CN114844545A - 基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法 - Google Patents

基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法 Download PDF

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CN114844545A CN202210480587.5A CN202210480587A CN114844545A CN 114844545 A CN114844545 A CN 114844545A CN 202210480587 A CN202210480587 A CN 202210480587A CN 114844545 A CN114844545 A CN 114844545A
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张明寒
邓淼佩
周婷
俞菲
徐琴珍
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Abstract

本发明公开了一种基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法，通过上行sub6GHz信道和由少量激活天线发送的下行毫米波导频对用户的最佳波束进行预测。具体地说，本发明设计了一种新的双输入神经网络架构，可以融合sub‑6GHz频段信道信息和毫米波频段信道的部分信息，输出各个波束为最优波束的概率。同时，为了使模型具备快速泛化到不同基站场景的能力，采用元学习MAML算法更新模型参数，使得预训练模型具备更强大的学习能力，能够在新基站场景中通过少量样本快速收敛到理想性能。本发明提出的算法相比传统的波束扫描降低了时间开销，同时也避免了获取毫米波完整信道CSI所带来的巨大训练开销。

Description

基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法
技术领域
本发明属于无线通信、深度学习领域，具体涉及基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法。
背景技术
毫米波以及大规模MIMO是5G移动通信的重要关键技术之一，30-300GHz频段的毫米波通信可以提供极大的传输带宽，是当前sub-6GHz频段的关键补偿。为了对抗毫米波频段严重的路径损耗，在发射端通常会部署大量的天线，向通信用户形成一束高度定向的波束。
在实际通信中，通常使用码本来实现波束赋形，码本中每个码字对应一束波束。目前，基于码本的波束形成方法主要是通过穷搜算法，基站端和用户端分别遍历码本中的码字，寻找接收功率最大的波束作为最优波束。但随着基站端天线数量的增加，码本也随之增大，使用穷尽搜索会带来很大的时间开销。后续研究者在穷尽搜索的基础上采用了分层搜索算法，将搜索分为了扇区级扫描和波束级扫描两大阶段。在扇区级阶段，基站会用宽波束扫描所有角度的空间，确定了最佳扇区后，再使用窄波束确定用户的最优波束。分层搜索算法较穷搜法有了很大改善，但依然有着不小的时间开销，仍有一定的优化空间。
随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试使用深度学习算法进行波束训练，降低时间开销成本。由于完整获取毫米波信道CSI需要极大的训练开销，人们尝试利用带外信息(OOB)进行波束训练，即利用另一个频段获取的信道CSI协助当前频段的传输。有研究者模拟了频率900MHz到90GHz的传播路径中具有共同角度的路径占比超过90％，这表明通过6GHz以下频段的信道信息与毫米波信道信息之间是存在关联性的。现有的通过sub6信道进行波束训练的算法取得了一定的效果，但在复杂场景中性能比较一般，且模型不具备良好的泛化性，导致模型处于新的通信场景时往往需要重新训练。
本发明所提出的算法提出使用部分毫米波导频信道来矫正sub6信道的预测误差，且激活的毫米波天线是由输入的sub6信道信息自适应选择的，在不同的场景下基站会选择激活不同的天线来辅助预测。同时，为了让模型具备泛化能力，适应更多的通信场景，在模型参数训练阶段，使用基于元学习的MAML算法进行模型参数更新。基于元学习的预训练模型具有更好的学习能力，使模型部署在其他通信场景时仅经过小样本快速迭代即可达到理想的预测性能，提高了模型的部署可行性。
发明内容
为了减少毫米波通信系统的下行波束训练开销，本发明提出了一种基基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法。本算法使用部分毫米波导频信道来矫正sub6信道的预测误差，且激活的毫米波天线是由输入的sub6信道信息自适应选择的，同时使用元学习算法MAML提升模型的泛化性能。
为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法，其训练过程包括如下步骤：
步骤(1)：构建ntask个子任务，每个子任务对应一个基站的通信环境，每个Task包括了一个支撑集(Supportset)和一个查询集(Query set)。搭建波束选择预测模型，包括sub6模块、天线选择模块、毫米波模块、分类模块，初始化模型参数Θ；
步骤(2)：对于子任务Ti，将支撑集中的sub6信道CSI输入到sub6模块，得到sub6特征向量。将sub6特征向量输入到天线选择模块，得到激活的毫米波天线索引。获取支撑集中激活天线的导频，输入毫米波模块，得到毫米波特征向量；将sub6特征向量与毫米波特征向量融合，输入到分类模块，得到各个波束为最优波束的概率；
步骤(3)：计算支撑集的损失函数，反向更新模型参数。经过L次梯度更新，得到更新后的模型参数
Figure BDA0003627443350000021
步骤(4)：基于模型参数
Figure BDA0003627443350000022
在查询集上进行预测，计算损失函数。基于Batch内全部任务的损失函数进行反向梯度下降，更新模型参数Θ(t+1)；
读取下一个Batch的子任务，循环步骤(2)到步骤(4)，直到模型收敛。
步骤(5)：根据模型输出的概率向量，得到Top-1最优波束和Top-3最优波束。
作为优选，所述步骤(1)的具体步骤包括：
(1.1)子任务划分：元学习的基本训练单元是Task，即子任务。每一个子任务对应一种基站所处的通信场景。每个子任务内划分出支撑集(Supportset)和查询集(Queryset)。
(1.2)支撑集由
Figure BDA0003627443350000023
组成，其中
Figure BDA0003627443350000024
表示用户和基站之间的sub6GHz信道矩阵，Ns表示sub6频段基站天线数量，Nc表示载波数量。
Figure BDA0003627443350000025
表示用户和基站之间的毫米波信道信息，Nm表示毫米波频段基站天线数量。yspt表示用户和基站之间最佳波束对应的码字索引。查询集由
Figure BDA0003627443350000026
组成，各部分含义与支撑集同理。
支撑集用于模型进行innerloop训练，查询集用于评估innerloop后模型的推理能力，并对模型进行outerloop训练。
作为优选，所述步骤(2)的具体步骤包括：
(2.1)sub6模块：将Xsub6转换成1维向量，输入sub6模块，输出特征向量ys。模块由Ls层全连接网络组成，表示为
Figure BDA0003627443350000031
其中Θs＝{Ws，bs}表示全连接层的权重和偏置，
Figure BDA0003627443350000032
表示模型的非线性函数，可以写成
Figure BDA0003627443350000033
其中
Figure BDA0003627443350000034
表示Relu激活函数。
(2.2)天线选择模块：天线选择模块用于选择激活少量毫米波天线，辅助sub6信道信息进行波束选择。模块输入sub6特征向量ys，输出天线选择向量v。将向量n与毫米波信道矩阵Xmm相乘，得到所选天线对应的部分毫米波信道信息X′mm。
天线选择模块由Lv层全连接网络组成，天线选择向量
Figure BDA0003627443350000035
其中0代表未被选择的天线，1代表选择的天线。v可表示为
Figure BDA0003627443350000036
其中C(·)表示一种编码函数，可以将前
Figure BDA0003627443350000037
个最大的元素编码为1，其余编码为0。
Figure BDA0003627443350000038
表示选择的天线个数，
Figure BDA0003627443350000039
由于C(·)是不可微的，阻碍了神经网络的反向传播，因此设置可微向量
Figure BDA00036274433500000310
近似表达v，其中
Figure BDA00036274433500000311
Figure BDA00036274433500000312
当模型进行前向推理时，将
Figure BDA00036274433500000313
通过编码器C(·)得到v，而当模型反向梯度更新时，跳过编码器而使用
Figure BDA00036274433500000314
的梯度代替v。对于
Figure BDA00036274433500000315
我们期待它具有
Figure BDA00036274433500000316
个
Figure BDA00036274433500000317
个0。为了让
Figure BDA00036274433500000318
的形状与我们期待相同，需要对
Figure BDA00036274433500000319
施加一定的惩罚
Figure BDA0003627443350000041
被选择的天线所对应的毫米波信道信息X′mm可表示如下
X′mm＝vT·Xmm
(2.3)毫米波模块：将激活天线的毫米波信道矩阵X′mm转换为一维向量，输入到毫米波模块，输出特征向量ym。模块由Lm层全连接网络组成。
(2.4)分类模块：将sub6特征向量ys与毫米波特征向量ym进行拼接，输入到分类模块。模块由Lp层全连接网络组成。输出最优波束概率向量
Figure BDA0003627443350000042
表示为
Figure BDA0003627443350000043
作为优选，所述步骤(3)的具体步骤包括：
(3.1)计算模型输出概率向量
Figure BDA0003627443350000044
与标签yspt之间的损失函数
Figure BDA0003627443350000045
Figure BDA0003627443350000046
加上步骤(2.2)中计算的天线选择模块损失函数
Figure BDA0003627443350000047
作为支撑集损失函数
Figure BDA0003627443350000048
Figure BDA0003627443350000049
(3.2)利用反向梯度下降法更新模型参数
Figure BDA00036274433500000410
循环执行训练过程L次，得到基于支撑集训练的模型参数
Figure BDA00036274433500000411
其中Ti代表第i个子任务，
Figure BDA00036274433500000412
表示第i个子任务支撑集数据。
作为优选，所述步骤(4)的具体步骤包括：
(4.1)基于模型参数
Figure BDA00036274433500000413
验证模型在查询集上的性能。将
Figure BDA00036274433500000414
输入到模型，得到预测概率
Figure BDA00036274433500000415
Figure BDA00036274433500000416
计算预测概率
Figure BDA00036274433500000417
与查询集标签yqry之间的损失函数
Figure BDA00036274433500000418
Figure BDA0003627443350000051
Figure BDA0003627443350000052
(4.2)遍历Batch内所有的子任务，反向梯度更新模型参数Θ
Figure BDA0003627443350000053
将
Figure BDA0003627443350000054
代入后可以推导一个Batch的参数更新公式为
Figure BDA0003627443350000055
作为优选，所述步骤(5)的具体步骤包括：
(5.1)Top-1最优波束：选取模型输出的概率向量
Figure BDA0003627443350000056
中最大值所在索引为最优波束在该码本中的索引。
(5.2)Top-3最优波束：选取模型输出的概率向量
Figure BDA0003627443350000057
中前三大的值在索引为最优波束候选，当通信环境SNR较差时，Top-1最优波束的预测准确率会有一定下降，可以从Top-3最优波束候选池中进行波束扫描，确定最优波束。
本发明的有益效果：
1)利用机器学习算法，可以通过算法直接预测出最优波束选择，避免了搜索波束带来的时间开销。采用带外信息进行波束训练，避免了获取毫米波信道信息带来的训练开销；
2)模型基于sub6信道信息结合部分毫米波导频信息，相比于只基于sub6信道的情况，本发明的算法的性能更优；
3)算法可以自适应地选择激活的毫米波天线，针对不同的通信场景可以有选择性进行补偿，进一步提升了模型性能；
4)基于元学习MAML算法对模型参数进行训练，使得模型具备良好的泛化能力，能够在仅依靠小样本训练集的情况下快速收敛，提高了模型的可部署性。
附图说明
图1为基于sub-6Ghz信道和部分毫米波信道的波束选择算法流程图；
图2为算法在线推理流程示意图；
图3为不同SNR下算法预测性能示意图；
图4基于MAML优化模型泛化能力示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施方式，对本技术方案作进一步说明。
如图1-4所示，本发明基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法，将波束训练问题建模为多分类问题，模型由sub6模块、天线选择模块、毫米波模块以及分类模块组成。
1.仿真环境搭建
仿真通信环境基于开源场景-DeepMIMO数据集“01”场景搭建。“01”光线追踪场景是包括两条街道和一个十字路口的户外场景。该场景下共有18个基站，所有基站的高度均为6米，均匀分布在街道的两侧。场景内共有1184923个通信用户，每个用户随机以0～20km/h的速度沿场景内随机方向移动。街道的两侧都有楼房，建筑物的高度为60米。
所有基站可同时工作在3.5GHz频段以及28GHz频段，其中在3.5GHz频段天线数量为Ns，28GHz频段天线数量为Nm，采取平面天线阵列分布。
基站与用户之间的通信信道可以表示为
Figure BDA0003627443350000061
其中αl为第l条路径的衰减系数，
Figure BDA0003627443350000062
为第l条路径的离开方位角，
Figure BDA0003627443350000063
第l条路径的离开仰角。υl是路径l的相位，τl是路径l的传播时延，B为信号带宽，K为载波数，a(·)为信道响应向量。
设
Figure BDA0003627443350000064
表示在sub-6GHz频段的第k个子载波的下行信道向量，ss[k]表示第k个子载波发送的导频。则接收到的信号ys[k]可以表示为
Figure BDA0003627443350000065
其中ns[k]是服从高斯分布
Figure BDA0003627443350000066
的随机噪声。采用最小二乘法对每个子载波进行信道估计，表示如下：
Figure BDA0003627443350000067
同理，对于毫米波频段，
Figure BDA0003627443350000068
表示在sub-6GHz频段的第k个子载波的下行信道向量，sm[k]表示第k个子载波发送的导频。则接收到的信号ym[k]可以表示为
Figure BDA0003627443350000069
其中f为码本F中的码字。同理，采用最小二乘法对毫米波信道矩阵进行估计。
下行传输的AR可以定义为
Figure BDA0003627443350000071
其中Ps代表发射功率，
Figure BDA0003627443350000072
代表噪声功率，k代表第k个载波。令R(hm，f)取值最大的f，称之为最优波束。
构造sub6信道信息Xsub6、毫米波信道信息Xmm以及最优波束y作为训练集。
仿真环境设置参数如下：
1)基站天线采用均匀平面阵列分布，sub6频段天线数Ns＝2×2，毫米波频段天线数Nm＝16×16；用户侧采用单根全相天线
2)基站工作频率为3.5GHz和28GHz
3)毫米波采用DFT码本
4)载波数K＝32
2.基于sub6Ghz信道以及部分导频的毫米波通信波束选择算法训练过程
元学习的基本训练单元是Task，即子任务。每一个子任务对应一种基站所处的通信场景。每个子任务内划分出支撑集(Supportset)和查询集(Query set)。
支撑集由
Figure BDA0003627443350000073
组成，其中
Figure BDA0003627443350000074
表示用户和基站之间的sub6GHz信道矩阵，Ns表示sub6频段基站天线数量，Nc表示载波数量。
Figure BDA0003627443350000075
表示用户和基站之间的毫米波信道信息，Nm表示毫米波频段基站天线数量。yspt表示用户和基站之间最佳波束对应的码字索引。查询集由
Figure BDA0003627443350000076
组成，各部分含义与支撑集同理。
支撑集用于模型进行innerloop训练，查询集用于评估innerloop后模型的推理能力，并对模型进行outerloop训练。
将Xsub6转换成1维向量，输入sub6模块，输出特征向量ys。模块由Ls层全连接网络组成，表示为
Figure BDA0003627443350000077
其中Θs＝{Ws，bs}表示全连接层的权重和偏置，
Figure BDA0003627443350000078
表示模型的非线性函数，可以写成
Figure BDA0003627443350000081
其中
Figure BDA0003627443350000082
表示Relu激活函数。
天线选择模块用于选择激活少量毫米波天线，辅助sub6信道信息进行波束选择。模块输入sub6特征向量ys，输出天线选择向量v。将向量n与毫米波信道矩阵Xmmm相乘，得到所选天线对应的部分毫米波信道信息X′mm。
天线选择模块由Lv层全连接网络组成，天线选择向量
Figure BDA0003627443350000083
其中0代表未被选择的天线，1代表选择的天线。v可表示为
Figure BDA0003627443350000084
其中C(·)表示一种编码函数，可以将前
Figure BDA0003627443350000085
个最大的元素编码为1，其余编码为0。
Figure BDA0003627443350000086
表示选择的天线个数，
Figure BDA0003627443350000087
由于C(·)是不可微的，阻碍了神经网络的反向传播，因此设置可微向量
Figure BDA0003627443350000088
近似表达v，其中
Figure BDA0003627443350000089
Figure BDA00036274433500000810
当模型进行前向推理时，将
Figure BDA00036274433500000811
通过编码器C(·)得到v，而当模型反向梯度更新时，跳过编码器而使用
Figure BDA00036274433500000812
的梯度代替v。对于
Figure BDA00036274433500000813
我们期待它具有
Figure BDA00036274433500000820
个
Figure BDA00036274433500000821
0。为了让
Figure BDA00036274433500000822
的形状与我们期待相同，需要对
Figure BDA00036274433500000816
施加一定的惩罚
Figure BDA00036274433500000817
被选择的天线所对应的毫米波信道信息X′mm可表示如下
X′mm＝vT.Xmm
将激活天线的毫米波信道矩阵X′mm转换为一维向量，输入到毫米波模块，输出特征向量ym。模块由Lm层全连接网络组成。
将sub6特征向量ys与毫米波特征向量ym进行拼接，输入到分类模块。模块由Lp层全连接网络组成。输出最优波束概率向量
Figure BDA00036274433500000818
表示为
Figure BDA00036274433500000819
计算模型输出概率向量
Figure BDA0003627443350000091
与标签yspt之间的损失函数
Figure BDA0003627443350000092
Figure BDA0003627443350000093
加上步骤(2.2)中计算的天线选择模块损失函数
Figure BDA0003627443350000094
作为支撑集损失函数
Figure BDA00036274433500000921
Figure BDA0003627443350000095
利用反向梯度下降法更新模型参数
Figure BDA0003627443350000096
循环执行训练过程L次，得到基于支撑集训练的模型参数
Figure BDA0003627443350000097
其中Ti代表第i个子任务，
Figure BDA0003627443350000098
表示第i个子任务支撑集数据。
基于模型参数
Figure BDA0003627443350000099
验证模型在查询集上的性能。将
Figure BDA00036274433500000910
输入到模型，得到预测概率
Figure BDA00036274433500000911
Figure BDA00036274433500000912
计算预测概率
Figure BDA00036274433500000913
与查询集标签yqry之间的损失函数
Figure BDA00036274433500000914
Figure BDA00036274433500000915
Figure BDA00036274433500000916
遍历Batch内所有的子任务，反向梯度更新模型参数Θ
Figure BDA00036274433500000917
将
Figure BDA00036274433500000918
代入后可以推导一个Batch的参数更新公式为
Figure BDA00036274433500000919
仿真环境参数
Figure BDA00036274433500000920
Figure BDA0003627443350000101
仿真结果分析：
图3展示了当取
Figure BDA0003627443350000102
时，算法分别在SNR＝{0,5,10,15,20,25,30}的情况下预测最优波束的准确率。其中，三角符号代表Top-3最优波束中包含最优波束的概率，方形符号代表Top-1最优波束等于最优波束的概率，星号代表了仅依靠sub-6GHz信道信息进行预测的准确率。
从预测结果可以看到，仅依靠sub-6GHz信道信息进行波束预测的性能较差。当通信环境质量较好时(SNR≥15dB)，Top-1最优波束的预测准确率可达90％以上。当环境干扰比较严重时，Top-1最优波束的预测准确率会有一定的下降。
算法预测的Top-3最优波束中包含最优波束的概率在信噪比从30下降到0dB的情况下，始终可以保持非常优秀的准确率。这说明噪声虽然对本算法的预测带来了一定的干扰，但算法仍然可以较为准确地判断出最优波束的粗略方向。若基站所处通信环境长期存在较大的干扰，且基站对于可达速率较敏感，可以选择从Top-3最优波束候选池中进行波束扫描，选择其中接收强度最好的波束作为下行通信波束。
图4展示了基于MAML训练的模型、传统预训练模型和随机初始化模型在新的通信环境下学习能力的比较。可以看出，虽然基于MAML训练的模型在训练前准确率低于预训练模型，但在进行10轮epochs后，模型预测性能迅速提升到80％以上，且在后续训练中始终好于传统的预训练模型，证明了基于MAML训练模型具有更强的学习能力和泛化性能。
应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (6)

1.一种基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤(1)：构建ntask个子任务，每个子任务对应一个基站的通信环境，每个Task包括了一个支撑集和一个查询集；搭建波束选择预测模型，包括sub6模块、天线选择模块、毫米波模块、分类模块，初始化模型参数Θ；
步骤(2)：对于子任务Ti，将支撑集中的sub6信道CSI输入到sub6模块，得到sub6特征向量；将sub6特征向量输入到天线选择模块，得到激活的毫米波天线索引；获取支撑集中激活天线的导频，输入毫米波模块，得到毫米波特征向量；将sub6特征向量与毫米波特征向量融合，输入到分类模块，得到各个波束为最优波束的概率；
步骤(3)：计算支撑集的损失函数，反向更新模型参数；经过L次梯度更新，得到更新后的模型参数
Figure FDA0003627443340000015
步骤(4)：基于模型参数
Figure FDA0003627443340000016
在查询集上进行预测，计算损失函数；基于Batch内全部任务的损失函数进行反向梯度下降，更新模型参数Θ(t+1)；
读取下一个Batch的子任务，循环步骤(2)到步骤(4)，直到模型收敛；
步骤(5)：根据模型输出的概率向量，得到Top-1最优波束和Top-3最优波束。
2.根据权利要求1所述的基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法，其特征在于：所述步骤(1)的具体步骤包括：
(1.1)子任务划分：元学习的基本训练单元是Task，即子任务；每一个子任务对应一种基站所处的通信场景；每个子任务内划分出支撑集和查询集；
(1.2)支撑集由
Figure FDA0003627443340000011
组成，其中
Figure FDA0003627443340000012
表示用户和基站之间的sub6GHz信道矩阵，Ns表示sub6频段基站天线数量，Nc表示载波数量；
Figure FDA0003627443340000013
表示用户和基站之间的毫米波信道信息，Nm表示毫米波频段基站天线数量；yspt表示用户和基站之间最佳波束对应的码字索引；查询集由
Figure FDA0003627443340000014
组成，各部分含义与支撑集同理；
支撑集用于模型进行innerloop训练，查询集用于评估innerloop后模型的推理能力，并对模型进行outerloop训练。
3.根据权利要求1所述的基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体步骤包括：
(2.1)sub6模块：将Xsub6转换成1维向量，输入sub6模块，输出特征向量ys；模块由Ls层全连接网络组成，表示为
Figure FDA0003627443340000021
其中Θs＝{Ws,bs}表示全连接层的权重和偏置，
Figure FDA0003627443340000022
表示模型的非线性函数，写成
Figure FDA0003627443340000023
其中
Figure FDA0003627443340000024
表示Relu激活函数；
(2.2)天线选择模块：天线选择模块用于选择激活少量毫米波天线，辅助sub6信道信息进行波束选择；模块输入sub6特征向量ys，输出天线选择向量v；将向量n与毫米波信道矩阵Xmm相乘，得到所选天线对应的部分毫米波信道信息X′mm；
天线选择模块由Lv层全连接网络组成，天线选择向量
Figure FDA0003627443340000025
其中0代表未被选择的天线，1代表选择的天线；v表示为
Figure FDA0003627443340000026
其中C(·)表示一种编码函数，将前
Figure FDA0003627443340000027
个最大的元素编码为1，其余编码为0；
Figure FDA0003627443340000028
表示选择的天线个数，
Figure FDA0003627443340000029
由于C(·)是不可微的，阻碍了神经网络的反向传播，因此设置可微向量
Figure FDA00036274433400000210
近似表达v，其中
Figure FDA00036274433400000211
Figure FDA00036274433400000212
当模型进行前向推理时，将
Figure FDA00036274433400000213
通过编码器C(·)得到v，而当模型反向梯度更新时，跳过编码器而使用
Figure FDA00036274433400000214
的梯度代替v；对于
Figure FDA00036274433400000215
期待它具有
Figure FDA00036274433400000216
个1，
Figure FDA00036274433400000217
个0；为了让
Figure FDA00036274433400000218
的形状与期待相同，需要对
Figure FDA00036274433400000219
施加一定的惩罚
Figure FDA00036274433400000220
被选择的天线所对应的毫米波信道信息X′mm表示如下
X′mm＝v⊙Xmm
(2.3)毫米波模块：将激活天线的毫米波信道矩阵X′mm转换为一维向量，输入到毫米波模块，输出特征向量ym；模块由Lm层全连接网络组成；
(2.4)分类模块：将sub6特征向量ys与毫米波特征向量ym进行拼接，输入到分类模块；模块由Lp层全连接网络组成；输出最优波束概率向量
Figure FDA0003627443340000031
表示为
Figure FDA0003627443340000032
4.根据权利要求1所述的基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法，其特征在于：所述步骤(3)的具体步骤包括：
(3.1)计算模型输出概率向量
Figure FDA0003627443340000033
与标签yspt之间的损失函数
Figure FDA0003627443340000034
Figure FDA0003627443340000035
加上步骤(2.2)中计算的天线选择模块损失函数
Figure FDA0003627443340000036
作为支撑集损失函数
Figure FDA0003627443340000037
Figure FDA0003627443340000038
(3.2)利用反向梯度下降法更新模型参数
Figure FDA0003627443340000039
循环执行训练过程L次，得到基于支撑集训练的模型参数
Figure FDA00036274433400000310
其中Ti代表第i个子任务,
Figure FDA00036274433400000311
表示第i个子任务支撑集数据。
5.根据权利要求1所述的基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法，其特征在于：所述步骤(4)的具体步骤包括：
(4.1)基于模型参数
Figure FDA00036274433400000312
验证模型在查询集上的性能；将
Figure FDA00036274433400000313
输入到模型，得到预测概率
Figure FDA00036274433400000314
Figure FDA00036274433400000315
计算预测概率
Figure FDA00036274433400000316
与查询集标签yqry之间的损失函数
Figure FDA00036274433400000317
Figure FDA00036274433400000318
Figure FDA00036274433400000319
(4.2)遍历Batch内所有的子任务，反向梯度更新模型参数Θ
Figure FDA0003627443340000041
将
Figure FDA0003627443340000042
代入后可以推导一个Batch的参数更新公式为
Figure FDA0003627443340000043
6.根据权利要求1所述的基于sub6GHz信道以及部分毫米波导频的通信波束选择方法，其特征在于：所述步骤(5)的具体步骤包括：
(5.1)Top-1最优波束：选取模型输出的概率向量
Figure FDA0003627443340000044
中最大值所在索引为最优波束在该码本中的索引；
(5.2)Top-3最优波束：选取模型输出的概率向量
Figure FDA0003627443340000045
中前三大的值在索引为最优波束候选，当通信环境SNR较差时，Top-1最优波束的预测准确率会有一定下降，从Top-3最优波束候选池中进行波束扫描，确定最优波束。
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