即得到了所述目标物体与所述基站的相对位置关系。
步骤S3、基于所述当前位置信息、所述运动信息和所述基站的位置信息确定所述目标物体与基站天线间的到达角度。
具体的，所述到达角度计算表达式为
θab＝arg(σa-σb)
σa＝(xa，ya，za)
σb＝(xb,yb,zb)
其中，θab表示到达角度，xa，ya，za分别表示所述当前位置信息的三维坐标值，xb，yb，zb分别表示所述基站的三维坐标值。
步骤S4、基于所述到达角度通过计算得到所述基站中各天线对应的相位信息。
具体的，所述相位表达式具体为
τl＝(2π/λ)(l-1)(λ/2)cosθab
其中，τl表示各天线对应的相位，l＝1，2，...，L，L表示所述基站对所述目标物体进行通信覆盖的天线数量，λ表示所述基站发送信息的波长，所述基站中的天线阵列是均匀分布的，相邻所述天线之间的距离间隔为λ/2。
步骤S5、基于所述相位信息对所述目标物体进行波束赋形。通过计算得到相位信息后，所述基站根据所述相位信息建立与所述目标物体之间的定向通信链路，从而完成对所述目标物体的波束赋形。
步骤S6、基于所述当前位置信息和所述运动信息确定所述目标物体的预测位置。
具体的，本实施例中的目标物体为高速运动的物体，例如运行中的高铁，因为高铁的运动轨迹是确定的，因此根据当前位置信息和所述运动信息可以较为准确的预测下一时刻高铁的位置。
步骤S7、响应于确定所述预测位置在所述基站的通信覆盖范围内，返回S1，响应于确定所述预测位置不在所述基站的通信覆盖范围内，则完成对所述目标物体的通信覆盖。
具体的，根据预测位置判断是否需要继续对所述目标物体进行通信覆盖，如果预测位置包含在通信覆盖范围内，则继续对所述目标物体进行通信覆盖，如果预测位置未包含在通信覆盖范围内，说明目标物体已经离开通信覆盖范围，即可停止对所述目标物体进行通信覆盖。
在本实施例中，参考图2，当高铁以高速运动至基站附近时，由于摄像头的视距距离要高于基站的通信距离，因此摄像头将提前监测到高铁，并通过CV算法确定高铁的位置和运动速度，同时高铁的行驶方向和轨迹是确定的，可根据高铁当前的位置信息和运动信息估计高铁在下一时刻的位置。若下一时刻的位置在所述基站的通信范围内，则继续对高铁进行通信覆盖，若下一时刻的位置不在所述基站的通信范围内，则完成对高铁的通信覆盖。本实施例的通信覆盖方法能够缩小波束扫描预定方向的搜索范围，提高波束成型的通信效率。
在一些实施例中，在步骤S2之前还包括：基于计算机视觉CV算法对所述目标物体的类别进行检测，响应于确定所述目标物体属于预设物体类别时，进行步骤S2，响应于确定所述目标物体不属于预设物体类别时，返回步骤S1。
具体的，通过CV设备检测到目标物体不属于预设物体类别时，无需对采集到的运动图像进行计算，当确定目标物体为预设物体类别时，则进行下一步CV计算。本实施例中，预设物体类别为高铁，当CV设备检测到目标物体为高铁时，对高铁的运动图像进行计算，进一步确定高铁的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息。
在一些实施例中，所述基于所述运动图像通过计算机视觉CV算法得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息，还包括：
响应于确定所述运动图像的亮度大于等于预设阈值时，通过第一目标检测算法对所述运动图像进行计算，以得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息；
响应于确定所述运动图像的亮度小于所述预设阈值时，通过第二目标检测算法对所述运动图像进行计算，以得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息。
具体的，在摄像头采集运动图像时，由于白天和夜晚光线差别较大，导致获取到的运动图像亮度不同。为了基于运动图像得到准确的位置信息和运动信息，针对不同亮度的运动图像，所需的CV算法也不相同。因此，在白天和夜晚进行运动图像获取时，需要不同的目标检测方法对运动图像进行计算。对于在白天获取的运动图像，通过第一目标检测算法对其进行计算，本实施例中的第一目标检测算法引用专利申请公布号为CN111460919A的目标检测及距离估计方法。对于在夜晚获取的运动图像，通过第二目标检测算法对其进行计算，本实施例中的第二目标检测算法引用专利申请公布号为CN100546380C的夜间目标检测和跟踪方法。
另外，若因为恶劣天气、能见度较低导致运动图像不清晰，致使CV算法的识别精度小于预设阈值，则需要基站通过现有的波束赋形方法对目标物体进行通信覆盖，也即通过基于反馈的波束选择方法对目标物体进行波束赋形，此种波束赋形的具体方法属于现有技术，此处不再赘述。
在一些实施例中，所述基于所述相位信息对所述目标物体进行波束赋形，包括：基于所述相位信息确定波束赋形向量，基于所述波束赋形向量对所述目标物体进行波束赋形。
具体的，所述波束赋形向量具体为
W＝[w1，w2，…，wl，…wL]
其中，wl表示第l根天线的权值，l＝1，2，...，L，Al表示波束赋形运算的响应幅度，j表示虚数单位。根据计算得到的波束赋形向量，基站对所述目标物体进行波束赋形。
在一些实施例中，所述预测位置具体表示为
σa-t＝(xa+v t sinα，ya+v cosα，za)
其中，xa，ya，za分别表示所述当前位置信息的三维坐标值，v表示所述目标物体的运动速度，α表示所述目标物体的速度方向，t表示所述运动图像帧率。
需要说明的是，本申请实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本申请实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
需要说明的是，上述对本申请的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种用于超高速移动物体的基站通信覆盖装置。
参考图3，所述用于超高速移动物体的基站通信覆盖装置，包括：
图像获取模块301，被配置为用于获取目标物体的运动图像；
计算模块302，被配置为用于基于所述运动图像通过计算机视觉CV算法得到所述目标物体的当前位置信息和运动信息以及基站的位置信息；
到达角确定模块303，被配置为用于基于所述当前位置信息、所述运动信息和所述基站的位置信息确定所述目标物体与基站天线间的到达角度；
相位信息确定模块304，被配置为用于基于所述到达角度通过计算得到所述基站中各天线对应的相位信息；
波束赋形模块305，被配置为用于基于所述相位信息对所述目标物体进行波束赋形；
位置预测模块306，被配置为用于基于所述当前位置信息和所述运动信息确定所述目标物体的预测位置；
判定模块307，被配置为用于响应于确定所述预测位置在所述基站与所述目标物体的通信覆盖范围内，返回图像获取模块，响应于确定所述预测位置不在所述基站与所述目标物体的通信覆盖范围内，则完成对所述目标物体的通信覆盖。
在一些实施例中，还包括类别确定模块308，被配置为用于基于计算机视觉CV算法对所述目标物体的类别进行检测，
响应于确定所述目标物体属于预设物体类别时，执行计算模块302，响应于确定所述目标物体不属于预设物体类别时，返回图像获取模块301。
在一些实施例中，所述计算模块302具体被配置为，所述基于所述运动图像通过计算机视觉CV算法得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息，还包括：
响应于确定所述运动图像的亮度大于等于预设阈值时，通过第一目标检测算法对所述运动图像进行计算，以得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息；
响应于确定所述运动图像的亮度小于所述预设阈值时，通过第二目标检测算法对所述运动图像进行计算，以得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息。
在一些实施例中，所述到达角确定模块303，具体被配置为所述到达角度计算表达式为
θab＝arg(σa-σb)
σa＝(xa，ya，za)
σb＝(xb,yb,zb)
其中，θab表示到达角度，xa，ya，za分别表示所述当前位置信息的三维坐标值，xb，yb，zb分别表示所述基站的三维坐标值。
在一些实施例中，所述相位信息确定模块304，具体被配置为所述基于所述到达角度通过计算得到所述基站中各天线对应的相位信息，包括：所述相位信息具体为
τl＝(2π/λ)(l-1)(λ/2)cosθab
其中，τl表示各天线对应的相位，l＝1，2，...，L，L表示所述基站对所述目标物体进行通信覆盖的天线数量，λ表示所述基站发送信息的波长，相邻所述天线之间的距离间隔为λ/2。
在一些实施例中，所述波束赋形模块305，具体被配置为所述基于所述相位信息对所述目标物体进行波束赋形，包括：
基于所述相位信息确定波束赋形向量，基于所述波束赋形向量对所述目标物体进行波束赋形。
在一些实施例中，所述位置预测模块306，具体被配置为所述预测位置具体表示为
σa-t＝(xa+v tsinα，ya+v cosα，za)
其中，xa，ya，za分别表示所述当前位置信息的三维坐标值，v表示所述目标物体的运动速度，α表示所述目标物体的速度方向，t表示所述运动图像帧率。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施例所述的用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法。
图4示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本申请的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本申请的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本申请实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本申请实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本申请实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本申请实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本申请的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本申请实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本申请的具体实施例对本申请进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本申请实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本申请实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、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 (10)
1.一种用于超高速移动物体的基站通信覆盖方法，其特征在于，包括：
S1、获取目标物体的运动图像；
S2、基于所述运动图像通过计算机视觉CV算法得到所述目标物体的当前位置信息和运动信息以及基站的位置信息；
S3、基于所述当前位置信息、所述运动信息和所述基站的位置信息确定所述目标物体与基站天线间的到达角度；
S4、基于所述到达角度通过计算得到所述基站中各天线对应的相位信息；
S5、基于所述相位信息对所述目标物体进行波束赋形；
S6、基于所述当前位置信息和所述运动信息确定所述目标物体的预测位置；
S7、响应于确定所述预测位置在所述基站的通信覆盖范围内，返回S1，响应于确定所述预测位置不在所述基站的通信覆盖范围内，则完成对所述目标物体的通信覆盖。
2.根据权利要求1所述的基站通信覆盖方法，其特征在于，在步骤S2之前还包括：
基于计算机视觉CV算法对所述目标物体的类别进行检测，
响应于确定所述目标物体属于预设物体类别时，进行步骤S2，
响应于确定所述目标物体不属于预设物体类别时，返回步骤S1。
3.根据权利要求1所述的基站通信覆盖方法，其特征在于，所述基于所述运动图像通过计算机视觉CV算法得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息，还包括：
响应于确定所述运动图像的亮度大于等于预设阈值时，通过第一目标检测算法对所述运动图像进行计算，以得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息；
响应于确定所述运动图像的亮度小于所述预设阈值时，通过第二目标检测算法对所述运动图像进行计算，以得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息。
4.根据权利要求1所述的基站通信覆盖方法，其特征在于，所述到达角度计算表达式为
θab＝arg(σa-σb)
σa＝(xa，ya，za)
σb＝(xb，yb，zb)
其中，θab表示到达角度，xa，yα，zα分别表示所述当前位置信息的三维坐标值，xb，yb，zb分别表示所述基站的三维坐标值。
5.根据权利要求1所述的基站通信覆盖方法，其特征在于，所述基于所述到达角度通过计算得到所述基站中各天线对应的相位信息，包括：所述相位信息具体为
τl＝(2π/λ)(l-1)(λ/2)cosθab
其中，τl表示各天线对应的相位，l＝1，2，...，L，L表示所述基站对所述目标物体进行通信覆盖的天线数量，λ表示所述基站发送信息的波长，相邻所述天线之间的距离间隔为λ/2。
6.根据权利要求1所述的基站通信覆盖方法，其特征在于，所述基于所述相位信息对所述目标物体进行波束赋形，包括：
基于所述相位信息确定波束赋形向量，基于所述波束赋形向量对所述目标物体进行波束赋形。
7.根据权利要求1所述的基站通信覆盖方法，其特征在于，所述预测位置具体表示为
σa-t＝(xa+v t sinα，ya+v cosα，za)
其中，xa，ya，za分别表示所述当前位置信息的三维坐标值，v表示所述目标物体的运动速度，α表示所述目标物体的速度方向，t表示所述运动图像帧率。
8.一种用于超高速移动物体的基站通信覆盖装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，被配置为用于获取目标物体的运动图像；
计算模块，被配置为用于基于所述运动图像通过计算机视觉CV算法得到所述目标物体的当前位置信息、运动信息以及基站的位置信息；
到达角确定模块，被配置为用于基于所述当前位置信息、所述运动信息和所述基站的位置信息确定所述目标物体与基站天线间的到达角度；
相位信息确定模块，被配置为用于基于所述到达角度通过计算得到所述基站中各天线对应的相位信息；
波束赋形模块，被配置为用于基于所述相位信息对所述目标物体进行波束赋形；
位置预测模块，被配置为用于基于所述当前位置信息和所述运动信息确定所述目标物体的预测位置；
判定模块，被配置为用于响应于确定所述预测位置在所述基站的通信覆盖范围内，返回图像获取模块，响应于确定所述预测位置不在所述基站的通信覆盖范围内，则完成对所述目标物体的通信覆盖。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7任一所述方法。
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