CN116321202A - 无线通信系统中的电子设备和方法 - Google Patents

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CN116321202A CN202310270756.7A CN202310270756A CN116321202A CN 116321202 A CN116321202 A CN 116321202A CN 202310270756 A CN202310270756 A CN 202310270756A CN 116321202 A CN116321202 A CN 116321202A
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Abstract

公开了一种无线通信系统中的电子设备和方法。一种电子设备包括处理电路，该处理电路被配置成：对用于自适应波束赋形的波束调整模型进行训练，以使得对于用户设备的任意移动路径，波束调整模型输出使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息，其中，所输出的波束信息是使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔最大化的波束信息。

Description

无线通信系统中的电子设备和方法
本申请是申请日为2017年3月8日、申请号为201710136250.1、发明名称为“无线通信系统中的电子设备和方法”的发明专利申请的分案申请。
技术领域
本公开涉及无线通信技术领域，更具体地，涉及一种用于实现以降低波束调整开销为目标的自适应波束赋形方案的无线通信系统中的电子设备和方法。
背景技术
现有的波束赋形技术主要分为两类：非码书的波束赋形和基于码书(codebook)的波束赋形。非码书的波束赋形通常需要获取准确的信道状态信息(channel stateinformation,CSI)，并且要求通信双方根据信道状态信息实时地更新波束赋形参数。现有的波束调整算法，通常涉及较高的计算复杂度，如矩阵求逆运算，因此涉及到大量的系统开销及测量、处理开销。另一方面，采用基于码书的波束赋形可以避免信道信息状态的获取，利用设计好的波束方向图(beam pattern)编辑为码书，通过实时地波束搜索寻找最优的收发波束权重矢量。因此，当码书长度小时，基于码书的波束赋形不失为一种好的选择。但是，随着天线阵元数目的增加，可选波束方向图的数目显著增加，随之用于波束搜索的时间也显著增加，导致建立链路的时间显著延长，造成大量的时间开销。在实时性要求较高的场合下，基于码书的波束赋形可能也无法满足性能的需求。因此，如何在保证链路性能的前提下，降低系统开销及测量、处理开销是当前亟待解决的问题。
发明内容
在下文中给出了关于本公开的简要概述，以便提供关于本公开的某些方面的基本理解。但是，应当理解，这个概述并不是关于本公开的穷举性概述。它并不是意图用来确定本公开的关键性部分或重要部分，也不是意图用来限定本公开的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出关于本公开的某些概念，以此作为稍后给出的更详细描述的前序。
鉴于以上问题，本公开的至少一方面的目的是提供一种能够降低波束调整开销同时保证用户设备的通信性能的无线通信系统中的电子设备和方法。
根据本公开的一方面，提供了一种无线通信系统中的电子设备，该电子设备包括处理电路，该处理电路被配置成：以训练数据对用于自适应波束赋形的波束调整模型进行训练，以使得对于用户设备的任意移动路径，波束调整模型输出使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息。
根据本公开的另一方面，还提供了一种无线通信系统中的电子设备，该电子设备包括处理电路，该处理电路被配置成至少根据关于用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的信息，利用由上述电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整，以实现自适应波束赋形。
根据本公开的另一方面，还提供了一种无线通信系统中的电子设备，该电子设备包括处理电路，该处理电路被配置成生成至少包括用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的报告以发送给用户设备的服务基站，从而服务基站根据所接收的报告、利用由上述电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整以实现自适应波束赋形。
根据本公开的另一方面，还提供了一种无线通信系统中的方法，该方法包括：以训练数据对用于自适应波束赋形的波束调整模型进行训练，以使得对于用户设备的任意移动路径，波束调整模型输出使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息。
根据本公开的另一方面，还提供了一种无线通信系统中的方法，该方法包括：至少根据关于用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的信息，利用由上述电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整，以实现自适应波束赋形。
根据本公开的另一方面，还提供了一种无线通信系统中的方法，该方法包括：生成至少包括用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的报告以发送给用户设备的服务基站，从而服务基站根据所接收的报告、利用由上述电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整以实现自适应波束赋形。
根据本公开的其它方面，还提供了用于实现上述根据本公开的方法的计算机程序代码和计算机程序产品以及其上记录有该用于实现上述根据本公开的方法的计算机程序代码的计算机可读存储介质。
根据本公开的无线通信系统中的电子设备和方法，通过以波束调整开销作为优化目标对波束调整模型进行训练，并利用如此训练得到的波束调整模型实现自适应波束赋形，能够在保证系统性能的情况下降低系统开销。
在下面的说明书部分中给出本公开实施例的其它方面，其中，详细说明用于充分地公开本公开实施例的优选实施例，而不对其施加限定。
附图说明
本公开可以通过参考下文中结合附图所给出的详细描述而得到更好的理解，其中在所有附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或者相似的部件。所述附图连同下面的详细说明一起包含在本说明书中并形成说明书的一部分，用来进一步举例说明本公开的优选实施例和解释本公开的原理和优点。其中：
图1是示出根据本公开的应用场景的示例的示意图；
图2是示出根据本公开的实施例的无线通信系统中的基站端的电子设备的功能配置示例的框图；
图3是示出神经网络的结构示例的示意图；
图4是示出根据本公开的实施例的电子设备中的获取单元的具体功能配置示例的框图；
图5是示出根据本公开的实施例的训练路径生成的仿真示例的示意图；
图6是示出根据本公开的实施例的部分波束的阵列增益方向图的示例的示意图；
图7是示出根据本公开的实施例的无线通信系统中的电子设备的功能配置示例的框图；
图8是示出根据本公开的实施例的电子设备中的调整单元的具体功能配置示例的框图；
图9是示出根据本公开的实施例的用户设备端的电子设备的功能配置示例的框图；
图10A至图10C是分别示出用于实现根据本公开的实施例的自适应波束赋形方案的信息交互过程的示例的流程图；
图11是示出根据本公开的实施例的无线通信系统中的基站端的方法的处理流程示例的流程图；
图12是示出根据本公开的实施例的无线通信系统中的基站端的方法的处理流程示例的流程图；
图13是示出本公开的实施例的无线通信系统中的用户设备端的方法的处理流程示例的流程图；
图14是示出根据本公开的实施例的用户设备的移动轨迹的仿真示例的示意图；
图15A至图15C是分别示出本公开的波束调整方案与现有技术的快速波束调整方案的波束调整次数比较、通信性能比较和波束选择比较的示意图；
图16是示出图14所示的移动轨迹中的一段移动轨迹的示意图；
图17是示出作为本公开的实施例中可采用的信息处理设备的个人计算机的示例结构的框图；
图18是示出可以应用本公开的技术的演进型节点(eNB)的示意性配置的第一示例的框图；
图19是示出可以应用本公开的技术的eNB的示意性配置的第二示例的框图；
图20是示出可以应用本公开的技术的智能电话的示意性配置的示例的框图；以及
图21是示出可以应用本公开的技术的汽车导航设备的示意性配置的示例的框图。
具体实施方式
在下文中将结合附图对本公开的示范性实施例进行描述。为了清楚和简明起见，在说明书中并未描述实际实施方式的所有特征。然而，应该了解，在开发任何这种实际实施例的过程中必须做出很多特定于实施方式的决定，以便实现开发人员的具体目标，例如，符合与系统及业务相关的那些限制条件，并且这些限制条件可能会随着实施方式的不同而有所改变。此外，还应该了解，虽然开发工作有可能是非常复杂和费时的，但对得益于本公开内容的本领域技术人员来说，这种开发工作仅仅是例行的任务。
在此，还需要说明的一点是，为了避免因不必要的细节而模糊了本公开，在附图中仅仅示出了与根据本公开的方案密切相关的设备结构和/或处理步骤，而省略了与本公开关系不大的其它细节。
下面，将参照附图1至21详细描述本公开的实施例。
在下文中，将按照以下顺序进行描述。
1.根据本公开的技术的示例应用场景
2.根据本公开的实施例的无线通信系统中的基站端的电子设备
3.根据本公开的实施例的无线通信系统中的用户设备端的电子设备
4.用以实施本公开的波束调整方案的信息交互过程
5.根据本公开的实施例的无线通信系统中的基站端的方法
6.根据本公开的实施例的无线通信系统中的用户设备端的方法
7.本公开的技术效果及仿真
8.用以实施本公开的电子设备和方法的计算设备
9.本公开的技术的应用示例
9-1.关于基站的应用示例
9-2.关于用户设备的应用示例
[1.根据本公开的技术的示例应用场景]
随着无线通信网络流量需求的不断增长，毫米波频段(30～300GHz)大量未被利用的频谱资源引起了越来越多的关注，作为提升网络容量的一种可行的解决方案，能达到目前4G蜂窝网络容量的数十甚至上百倍。对比低频段，毫米波频段的路径损耗大，易被遮挡，使得高增益的定向传输及接收成为必要。另外，毫米波的短波长允许多个天线安装于较小的物理空间中，使得毫米波结合多天线阵列进行波束赋形以获得高增益成为可能。
毫米波频段的波束赋形技术为了减少射频链路的数目，降低能耗及硬件复杂度，通常采用工作在模拟域，通过调节每个天线阵元的相位，控制收发波束的辐射方向图。然而，由于毫米波自身波束窄，传播链路短，易被遮挡等特性，导致毫米波频段的通信很容易由于移动而受周围环境影响，发生信道快变，并且由于采用多天线技术使得天线阵元数目较大，可选波束方向图的数目以及用于波束搜索的时间也显著增加。因此，如何减小由于实时的波束赋形调整造成的较大系统开销以及测量、处理开销，是毫米波频段的波束赋形技术亟待解决的问题。
在此，应指出，在本公开的实施例中以毫米波频段的波束赋形技术为例来描述本公开的波束调整方案，这是由于毫米波频段的上述特性(信道条件变化快、天线阵元数目大等)导致传统的自适应波束赋形方案的系统开销大的问题尤其突出。但是，应理解，本公开并不限于此，而是可类似地应用于任何以减小自适应波束赋形的系统开销作为优化目标的通信场景。
图1是示出根据本公开的技术的示例应用场景的示意图。
在小小区网络下，通常采用毫米波结合多天线技术进行波束赋形。图1的(a)至(d)分别示出了在小小区网络下可能存在的四种应用场景的示例。
在图1的(a)至(d)中，UE1表示目标用户设备，UE2表示干扰用户设备，BS1和BS2分别表示UE1和UE2的服务基站，并且UE1的信号为期望信号，而UE2的信号为干扰信号。一般地，信号的无线信道条件可以分为以下三种类型：视通(Line of Sight,LOS)、非视通(NoneLine of Sight,NLOS)和受阻碍视通(Obstructed Line of Sight,OLOS)。在LOS条件下，收发机之间不存在遮挡物，在NLOS条件下，收发机之间存在强遮挡物，如建筑物等，而在OLOS条件下，收发机之间存在微弱的遮挡物，如树等。
图1所示的场景(a)表示期望信号和干扰信号均处于LOS条件，即，BS1与UE1之间以及BS2与UE2之间均不存在遮挡物。场景(b)表示期望信号处于NLOS条件而干扰信号处于LOS条件，即，BS1与UE1之间存在例如建筑物等，而BS2与UE2之间无遮挡物。场景(c)表示期望信号处于OLOS条件而干扰信号处于LOS条件，即，BS1与UE1之间存在例如树等，而BS2与UE2之间无遮挡物。场景(d)表示期望信号处于NLOS条件而干扰信号处于OLOS条件，即，BS1与UE1之间存在例如建筑物等，而BS2与UE2之间存在例如树等。
应理解，图1所示的场景示例仅是在小小区网络下的毫米波频段的通信可能存在的应用场景的示例，但是本公开的应用场景显然并不限于此，本领域技术人员可以根据本公开的原理而将本公开的技术类似地应用于任何下述通信场景：目标用户设备的信号随着目标用户设备的移动而受到干扰，导致通信质量下降以致无法满足用户设备的性能要求(例如，信干噪比(SINR)、吞吐量、中断概率等)，从而需要进行波束调整以改善通信质量。
[2.根据本公开的实施例的无线通信系统中的基站端的电子设备]
图2是示出根据本公开的实施例的无线通信系统中的基站端的电子设备的功能配置示例的框图。
如图2所示，根据本实施例的电子设备200可包括获取单元202和训练单元204。
获取单元202可被配置成获取训练数据。在本公开的实施例中，输入至波束调整模型的输入参数至少包括由用户设备的不同的初始位置和移动方向构成的训练路径，波束调整模型的输出参数为使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息，这些输入参数和输出参数共同构成了波束调整模型的训练数据。
优选地，该波束调整模型可以是基于神经网络或分类器而实现的。
近年来，神经网络以及其他用于实现多分类的机器学习算法以其较强的非线性拟合能力、大量并行计算能力、自适应学习能力、快速收敛能力以及复杂数据分类能力等优势，引起了研究者们的广泛关注。将神经网络和/或多分类器应用于波束赋形，能够很好地解决复杂计算问题以及实时需求的问题。已有的基于神经网络和/或多分类器的波束赋形算法通常都是在已有自适应波束赋形算法(如最小均方(Least Mean Square,LMS)、最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)等)的基础上实现的，其增强期望方向的信号并衰减其它方向的干扰信号，而从未考虑过以波束调整开销作为优化目标。
神经网络例如可以建立为波束赋形权重矢量分类网络，和/或分类器可以构建为朴素贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)分类器等。应指出，这里所给出的神经网络和分类器的示例仅是说明性的，本领域技术人员当然也可以利用任何可实现自适应波束赋形的神经网络和/或分类器来实现本公开的技术方案，本公开对此不做具体限制，并且所有这样的变型当然也应认为落入本公开的范围内。
下面将作为示例，参照图3简要描述神经网络的结构示例。图3是示出神经网络的结构示例的示意图。
如图3所示，神经网络可包括输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。本公开并不对所采用的神经网络的类型及其结构进行具体的限定，而是能够采用任何可以解决多分类问题的神经网络。作为一个优选示例，神经网络可以是径向基函数神经网络(Radial basisfunction neural network，RBFNN)。
用于实现本公开的技术方案的分类器具有与现有的用于实现多分类的分类器(例如，朴素贝叶斯分类器、支持向量机分类器等)基本上相同的结构，在此不再重复进行详细描述。
此外，还应指出，虽然这里以神经网络或分类器为例描述了波束调整模型的实现，但是波束调整模型也可以基于其他已有的或者未来可能出现的学习算法来实现，只要满足训练得到的波束调整模型能够实现减小波束调整开销即可。
这里的波束调整时间间隔是指在用户设备的移动过程中，当用户设备的通信性能不能满足其要求时，需要进行波束调整以使得调整后的波束能够使得用户设备的通信性能满足其性能要求的时间间隔。
优选地，该性能要求可以包括例如信干噪比(SINR)、吞吐量和中断概率中的一个或多个，并且还可包括除此之外的任何可估计测量的性能指标。在以下描述中，将以SINR作为衡量用户设备的性能指标的示例进行描述，但是应理解，本公开并不限于此，而是可类似地应用于任何其他可估计测量的性能指标，例如吞吐量和中断概率等等。
训练数据可以是在电子设备200的外部预先确定的，从而获取单元202可以直接从例如外部数据库等获取该训练数据。替选地，该训练数据也可以由电子设备200生成。作为示例，下面将参照图3详细描述由电子设备200的获取单元202生成训练数据的一种示例方式。
图4是示出根据本公开的实施例的电子设备中的获取单元的具体功能配置示例的框图。
如图4所示，获取单元202可包括输入参数生成模块2021、波束库构建模块2022、输出参数生成模块2023以及训练数据生成模块2024。
输入参数生成模块2021可被配置成生成在用户设备的服务小区的覆盖范围内由用户设备的不同初始位置和移动方向构成的训练路径作为波束调整模型的输入参数。
具体地，可以根据用户设备的不同初始位置以及根据初始位置和移动方向利用随机模型预测的用户设备的下一个或多个移动位置来获得训练路径。优选地，作为示例，输入参数生成模块2021可以以等间隔采样方式和随机游走方式中的一种或多种生成训练路径。
对于等间隔采样方式，可以通过对在服务小区的覆盖范围内用户设备所处位置的方位角、距离基站的距离、可能的移动方向等进行等间隔采样，将采样得到的每个位置和可能的移动方向组合成为一条训练路径。间隔的具体大小可根据需要来设置，本公开对此不做限制。
对于随机游走方式，可以通过在服务小区的覆盖范围内随机设置一个初始位置和一个终止位置，将用户设备以某一速度从该初始位置移动至该终止位置的移动路径作为一条训练路径。重复此操作，可以得到服务小区的覆盖范围内的充足训练路径。
优选地，输入参数还包括环境信息(例如，街道信息等)，并且输入参数生成模块2021还可根据用户设备所处的环境信息而生成训练路径。由于环境信息(例如，街道信息等)在一定程度上限制了用户设备的可能移动路径，因此，通过考虑环境信息，可以生成更加符合实际的训练路径，从而提高利用这些训练路径训练得到的波束调整模型的输出精度。
此外，优选地，波束调整模型的输入参数还可包括对于用户设备的干扰信息，例如，干扰波束的方向和宽度，并且输入参数生成模块2021还可根据干扰信息而生成训练路径。
图5是示出根据本公开的实施例的训练路径生成的仿真示例的示意图。在图5所示的示例中，以例如等间隔采样方式来生成训练路径。
在图5所示的示例中，假设服务基站的小区半径为30m，目标用户设备的信号(即，期望信号)为LOS条件，并且干扰基站的用户设备的信号(即，干扰信号)同为LOS条件，干扰波束宽度为4°，角度与图5所示的x轴成125°，服务扇区覆盖的角度范围为相对于图5所示的x轴的正方向的(-60°，+60°)，训练初始调整位置选取的角度间隔为1°，同一角度上距离间隔为1m，训练移动方向为0°～360°方向上每间隔20°的采样方向，从而每个位置和每个可能的移动方向组合为一个训练路径。图5所示的服务扇区内的多条短线段表示在该示例应用场景下通过仿真生成的服务基站的服务扇区的训练路径。
应理解，以上描述的训练路径的生成方式仅为示例而非限制，本领域技术人员也可采用任何其他方式来生成训练路径，只要保证所得到的训练路径能够尽量丰富以覆盖服务小区范围内的尽可能多的移动路径即可。
返回参照图4，波束库构建模块2022可被配置成以基于码书的波束赋形方式或者基于迭代的非码书波束赋形方式构建波束库。
优选地，在以基于码书的波束赋形方式来构建波束库的情况下，需要保证所选择的码书至少能够覆盖服务小区的覆盖范围内的所有波束，而在以基于迭代的非码书波束赋形方式来构建波束库的情况下，需要保证对于任一训练路径，至少能够在所构建的波束库中搜索到使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束。
下面将以基于码书的波束赋形方式为例来描述构建波束库的一种示例方式。常用的码书可以包括波束控制码书(beamsteering codebook)、特定相移码书(phase shift-specific codebook)等。波束控制码书基于量化到达角(Angle of Arrival，AOA)的波束控制矢量来生成波束，不同的波束指向不同的方向；而特定相移码书中每个码字对应一个设计好的波束方向图，每个码字中的各个元素均选自设计该码书的相位集，该相位集是多个位于0～2π或-π～π的相位的集合，例如一个特定的四相移器{0，π/2,，π，3π/2},其各自对应的权重因子为{1，j，-1，-j}。
这里以波束控制码书为例，假设采用均匀线性天线阵列，天线阵元数目为M，服务基站覆盖的扇区角度范围为(-Φ/2,+Φ/2)，该码书包含码字的个数为L，相邻码字生成的主波束间隔为Φ/(L-1)，用第l(l＝0,1,…,L-1)个码字生成的波束主瓣指向为
Figure BDA0004134653020000101
则该码书的第l个码字wl可以表示为下述公式(1)：
Figure BDA0004134653020000111
其中，λ表示毫米波的波长，d表示两天线阵元的间距，W为M×L的码书矩阵，()T为转置操作符。
作为示例，图6示出了以上述方式得到的部分波束的阵列增益方向图。其中，图6的(a)示出了在码字索引(也称为波束索引)l＝0的情况下的阵列增益方向图(也称为波束方向图)，并且图6的(b)示出了在码字索引l＝6的情况下的阵列增益方向图。
应理解，尽管这里以波束控制码书为例描述了波束库的构建，但是本公开并不限于此，而是可替代地采用其他码书或者采用非码书的方式来构建波束库。本公开对具体的波束库构建过程不做限制，只要保证所构建的波束库能够满足上述要求即可。
返回参照图4，输出参数生成模块2023可被配置成对于输入参数，在所构建的波束库中搜索使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息作为波束调整模型的输出参数。
具体地，假设基站个数为K，每个基站的用户数为N。对于第k个基站的第n个用户设备，针对输入参数生成模块2021所生成的包括用户设备的位置和移动方向(即，训练路径)、干扰波束的方向和宽度等的输入参数，为了使所选择的波束在未来尽可能多的位置都能满足用户设备的性能要求以减少波束调整次数，在所构建的波束库中穷举搜索所有可能的波束，找出满足下述公式(2)，即，能最大化波束调整时间间隔并同时满足用户设备的服务质量需求(例如，SINR要求)的波束信息。在波束库是以基于码书的波束赋形方式构建的情况下，该波束信息可以为使得能够满足目标用户设备(这里假设为第k个基站的第n个用户设备)的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束赋形权重矢量索引。替选地，该波束信息也可以是指示所确定的波束的任意指示信息。
Figure BDA0004134653020000112
其中，△T表示波束调整时间间隔，用以评估系统开销及测量、处理开销，其定义为能满足目标用户设备的性能要求(这里例如为SINR要求)的、两次波束调整之间的时间间隔；△Tkn表示第k个基站的第n个用户设备的波束调整间隔；w为波束赋形权重矢量；SINRk,n为第k个基站的第n个用户设备的SINR；
Figure BDA0004134653020000121
第k个基站的第n个用户设备的SINR门限；Pt为基站的总发射功率并且Pt max为基站的最大总发射功率(这里假设各个基站的总发射功率和最大总发射功率为相同的)。在多小区多用户网络条件下，SINRk,n可以表示为例如以下公式(3)：
Figure BDA0004134653020000122
其中，Pkn为第k个基站分配给其第n个用户设备的发射功率，Pbj为第b个基站分配给其第j个用户设备的发射功率，hb,kn为第b个基站到第k个基站的第n个用户设备的信道矩阵，wbj表示第b个基站对第b个基站的第j个用户设备的波束赋形权重矢量，公式(3)的右侧的分子表示第k个基站的第n个用户设备接收到的有用信号的功率，分母中的第一项表示第k个基站的第n个用户设备接收到的本小区内其他用户设备的干扰，分母中的第二项表示第k个基站的第n个用户设备接收到的其他小区内的用户设备的干扰，分母中的第三项，也就是
Figure BDA0004134653020000123
表示第k个基站的第n个用户设备接收到的噪声功率。
由此，根据上述公式(2)和公式(3)，可以得到使得能够满足目标用户设备的SINR要求的波束调整时间间隔最大化的波束信息。
应理解，尽管以上参照公式(2)和公式(3)给出了一种用于确定具有最大波束调整时间间隔的波束信息的示例方式，但是这仅是示例而非限制，本领域技术人员还可根据本公开的原理，结合实际需要(例如，技术水平、其他方面因素的考虑等等)而对上述方式进行适当的修改。例如，该波束调整时间间隔不一定是最大的而是可以是例如大于预先设定的某一阈值。又例如，用于衡量用户设备的通信性能的参数不一定是SINR，而是可以是中断概率、吞吐量等。本公开对此不做具体限制，只要采用相应方式确定的波束在未来尽可能多的位置都能满足用户设备的性能要求从而降低由于频繁的波束调整导致的系统开销即可。
训练数据生成模块2024可被配置成根据所生成的输入参数和输出参数而得到波束调整模型的训练数据。以下表1示出了以上参照图5描述的仿真过程中所使用的部分训练数据的示例。
表1训练数据的示例
Figure BDA0004134653020000131
返回参照图2，训练单元204可被配置成以获取单元202所获取的(例如，从外部获取的，或者如以上参照图4至图6所描述的由获取单元202所生成的)训练数据对用于自适应波束赋形的波束调整模型进行训练，以使得对于用户设备的任意移动路径，该波束调整模型输出使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息。
根据所利用的训练数据，波束调整模型所输出的波束信息是使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到不同程度优化的波束信息。优选地，在利用例如以上描述的具有最大波束调整时间间隔的波束信息作为训练数据的情况下，训练得到的波束调整模型所输出的波束信息为对于任意移动路径，使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔最大化的波束信息。这样，通过使得波束调整时间间隔最大化，能够更大程度地降低波束赋形调整引起的系统开销。
但是，应理解，波束调整时间间隔的最大化仅是优选示例而非限制，根据实际实施本发明时的情况，本领域技术人员可以适当地设置具体的优化目标，本公开对此不做具体限制。
具体地，训练单元204以用户设备的位置和移动方向构成的训练路径(例如，以上表1所示的目标用户设备距离服务基站的距离、角度、移动方向等参数)以及优选的干扰信息(例如，干扰波束的方向和宽度)、环境信息(例如，街道信息)等作为波束调整模型的输入参数，以与每组输入参数对应的、具有优化的(优选地，最大的)波束调整时间间隔的波束信息(例如，上述输出参数生成模块2023所生成的具有最大波束调整时间间隔的波束赋形权重矢量索引)作为波束调整模型的输出参数，对波束调整模型进行训练。
通过利用例如以上述方式获得的训练数据对波束调整模型进行训练，该训练得到的波束调整模型可以实现以下功能：在给定了用户设备的当前位置和移动方向以及可选的干扰信息(例如，干扰波束的方向和宽度)和环境信息(例如，街道信息)的情况下，该波束调整模型能够输出使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化(优选地，最大化)的波束信息，从而大大减少了在用户设备的运动过程中需要进行波束调整的次数，降低了系统开销以及测量、处理开销等。
应指出，以上参照图2和图4所描述的各个功能单元和模块仅是根据其所实现的具体功能而划分的逻辑模块，而不是用于限制具体的实现方式。在实际实现时，上述各个功能单元和模块可被实现为独立的物理实体，或者也可由单个实体(例如，处理器(CPU或DSP等)、集成电路等)来实现。
以上描述了用于自适应波束赋形的波束调整模型的训练过程，下面将描述如何应用训练得到的波束调整模型执行自适应波束赋形的应用阶段。
图7是示出根据本公开的实施例的无线通信系统中的电子设备的功能配置示例的框图。
如图7所示，根据该实施例的电子设备700可包括获取单元702和调整单元704。
获取单元702可被配置成获取至少关于用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的信息。
调整单元704可被配置成根据获取单元702所获取的信息，利用上述训练得到的波束调整模型进行波束调整，以实现自适应波束赋形。
优选地，获取单元702还可获取环境信息(例如，街道信息等)和干扰信息(例如，干扰波束的方向和宽度等)中的一个或多个，并且调整单元704还可进一步根据这些信息中的一个或多个来进行波束调整。
具体地，调整单元704可将收集到的用户设备的相关参数(包括用户设备的位置、移动方向和通信性能要求等)、系统参数(包括服务基站的工作频率、最大发射功率、小区半径、干扰信息等)、环境参数(例如，街道、建筑物信息等)等输入到上述训练得到的波束调整模型，波束调整模型会输出相应的波束信息，进而调整单元704可以根据波束调整模型输出的波束信息而进行相应的波束调整，以实现自适应波束赋形。
优选地，电子设备700被触发执行波束调整的触发事件可以为目标用户设备的通信性能低于其性能要求，从而可以实现实时自适应波束赋形。下面将参照图8进一步详细地描述该波束调整过程。图8是示出调整单元704的具体功能配置示例的框图。
如图8所示，调整单元704可包括监测模块7041、指示模块7042和波束调整模块7043。
监测模块7041可被配置成监测用户设备的通信性能，例如，用户设备的SINR、中断概率、吞吐量中的一个或多个。
指示模块7042可被配置成在监测模块7041监测到用户设备的通信性能低于其性能要求的情况下，指示用户设备报告其当前位置和移动方向。
波束调整模块7043可被配置成根据用户设备报告的当前位置和移动方向，利用训练好的波束调整模型进行波束调整，以实现实时自适应波束赋形。
优选地，指示模块7042可被配置成在监测模块7041监测到用户设备的通信性能低于其性能要求的情况下，直接地或间接地指示干扰基站报告干扰信息，从而波束调整模块7043可以进一步根据当前干扰信息而进行波束调整。
此外，优选地，波束调整模块7043还可根据关于服务基站的工作频率和最大发射功率等的系统信息进行波束调整，该系统信息可以来自核心网或者频谱协调器，其保存有网络内的各个基站的参数信息(包括但不限于工作频率、最大发射功率等等)。
应指出，具体的如何根据用户设备的相关信息、干扰信息以及系统信息等确定当前适合于用户设备的波束信息都是由波束调整模型实现的，波束调整模型可以根据这些输入参数快速、智能地给出适合于当前状况的、具有优化(优选地，最大)波束调整时间间隔的波束信息，波束调整模块7043仅需要根据波束调整模型输出的波束信息进行波束调整即可，而无需进行复杂的计算，从而大大提高了波束调整操作的效率。
优选地，调整单元704还可包括发射功率调整模块7044。发射功率调整模块7044可被配置成根据所监测的用户设备的通信性能，调整服务基站的发射功率。这里的发射功率调整模块7044为可选的，因此在图8中以虚线框示出。
作为一种示例方式，当监测到用户设备的通信性能下降时，可通过优先由功率调整模块7044调整服务基站的发射功率来提高用户设备的通信性能以满足其性能要求，而当通过调整发射功率已无法满足用户设备的性能要求时，再由波束调整模块7043执行相应的波束调整操作。这样，能够进一步降低由于波束调整而带来的系统开销以及测量、处理开销。
另一方面，在波束调整模块7043进行了相应的波束调整操作之后，功率调整模块7044也可根据调整后的波束、用户设备的通信性能等而调整服务基站的发射功率，以进一步提高通信系能以及/或者减小对周围用户设备的干扰等。
返回参照图7，应指出，这里的电子设备700可以以芯片级来实现，或者也可通过包括其它外部部件而以设备级来实现。例如，电子设备700可以作为整机而工作为服务基站，并且包括通信单元706(可选的，以虚线框示出)用于执行与外部设备(例如，用户设备、其他基站、核心网、频谱协调器等)的数据收发操作。应指出，这里不限制通信单元706的具体实现形式，其可以包括一个或多个通信接口，用于执行用户设备间通信、基站间通信、与核心网或频谱协调器的通信等。
同样，应指出，参照图7和图8所描述的各个功能单元和模块仅是根据其所实现的具体功能而划分的逻辑模块，而不是用于限制具体的实现方式。在实际实现时，上述各个功能单元和模块可被实现为独立的物理实体，或者也可由单个实体(例如，处理器(CPU或DSP等)、集成电路等)来实现。
根据上述本公开的实施例，通过根据用户设备的通信性能、利用训练好的波束调整模型进行实时的波束调整，能够在保证用户设备的通信性能的情况下尽量降低波束调整开销。此外，由于波束调整模型能够根据多来源参数快速地输出满足要求的波束信息，因此进一步降低了实时的测量和处理开销，能够实现快速波束调整，大大提高了系统响应速度和用户体验。
与上述基站端的实施例相对应的，本公开还提供了以下用户设备端的实施例。
[3.根据本公开的实施例的用户设备端的电子设备]
图9是示出根据本公开的实施例的用户设备端的电子设备的功能配置示例的框图。
如图9所示，根据该实施例的电子设备900可包括生成单元902。
生成单元902可被配置成生成至少包括用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的报告以发送给用户设备的服务基站，从而服务基站可根据所接收的报告、利用如上所述训练得到的波束调整模型进行波束调整以实现自适应波束赋形。
优选地，生成单元902可进一步被配置成根据服务基站在用户设备的通信性能低于通信性能要求的情况下所发出的指示，生成关于用户设备的当前位置和移动方向的报告以发送给服务基站，以实现实时的自适应波束赋形。
应指出，这里的电子设备900可以以芯片级来实现，或者也可通过包括其它外部部件而以设备级来实现。例如，电子设备900可以作为整机而工作为用户设备，并且包括通信单元904(可选的，以虚线框示出)用于执行与外部设备(例如，其他用户设备、服务基站等)的数据收发操作。应指出，这里不限制通信单元904的具体实现形式，其可以包括一个或多个通信接口，用于执行用户设备间通信、与服务基站的通信等。
此外，应指出，虽然以上参照图2、图3以及图7至图9所示的功能框图描述了本公开的装置实施例，但是这仅是示例而非限制。本领域技术人员可以根据本公开的原理对所示出的功能配置示例进行修改，例如，对其中的各个功能模块进行添加、删除、修改、组合等，并且所有这样的变型应认为均落入本公开的范围内。
为了有利于更好地理解根据本公开的技术的工作过程，下面将结合以上描述的基站端和用户设备端的功能配置示例，参照图10A至图10C描述用于实现根据本公开的实施例的波束调整方案的信息交互过程。
[4.用以实施本公开的技术的信息交互过程]
图10A是示出用于实现根据本公开的实施例的自适应波束赋形方案的信息交互过程的示例的流程图。
如图10A所示，首先，在步骤ST1中，用户设备将其当前位置、移动方向和性能要求(例如，SINR门限)等报告给服务基站，干扰基站将例如干扰波束的波束宽度和方向的干扰信息报告给核心网CN或频谱协调器SC，并且核心网CN或频谱协调器SC将所接收的干扰信息以及相关系统信息(例如，服务基站的工作频率、最大发射功率等)发送给服务基站。
然后，在步骤ST2中，服务基站可以根据用户设备的当前位置而从数据库中获取当前环境信息(例如，街道、建筑物等信息)。接下来，在步骤ST3中，服务基站可以将所接收的用户设备信息、干扰信息、系统信息、环境信息等输入至训练好的波束调整模型，以获得具有优化的(优选地，最大的)波束调整时间间隔的波束信息。然后，在步骤ST4中，服务基站可以根据所确定的波束信息、结合所测量的用户设备的通信性能(例如，SINR)而调整其发射功率。
图10B是示出用于实现根据本公开的实施例的自适应波束赋形方案的信息交互过程的另一示例的流程图。
图10B所示的信息交互过程与图10A所示的信息交互过程基本上相同，区别仅在于，在基站间存在回程(backhaul)连接的情况下，干扰基站可以将相关干扰信息直接报告给服务基站，而无需经由核心网CN或频谱协调器SC。其余过程可参见图10A的描述，在此不再赘述。
图10C是示出用于实现根据本公开的实施例的自适应波束赋形方案的信息交互过程的又一示例的流程图。
图10C是示出通过实时地监测用户设备的通信性能而实现实时自适应波束赋形的处理示例的信息交互过程。与图10A和图10B所示的信息交互过程相比，在图10C所示的示例中，除了在系统初始化时执行上述步骤ST1至ST4之外，为了实现实时的自适应波束调整，还需要实时地监测用户设备的通信性能以便根据所监测的通信性能而触发相应的波束调整过程。
具体地，在初始地确定了适合于用户设备的当前状况的波束信息之后，在步骤ST5中，服务基站实时地监测用户设备的通信性能，并且在通信性能下降并且通过调整发射功率也无法满足用户设备的性能要求时，在步骤ST6中指示用户设备报告其当前位置和移动方向，直接地或间接地指示干扰基站报告干扰信息，并且从数据库获取当前位置的环境信息。然后，在步骤ST7中，服务基站利用用户设备和干扰基站根据来自服务基站的指示而分别报告的信息，利用波束调整模型确定适合于当前情况的具有最大波束调整时间间隔的波束信息。接下来，在步骤ST8中，服务基站可以根据所确定的波束信息、结合所测量的用户设备的通信性能(例如，SINR)而调整其发射功率。如此重复执行步骤ST5至ST8，可以实现实时的自适应波束调整。
应理解，以上参照图10A至图10C描述的信息交互过程仅为示例，本领域技术人员可以根据本公开的原理而对其进行适当修改。此外，应指出，以上描述的各个步骤的编号仅是为了便于描述，并不限制各个步骤的执行顺序。在实际实现时，一些步骤可以并行地执行，或者其先后顺序可以改变。
与上述装置实施例相对应的，本公开还提供了以下方法实施例。
[5.根据本公开的实施例的无线通信系统中的基站端的方法]
图11是示出根据本公开的实施例的无线通信系统中的基站端的方法的处理流程示例的流程图。该方法被执行用于对用于实现自适应波束赋形的波束调整模型进行训练。
如图11所示，根据该实施例的方法开始于步骤S1101。在步骤S1101中，服务基站获取训练数据，该训练数据包括作为波束调整模型的输入参数的、至少由用户设备的不同的初始位置和移动方向构成的训练路径，以及作为波束调整模型的输出参数的、使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息。训练数据可以是在外部预先确定的，或者也可以由服务基站利用以上参照图3至图5描述的方式生成，在此不再重复进行描述。
然后，该方法进行到步骤S1102。在步骤S1102中，利用训练数据对波束调整模型进行训练，以使得对于用户设备的任意移动路径，波束调整模型输出使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息。
优选地，波束调整模型所输出的波束信息是使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔最大化的波束信息。
此外，优选地，波束调整模型的输入参数还可包括环境信息(例如，街道信息、建筑物信息等)、干扰信息(例如，干扰波束的宽度和方向等)等。
应指出，这里描述的方法实施例是与以上参照图2至图6描述的装置实施例相对应的，因此在此未详细描述的内容可参见以上相应位置的描述，在此不再赘述。
图12是示出根据本公开的实施例的无线通信系统中的基站端的方法的处理流程示例的流程图。该方法被执行用于应用训练好的波束调整模型实现自适应波束赋形。
如图12所示，根据该实施例的方法开始于步骤S1201。在步骤S1201中，服务基站获取至少关于用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的信息。优选地，在步骤S1201中，还获取诸如街道信息的环境信息、诸如干扰波束的宽度和方向的干扰信息、诸如工作频率和最大发射功率的系统信息等等。
然后，该方法进行到步骤S1202。在步骤S1202中，服务基站将在步骤S1201中所获取的信息输入至预先训练好的波束调整模型进行波束调整，以得到适合于用户设备的当前状况的、具有优化的(优选地，最大的)波束调整时间间隔的波束信息，从而实现自适应波束赋形。
优选地，该方法还包括如下步骤：监测用户设备的通信性能；在监测到用户设备的通信性能低于通信性能要求的情况下，指示用户设备报告其当前位置和移动方向，以及可选地直接地或间接地指示干扰基站报告干扰信息；以及根据用户设备报告的当前位置和移动方向以及可选的干扰信息，利用波束调整模型进行波束调整。由此，可以实现实时的自适应波束赋形。
优选地，该方法还包括：根据所监测的用户设备的通信性能，调整用户设备的服务基站的发射功率。进一步优选地，可以优先通过调整发射功率来保证用户设备的通信性能满足其性能要求，而在通过调整发射功率无法满足用户设备的通信性能的情况下，再进一步获取相关信息、利用波束调整模型进行波束调整，以进一步降低系统开销以及相关的测量、处理开销。
同样，应指出，这里描述的方法实施例是与以上参照图7至图8描述的装置实施例相对应的，因此在此未详细描述的内容可参见以上相应位置的描述，在此不再赘述。
[6.根据本公开的实施例的无线通信系统中的用户设备端的方法]
图13是示出本公开的实施例的无线通信系统中的用户设备端的方法的处理流程示例的流程图。
如图13所示，根据本实施例的方法开始于步骤S1301。在步骤S1301中，用户设备生成包括其当前位置、移动方向和通信性能要求的报告。
然后，该方法进行到步骤S1302。在步骤S1302中，用户设备将所生成的报告发送给其服务基站，以供服务基站基于该报告、利用波束调整模型进行波束调整以实现自适应波束赋形。
优选地，用户设备可根据服务基站在用户设备的通信性能低于其通信性能要求的情况下发出的指示，生成关于其当前位置和移动方向的报告以发送给服务基站。
同样，应指出，这里描述的方法实施例是与以上参照图9描述的装置实施例相对应的，因此在此未详细描述的内容可参见以上相应位置的描述，在此不再赘述。
此外，还应指出，虽然以上参照图11至图13所示的流程图描述了本公开的方法实施例，但是这仅是示例而非限制。本领域技术人员可以根据本公开的原理对所示出的处理流程示例进行修改，例如，对其中的各个步骤进行添加、删除、修改、组合等，并且所有这样的变型应认为均落入本公开的范围内。
应理解，根据本公开的实施例的存储介质和程序产品中的机器可执行的指令还可以被配置为执行与上述装置实施例相对应的方法，因此在此未详细描述的内容可参考先前相应位置的描述，在此不再重复进行描述。
相应地，用于承载上述包括机器可执行的指令的程序产品的存储介质也包括在本发明的公开中。该存储介质包括但不限于软盘、光盘、磁光盘、存储卡、存储棒等等。
[7.本公开的技术效果及仿真]
根据上述本公开的实施例，通过利用根据本公开的技术的、以波束调整时间间隔为优化目标训练得到的波束调整模型进行波束调整，至少可以实现以下技术效果中的一个或多个：
(1)通过使得能够满足用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得以优化，可以在保证用户设备的通信性能的情况下，降低系统开销以及测量、处理开销；
(2)充分利用多来源的数据信息(包括但不限于用户设备信息、系统信息、干扰信息、环境信息等)能够更智能且准确地进行波束调整；
(3)应用波束调整模型快速确定具有优化的波束调整时间间隔的波束信息，能够进一步降低实时的测量及处理开销；以及
(4)更好地适用于信道状况变化快的通信场景(例如毫米波段的密集小小区网络中的移动用户设备)中的波束赋形。
为了进一步说明根据本公开的技术能够显著降低系统开销，下面将以现有技术的快速波束调整方案作为比较示例，通过仿真对根据本公开的技术的波束调整方案相较于现有技术方案的处理开销的降低进行描述。
快速波束调整方案的工作原理如下：当检测到用户设备的通信性能不能满足其性能要求时就进行波束扫描，一旦扫描到能够满足用户设备的性能要求的波束就停止扫描，并且切换到该波束上进行工作。本公开的波束调整方案所采用的波束调整模型为采用例如以上参照图4描述的训练仿真而得到的波束调整模型。
在该仿真中，用户设备的移动轨迹可以采用随机游走模型生成，具体地：在服务小区的覆盖范围内随机选取一个初始位置，再在该覆盖范围内随机选择一个终点，并且用户设备以某一速度移动到该终点，反复上述操作移动Nm次。在该仿真中，将Nm设置为100，即，总共移动了100次，生成的移动轨迹如图14所示。
仿真过程中所使用的部分相关参数如以下表2所示。
表2仿真参数
参数 值
工作频率，f 28GHz
服务基站的最大发射功率 30dBm
干扰基站的发射功率 5dBm
噪声指数 5dB
热噪声 -174dBm
带宽，B 10MHz
用户设备的SINR要求 20dB
小区半径，R 30m
基站端的发射天线的数量 16
用户设备的接收天线的数量 1
用户设备的移动速度，V 0.5m/s
运动的角度范围 [-60°,+60°]
角度间隔 1°
距离间隔 1m
测试位置的数量 2791
其中，路径损耗采用28GHz毫米波频段的路径损耗模型来计算，如以下公式(4)所示：
PL＝α+10βlog10(d)+ξ[dB] (4)
其中，在LOS条件下，α＝61.4，β＝2.0，d表示收发机之间的距离，即路径长度，单位是m，而在NLOS条件下，d可以表示波束传输路径的距离。
基于上述仿真设置，在例如考虑一个干扰波束的情况下，本公开的波束调整方案与现有的快速波束调整方案的处理开销对比如下表3所示。
表3处理开销比较
Figure BDA0004134653020000241
如表3所示，在用户设备沿如图14所示的移动轨迹移动了1395.5m的情况下，根据本公开的波束调整方案进行波束调整的次数仅为266次，而对比方案需要调整405次。可以看出，采用根据本公开的波束调整方案能够大大增加两次波束调整之间的时间间隔，从而显著降低波束调整次数，进而降低系统开销及测量、处理开销。
图15A、图15B和图15C是分别示出上述两种方案的波束调整次数比较、通信性能比较和波束选择比较的示意图。
如图15A所示，选取两种波束调整方案进行波束调整的前50次作为示意，其中，x轴表示调整次数，而y轴表示随机移动的当前时刻。可以看出，在同一当前时刻，即在相同的移动轨迹的情况下，本公开的波束调整方案的波束调整次数远小于比较方案。也就是说，本公开的波束调整方案能够增大波束调整时间间隔，减小波束调整次数，从而降低系统开销。
如图15B所示，以用户设备的SINR性能为例进行比较，其中，x轴表示用户设备的SINR，y轴表示累积概率分布。可以看出，利用这两种波束调整方案所实现的用户设备的SINR性能基本上是重合的，也就是说，相较于现有技术的波束调整方案，根据本公开的波束调整方案可以显著降低系统开销，而不会降低用户设备的性能。
经过仿真统计，根据本公开的波束调整方案能够在服务小区内的98.82％的位置上满足用户设备的SINR要求，从而可忽略中断概率。也就是说，由于本公开的波束调整方案能够智能且快速地确定适合于当前状况的波束信息，因此其能够避免用户设备长时间处于低通信性能状态，在一定程度上还提高了对用户设备的服务质量，改善了用户体验。
在图15C中，为了进一步便于说明，以选自图14所示的移动轨迹的任意一段移动轨迹为例(为了清楚起见，图16单独示出了这一段移动轨迹)，分别绘出了针对这一段移动轨迹，本公开的波束调整方案所选择的波束以及现有技术方案所选择的波束的阵列增益方向图。此外，为了便于理解，还将这一段轨迹绘制在相应的阵列增益方向图中。
图15C的(a)是本公开的波束调整方案所选择的波束的阵列增益方向图。针对这段移动轨迹，本公开的方案所选择的波束索引为25，并且该波束可以维持用户设备在这段移动轨迹上的通信性能始终满足其性能要求，波束调整时间间隔为23s。图15C的(b)和(c)是示出根据现有波束调整方案所选择的波束的阵列增益方向图。(b)表示所选择的波束索引为1，并且(c)表示所选择的波束索引为2。在这段移动轨迹上，现有技术方案总共进行了7次波束调整，所选择的波束索引分别为[1,2,1,2,1,2,1]，即，在波束索引为1的波束与波束索引为2的波束之间反复进行切换，对应的波束调整时间间隔分别为3s、2s、5s、2s、2s、2s、2s。可以看出，根据本公开的波束调整方案大大增加了波束调整时间间隔，减少了波束调整次数，从而大大降低了系统开销。
综上，通过15A至图15C所示的比较可以看出，相较于现有技术的波束调整方案，通过以波束调整时间间隔作为优化目标对波束调整模型进行训练，并将如此训练得到的波束调整模型应用于实时的自适应波束调整，可以大大降低系统开销以及测量、处理开销，提高系统响应速度，并且不会降低用户设备的通信性能。
[8.用以实施本公开的电子设备和方法的计算设备]
另外，还应该指出的是，上述系列处理和装置也可以通过软件和/或固件实现。在通过软件和/或固件实现的情况下，从存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机，例如图17所示的通用个人计算机1700安装构成该软件的程序，该计算机在安装有各种程序时，能够执行各种功能等等。图17是示出作为本公开的实施例中可采用的信息处理设备的个人计算机的示例结构的框图。
在图17中，中央处理单元(CPU)1701根据只读存储器(ROM)1702中存储的程序或从存储部分1708加载到随机存取存储器(RAM)1703的程序执行各种处理。在RAM 1703中，也根据需要存储当CPU 1701执行各种处理等时所需的数据。
CPU 1701、ROM 1702和RAM 1703经由总线1704彼此连接。输入/输出接口1705也连接到总线1704。
下述部件连接到输入/输出接口1705：输入部分1706，包括键盘、鼠标等；输出部分1707，包括显示器，比如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等，和扬声器等；存储部分1708，包括硬盘等；和通信部分1709，包括网络接口卡比如LAN卡、调制解调器等。通信部分1709经由网络比如因特网执行通信处理。
根据需要，驱动器1710也连接到输入/输出接口1705。可拆卸介质1711比如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等根据需要被安装在驱动器1710上，使得从中读出的计算机程序根据需要被安装到存储部分1708中。
在通过软件实现上述系列处理的情况下，从网络比如因特网或存储介质比如可拆卸介质1711安装构成软件的程序。
本领域的技术人员应当理解，这种存储介质不局限于图17所示的其中存储有程序、与设备相分离地分发以向用户提供程序的可拆卸介质1711。可拆卸介质1711的例子包含磁盘(包含软盘(注册商标))、光盘(包含光盘只读存储器(CD-ROM)和数字通用盘(DVD))、磁光盘(包含迷你盘(MD)(注册商标))和半导体存储器。或者，存储介质可以是ROM 1702、存储部分1708中包含的硬盘等等，其中存有程序，并且与包含它们的设备一起被分发给用户。
[9.本公开的技术的应用示例]
本公开的技术能够应用于各种产品，包括基站和用户设备。具体地，基站可以被实现为任何类型的演进型节点B(eNB)，诸如宏eNB和小eNB。小eNB可以为覆盖比宏小区小的小区的eNB，诸如微微eNB、微eNB和家庭(毫微微)eNB。代替地，基站可以被实现为任何其他类型的基站，诸如NodeB和基站收发台(Base Transceiver Station，BTS)。基站可以包括：被配置为控制无线通信的主体(也称为基站设备)；以及设置在与主体不同的地方的一个或多个远程无线头端(Remote Radio Head，RRH)。另外，下面将描述的各种类型的终端均可以通过暂时地或半持久性地执行基站功能而作为基站工作。
用户设备可以被实现为移动终端(诸如智能电话、平板个人计算机(PC)、笔记本式PC、便携式游戏终端、便携式/加密狗型移动路由器和数字摄像装置)或者车载终端(诸如汽车导航设备)。用户设备还可以被实现为执行机器对机器(M2M)通信的终端(也称为机器类型通信(MTC)终端)。此外，用户设备可以为安装在上述终端中的每个终端上的无线通信模块(诸如包括单个晶片的集成电路模块)。
以下将参照图18至图21描述根据本公开的应用示例。
(9-1.关于基站的应用示例)
(第一应用示例)
图18是示出可以应用本公开内容的技术的eNB的示意性配置的第一示例的框图。eNB 1800包括一个或多个天线1810以及基站设备1820。基站设备1820和每个天线1810可以经由RF线缆彼此连接。
天线1810中的每一个均包括单个或多个天线元件(诸如包括在多输入多输出(MIMO)天线中的多个天线元件)，并且用于基站设备1820发送和接收无线信号。如图18所示，eNB 1800可以包括多个天线1810。例如，多个天线1810可以与eNB 1800使用的多个频段兼容。虽然图18示出其中eNB 1800包括多个天线1810的示例，但是eNB 1800也可以包括单个天线1810。
基站设备1820包括控制器1821、存储器1822、网络接口1823以及无线通信接口1825。
控制器1821可以为例如CPU或DSP，并且操作基站设备1820的较高层的各种功能。例如，控制器1821根据由无线通信接口1825处理的信号中的数据来生成数据分组，并经由网络接口1823来传递所生成的分组。控制器1821可以对来自多个基带处理器的数据进行捆绑以生成捆绑分组，并传递所生成的捆绑分组。控制器1821可以具有执行如下控制的逻辑功能：该控制诸如为无线资源控制、无线承载控制、移动性管理、接纳控制和调度。该控制可以结合附近的eNB或核心网节点来执行。存储器1822包括RAM和ROM，并且存储由控制器1821执行的程序和各种类型的控制数据(诸如终端列表、传输功率数据以及调度数据)。
网络接口1823为用于将基站设备1820连接至核心网1824的通信接口。控制器1821可以经由网络接口1823而与核心网节点或另外的eNB进行通信。在此情况下，eNB 1800与核心网节点或其他eNB可以通过逻辑接口(诸如S1接口和X2接口)而彼此连接。网络接口1823还可以为有线通信接口或用于无线回程线路的无线通信接口。如果网络接口1823为无线通信接口，则与由无线通信接口1825使用的频段相比，网络接口1823可以使用较高频段用于无线通信。
无线通信接口1825支持任何蜂窝通信方案(诸如长期演进(LTE)和LTE-先进)，并且经由天线1810来提供到位于eNB 1800的小区中的终端的无线连接。无线通信接口1825通常可以包括例如基带(BB)处理器1826和RF电路1827。BB处理器1826可以执行例如编码/解码、调制/解调以及复用/解复用，并且执行层(例如L1、介质访问控制(MAC)、无线链路控制(RLC)和分组数据汇聚协议(PDCP))的各种类型的信号处理。代替控制器1821，BB处理器1826可以具有上述逻辑功能的一部分或全部。BB处理器1826可以为存储通信控制程序的存储器，或者为包括被配置为执行程序的处理器和相关电路的模块。更新程序可以使BB处理器1826的功能改变。该模块可以为插入到基站设备1820的槽中的卡或刀片。可替代地，该模块也可以为安装在卡或刀片上的芯片。同时，RF电路1827可以包括例如混频器、滤波器和放大器，并且经由天线1810来传送和接收无线信号。
如图18所示，无线通信接口1825可以包括多个BB处理器1826。例如，多个BB处理器1826可以与eNB 1800使用的多个频段兼容。如图18所示，无线通信接口1825可以包括多个RF电路1827。例如，多个RF电路1827可以与多个天线元件兼容。虽然图18示出其中无线通信接口1825包括多个BB处理器1826和多个RF电路1827的示例，但是无线通信接口1825也可以包括单个BB处理器1826或单个RF电路1827。
(第二应用示例)
图19是示出可以应用本公开内容的技术的eNB的示意性配置的第二示例的框图。eNB 1930包括一个或多个天线1940、基站设备1950和RRH 1960。RRH 1960和每个天线1940可以经由RF线缆而彼此连接。基站设备1950和RRH 1960可以经由诸如光纤线缆的高速线路而彼此连接。
天线1940中的每一个均包括单个或多个天线元件(诸如包括在MIMO天线中的多个天线元件)并且用于RRH 1960发送和接收无线信号。如图19所示，eNB 1930可以包括多个天线1940。例如，多个天线1940可以与eNB1930使用的多个频段兼容。虽然图19示出其中eNB1930包括多个天线1940的示例，但是eNB 1930也可以包括单个天线1940。
基站设备1950包括控制器1951、存储器1952、网络接口1953、无线通信接口1955以及连接接口1957。控制器1951、存储器1952和网络接口1953与参照图18描述的控制器1821、存储器1822和网络接口1823相同。
无线通信接口1955支持任何蜂窝通信方案(诸如LTE和LTE-先进)，并且经由RRH1960和天线1940来提供到位于与RRH 1960对应的扇区中的终端的无线通信。无线通信接口1955通常可以包括例如BB处理器1956。除了BB处理器1956经由连接接口1957连接到RRH1960的RF电路1964之外，BB处理器1956与参照图18描述的BB处理器1826相同。如图19所示，无线通信接口1955可以包括多个BB处理器1956。例如，多个BB处理器1956可以与eNB 1930使用的多个频段兼容。虽然图19示出其中无线通信接口1955包括多个BB处理器1956的示例，但是无线通信接口1955也可以包括单个BB处理器1956。
连接接口1957为用于将基站设备1950(无线通信接口1955)连接至RRH 1960的接口。连接接口1957还可以为用于将基站设备1950(无线通信接口1955)连接至RRH 1960的上述高速线路中的通信的通信模块。
RRH 1960包括连接接口1961和无线通信接口1963。
连接接口1961为用于将RRH 1960(无线通信接口1963)连接至基站设备1950的接口。连接接口1961还可以为用于上述高速线路中的通信的通信模块。
无线通信接口1963经由天线1940来传送和接收无线信号。无线通信接口1963通常可以包括例如RF电路1964。RF电路1964可以包括例如混频器、滤波器和放大器，并且经由天线1940来传送和接收无线信号。如图19所示，无线通信接口1963可以包括多个RF电路1964。例如，多个RF电路1964可以支持多个天线元件。虽然图19示出其中无线通信接口1963包括多个RF电路1964的示例，但是无线通信接口1963也可以包括单个RF电路1964。
在图18和图19所示的eNB 1800和eNB 1930中，上述电子设备700中的通信单元可以由无线通信接口1825以及无线通信接口1955和/或无线通信接口1963实现。电子设备200中的获取单元和训练单元以及电子设备700中的获取单元和调整单元的功能的至少一部分也可以由控制器1821和控制器1951实现。
(9-2.关于用户设备的应用示例)
(第一应用示例)
图20是示出可以应用本公开内容的技术的智能电话2000的示意性配置的示例的框图。智能电话2000包括处理器2001、存储器2002、存储装置2003、外部连接接口2004、摄像装置2006、传感器2007、麦克风2008、输入装置2009、显示装置2010、扬声器2011、无线通信接口2012、一个或多个天线开关2015、一个或多个天线2016、总线2017、电池2018以及辅助控制器2019。
处理器2001可以为例如CPU或片上系统(SoC)，并且控制智能电话2000的应用层和另外层的功能。存储器2002包括RAM和ROM，并且存储数据和由处理器2001执行的程序。存储装置2003可以包括存储介质，诸如半导体存储器和硬盘。外部连接接口2004为用于将外部装置(诸如存储卡和通用串行总线(USB)装置)连接至智能电话2000的接口。
摄像装置2006包括图像传感器(诸如电荷耦合器件(CCD)和互补金属氧化物半导体(CMOS))，并且生成捕获图像。传感器2007可以包括一组传感器，诸如测量传感器、陀螺仪传感器、地磁传感器和加速度传感器。麦克风2008将输入到智能电话2000的声音转换为音频信号。输入装置2009包括例如被配置为检测显示装置2010的屏幕上的触摸的触摸传感器、小键盘、键盘、按钮或开关，并且接收从用户输入的操作或信息。显示装置2010包括屏幕(诸如液晶显示器(LCD)和有机发光二极管(OLED)显示器)，并且显示智能电话2000的输出图像。扬声器2011将从智能电话2000输出的音频信号转换为声音。
无线通信接口2012支持任何蜂窝通信方案(诸如LTE和LTE-先进)，并且执行无线通信。无线通信接口2012通常可以包括例如BB处理器2013和RF电路2014。BB处理器2013可以执行例如编码/解码、调制/解调以及复用/解复用，并且执行用于无线通信的各种类型的信号处理。同时，RF电路2014可以包括例如混频器、滤波器和放大器，并且经由天线2016来传送和接收无线信号。无线通信接口2012可以为其上集成有BB处理器2013和RF电路2014的一个芯片模块。如图20所示，无线通信接口2012可以包括多个BB处理器2013和多个RF电路2014。虽然图20示出其中无线通信接口2012包括多个BB处理器2013和多个RF电路2014的示例，但是无线通信接口2012也可以包括单个BB处理器2013或单个RF电路2014。
此外，除了蜂窝通信方案之外，无线通信接口2012还可以支持另外类型的无线通信方案，诸如设备到设备(D2D)通信方案、短距离无线通信方案、近场通信方案和无线局域网(LAN)方案。在此情况下，无线通信接口2012可以包括针对每种无线通信方案的BB处理器2013和RF电路2014。
天线开关2015中的每一个在包括在无线通信接口2012中的多个电路(例如用于不同的无线通信方案的电路)之间切换天线2016的连接目的地。
天线2016中的每一个均包括单个或多个天线元件(诸如包括在MIMO天线中的多个天线元件)，并且用于无线通信接口2012传送和接收无线信号。如图20所示，智能电话2000可以包括多个天线2016。虽然图20示出其中智能电话2000包括多个天线2016的示例，但是智能电话2000也可以包括单个天线2016。
此外，智能电话2000可以包括针对每种无线通信方案的天线2016。在此情况下，天线开关2015可以从智能电话2000的配置中省略。
总线2017将处理器2001、存储器2002、存储装置2003、外部连接接口2004、摄像装置2006、传感器2007、麦克风2008、输入装置2009、显示装置2010、扬声器2011、无线通信接口2012以及辅助控制器2019彼此连接。电池2018经由馈线向图20所示的智能电话2000的各个块提供电力，馈线在图中被部分地示为虚线。辅助控制器2019例如在睡眠模式下操作智能电话2000的最小必需功能。
在图20所示的智能电话2000中，上述电子设备900中的通信单元可以由无线通信接口2012实现。生成单元的功能的至少一部分也可以由处理器2001或辅助控制器2019实现。
(第二应用示例)
图21是示出可以应用本公开内容的技术的汽车导航设备2120的示意性配置的示例的框图。汽车导航设备2120包括处理器2121、存储器2122、全球定位系统(GPS)模块2124、传感器2125、数据接口2126、内容播放器2127、存储介质接口2128、输入装置2129、显示装置2130、扬声器2131、无线通信接口2133、一个或多个天线开关2136、一个或多个天线2137以及电池2138。
处理器2121可以为例如CPU或SoC，并且控制汽车导航设备2120的导航功能和另外的功能。存储器2122包括RAM和ROM，并且存储数据和由处理器2121执行的程序。
GPS模块2124使用从GPS卫星接收的GPS信号来测量汽车导航设备2120的位置(诸如纬度、经度和高度)。传感器2125可以包括一组传感器，诸如陀螺仪传感器、地磁传感器和空气压力传感器。数据接口2126经由未示出的终端而连接到例如车载网络2141，并且获取由车辆生成的数据(诸如车速数据)。
内容播放器2127再现存储在存储介质(诸如CD和DVD)中的内容，该存储介质被插入到存储介质接口2128中。输入装置2129包括例如被配置为检测显示装置2130的屏幕上的触摸的触摸传感器、按钮或开关，并且接收从用户输入的操作或信息。显示装置2130包括诸如LCD或OLED显示器的屏幕，并且显示导航功能的图像或再现的内容。扬声器2131输出导航功能的声音或再现的内容。
无线通信接口2133支持任何蜂窝通信方案(诸如LTE和LTE-先进)，并且执行无线通信。无线通信接口2133通常可以包括例如BB处理器2134和RF电路2135。BB处理器2134可以执行例如编码/解码、调制/解调以及复用/解复用，并且执行用于无线通信的各种类型的信号处理。同时，RF电路2135可以包括例如混频器、滤波器和放大器，并且经由天线2137来传送和接收无线信号。无线通信接口2133还可以为其上集成有BB处理器2134和RF电路2135的一个芯片模块。如图21所示，无线通信接口2133可以包括多个BB处理器2134和多个RF电路2135。虽然图21示出其中无线通信接口2133包括多个BB处理器2134和多个RF电路2135的示例，但是无线通信接口2133也可以包括单个BB处理器2134或单个RF电路2135。
此外，除了蜂窝通信方案之外，无线通信接口2133还可以支持另外类型的无线通信方案，诸如设备到设备(D2D)通信方案、短距离无线通信方案、近场通信方案和无线LAN方案。在此情况下，针对每种无线通信方案，无线通信接口2133可以包括BB处理器2134和RF电路2135。
天线开关2136中的每一个在包括在无线通信接口2133中的多个电路(诸如用于不同的无线通信方案的电路)之间切换天线2137的连接目的地。
天线2137中的每一个均包括单个或多个天线元件(诸如包括在MIMO天线中的多个天线元件)，并且用于无线通信接口2133传送和接收无线信号。如图21所示，汽车导航设备2120可以包括多个天线2137。虽然图21示出其中汽车导航设备2120包括多个天线2137的示例，但是汽车导航设备2120也可以包括单个天线2137。
此外，汽车导航设备2120可以包括针对每种无线通信方案的天线2137。在此情况下，天线开关2136可以从汽车导航设备2120的配置中省略。
电池2138经由馈线向图21所示的汽车导航设备2120的各个块提供电力，馈线在图中被部分地示为虚线。电池2138累积从车辆提供的电力。
在图21示出的汽车导航设备2120中，上述电子设备900中的通信单元可以由无线通信接口2133实现。生成单元的功能的至少一部分也可以由处理器2121实现。
本公开内容的技术也可以被实现为包括汽车导航设备2120、车载网络2141以及车辆模块2142中的一个或多个块的车载系统(或车辆)2140。车辆模块2142生成车辆数据(诸如车速、发动机速度和故障信息)，并且将所生成的数据输出至车载网络2141。
以上参照附图描述了本公开的优选实施例，但是本公开当然不限于以上示例。本领域技术人员可在所附权利要求的范围内得到各种变更和修改，并且应理解这些变更和修改自然将落入本公开的技术范围内。
例如，在以上实施例中包括在一个单元中的多个功能可以由分开的装置来实现。替选地，在以上实施例中由多个单元实现的多个功能可分别由分开的装置来实现。另外，以上功能之一可由多个单元来实现。无需说，这样的配置包括在本公开的技术范围内。
在该说明书中，流程图中所描述的步骤不仅包括以所述顺序按时间序列执行的处理，而且包括并行地或单独地而不是必须按时间序列执行的处理。此外，甚至在按时间序列处理的步骤中，无需说，也可以适当地改变该顺序。
本公开的技术可以配置如下：
1.一种无线通信系统中的电子设备，所述电子设备包括处理电路，所述处理电路被配置成：
以训练数据对用于自适应波束赋形的波束调整模型进行训练，以使得对于用户设备的任意移动路径，所述波束调整模型输出使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息。
2.根据配置1所述的电子设备，其中，所输出的波束信息是使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔最大化的波束信息。
3.根据配置1所述的电子设备，其中，所述训练数据是预先确定的，并且包括作为所述波束调整模型的输入参数的、至少由所述用户设备的不同的初始位置和移动方向构成的训练路径，以及作为所述波束调整模型的输出参数的、使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息。
4.根据配置1所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成以下述方式生成所述训练数据：
生成在所述用户设备的服务小区的覆盖范围内由所述用户设备的不同的初始位置和移动方向构成的训练路径作为所述波束调整模型的输入参数；
以基于码书的波束赋形方式或者基于迭代的非码书波束赋形方式构建波束库；
对于所述输入参数，在所述波束库中搜索使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息作为所述波束调整模型的输出参数；以及
根据所述输入参数和所述输出参数生成所述训练数据。
5.根据配置4所述的电子设备，其中，所述码书包括波束控制码书和特定相移码书。
6.根据配置5所述的电子设备，其中，所述码书被选择为使得能够覆盖所述服务小区的覆盖范围内的所有波束。
7.根据配置4所述的电子设备，其中，在以基于码书的波束赋形方式构建所述波束库的情况下，所述波束信息为使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束赋形权重矢量索引。
8.根据配置4所述的电子设备，其中，在以基于迭代的非码书波束赋形方式构建所述波束库的情况下，所述波束库被构建为使得至少对于所述训练路径，能够在所述波束库中搜索到使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束。
9.根据配置4所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成以等间隔采样方式和随机游走方式中的一种或多种生成所述训练路径。
10.根据配置3或4所述的电子设备，其中，所述输入参数还包括环境信息。
11.根据配置3或4所述的电子设备，其中，所述输入参数还包括对于所述用户设备的干扰信息。
12.根据配置11所述的电子设备，其中，所述干扰信息包括干扰波束的方向和宽度。
13.根据配置1所述的电子设备，其中，所述性能要求包括信干噪比、吞吐量和中断概率中的一个或多个。
14.根据配置1所述的电子设备，其中，所述波束调整模型是基于神经网络或分类器实现的。
15.根据配置14所述的电子设备，其中，所述神经网络包括径向基函数神经网络，和/或所述分类器包括朴素贝叶斯分类器和支持向量机分类器至少之一。
16.一种无线通信系统中的电子设备，所述电子设备包括处理电路，所述处理电路被配置成：
至少根据关于用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的信息，利用由根据配置1至15中任一项所述的电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整，以实现自适应波束赋形。
17.根据配置16所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成还根据环境信息和干扰信息中的一个或多个来进行波束调整。
18.根据配置16所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成：
监测所述用户设备的通信性能；
在监测到所述用户设备的通信性能低于所述通信性能要求的情况下，指示所述用户设备报告其当前位置和移动方向；以及
根据所述用户设备报告的当前位置和移动方向，利用所述波束调整模型进行波束调整。
19.根据配置18所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成：根据所监测的所述用户设备的通信性能，调整所述用户设备的服务基站的发射功率。
20.根据配置18所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成：
在监测到所述用户设备的通信性能低于所述通信性能要求的情况下，直接地或间接地指示干扰基站报告干扰信息；以及
根据所述用户设备报告的当前位置和移动方向以及所述干扰信息，利用所述波束调整模型进行波束调整。
21.根据配置16所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成还根据来自核心网或频谱协调器的关于所述用户设备的服务基站的工作频段和最大发射功率的信息进行波束调整。
22.根据配置16至21中任一项所述的电子设备，其中，所述电子设备工作为所述用户设备的服务基站，并且所述电子设备还包括：
通信单元，被配置成执行数据收发操作。
23.一种无线通信系统中的电子设备，所述电子设备包括处理电路，所述处理电路被配置成：
生成至少包括用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的报告以发送给所述用户设备的服务基站，从而所述服务基站根据所接收的报告、利用由根据配置1至15中任一项所述的电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整以实现自适应波束赋形。
24.根据配置23所述的电子设备，所述处理电路进一步被配置成：根据所述服务基站在所述用户设备的通信性能低于所述通信性能要求的情况下所发出的指示，生成关于所述用户设备的当前位置和移动方向的报告以发送给所述服务基站。
25.根据配置23或24所述的电子设备，其中，所述电子设备工作为所述用户设备，并且所述电子设备还包括：
通信单元，被配置成执行数据收发操作。
26.一种无线通信系统中的方法，所述方法包括：
以训练数据对用于自适应波束赋形的波束调整模型进行训练，以使得对于用户设备的任意移动路径，所述波束调整模型输出使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息。
27.一种无线通信系统中的方法，所述方法包括：
至少根据关于用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的信息，利用由根据配置1至15中任一项所述的电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整，以实现自适应波束赋形。
28.一种无线通信系统中的方法，所述方法包括：
生成至少包括用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的报告以发送给所述用户设备的服务基站，从而所述服务基站根据所接收的报告、利用由根据配置1至15中任一项所述的电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整以实现自适应波束赋形。
虽然已经详细说明了本公开及其优点，但是应当理解在不脱离由所附的权利要求所限定的本公开的精神和范围的情况下可以进行各种改变、替代和变换。而且，本公开实施例的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (20)

1.一种无线通信系统中的电子设备，所述电子设备包括处理电路，所述处理电路被配置成：
对用于自适应波束赋形的波束调整模型进行训练，以使得对于用户设备的任意移动路径，所述波束调整模型输出使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息。其中，所输出的波束信息是使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔最大化的波束信息。
2.根据权利要求1所述的电子设备，其中，用于所述训练的训练数据是预先确定的，并且包括作为所述波束调整模型的输入参数的、至少由所述用户设备的不同的初始位置和移动方向构成的训练路径，以及作为所述波束调整模型的输出参数的、使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息。
3.根据权利要求1所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成以下述方式生成用于所述训练的训练数据：
生成在所述用户设备的服务小区的覆盖范围内由所述用户设备的不同的初始位置和移动方向构成的训练路径作为所述波束调整模型的输入参数；
以基于码书的波束赋形方式或者基于迭代的非码书波束赋形方式构建波束库；
对于所述输入参数，在所述波束库中搜索使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息作为所述波束调整模型的输出参数；以及
根据所述输入参数和所述输出参数生成所述训练数据。
4.根据权利要求2或3所述的电子设备，其中，所述输入参数还包括环境信息。
5.根据权利要求2或3所述的电子设备，其中，所述输入参数还包括对于所述用户设备的干扰信息。
6.根据权利要求5所述的电子设备，其中，所述干扰信息包括干扰波束的方向和宽度。
7.根据权利要求1所述的电子设备，其中，所述性能要求包括信干噪比、吞吐量和中断概率中的一个或多个。
8.根据权利要求1所述的电子设备，其中，所述波束调整模型是基于神经网络或分类器实现的。
9.根据权利要求8所述的电子设备，其中，所述神经网络包括径向基函数神经网络，和/或所述分类器包括朴素贝叶斯分类器和支持向量机分类器至少之一。
10.一种无线通信系统中的电子设备，所述电子设备包括处理电路，所述处理电路被配置成：
至少根据关于用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的信息，利用由根据权利要求1至9中任一项所述的电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整，以实现自适应波束赋形。
11.根据权利要求10所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成还根据环境信息和干扰信息中的一个或多个来进行波束调整。
12.根据权利要求10所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成：
监测所述用户设备的通信性能；
在监测到所述用户设备的通信性能低于所述通信性能要求的情况下，指示所述用户设备报告其当前位置和移动方向；以及
根据所述用户设备报告的当前位置和移动方向，利用所述波束调整模型进行波束调整。
13.根据权利要求12所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成：根据所监测的所述用户设备的通信性能，调整所述用户设备的服务基站的发射功率。
14.根据权利要求12所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成：
在监测到所述用户设备的通信性能低于所述通信性能要求的情况下，直接地或间接地指示干扰基站报告干扰信息；以及
根据所述用户设备报告的当前位置和移动方向以及所述干扰信息，利用所述波束调整模型进行波束调整。
15.根据权利要求10所述的电子设备，其中，所述处理电路进一步被配置成还根据来自核心网或频谱协调器的关于所述用户设备的服务基站的工作频段和最大发射功率的信息进行波束调整。
16.一种无线通信系统中的电子设备，所述电子设备包括处理电路，所述处理电路被配置成：
生成至少包括用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的报告以发送给所述用户设备的服务基站，从而所述服务基站根据所接收的报告、利用由根据权利要求1至9中任一项所述的电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整以实现自适应波束赋形。
17.根据权利要求16所述的电子设备，所述处理电路进一步被配置成：根据所述服务基站在所述用户设备的通信性能低于所述通信性能要求的情况下所发出的指示，生成关于所述用户设备的当前位置和移动方向的报告以发送给所述服务基站。
18.一种无线通信系统中的方法，所述方法包括：
对用于自适应波束赋形的波束调整模型进行训练，以使得对于用户设备的任意移动路径，所述波束调整模型输出使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔得到优化的波束信息，其中，所输出的波束信息是使得能够满足所述用户设备的性能要求的波束调整时间间隔最大化的波束信息。
19.一种无线通信系统中的方法，所述方法包括：
至少根据关于用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的信息，利用由根据权利要求1至9中任一项所述的电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整，以实现自适应波束赋形。
20.一种无线通信系统中的方法，所述方法包括：
生成至少包括用户设备的位置、移动方向和通信性能要求的报告以发送给所述用户设备的服务基站，从而所述服务基站根据所接收的报告、利用由根据权利要求1至9中任一项所述的电子设备训练得到的波束调整模型进行波束调整以实现自适应波束赋形。
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