CN117640409A - 一种基于智能反射面通讯的优化方法 - Google Patents
一种基于智能反射面通讯的优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117640409A CN117640409A CN202410105694.9A CN202410105694A CN117640409A CN 117640409 A CN117640409 A CN 117640409A CN 202410105694 A CN202410105694 A CN 202410105694A CN 117640409 A CN117640409 A CN 117640409A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- communication
- result
- division
- initial
- subspace
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 523
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 23
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 3
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/14—Network analysis or design
- H04L41/145—Network analysis or design involving simulating, designing, planning or modelling of a network
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
- H04W16/18—Network planning tools
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于智能反射面通讯的优化方法，属于无线通讯技术领域。其中，优化方法，包括采集通讯空间内建筑信息和物品摆放信息建立基础通讯模型；根据基础通讯模型利用智能反射面的排布信息建立初始通讯预测模型；利用通讯数据对初始通讯预测模型进行测试处理得到初始通讯结果；根据初始通讯结果调整智能反射面的排布完成通讯的优化。发明根据通讯空间对原有智能反射面的布置进行合理的布局改善保证信号传输的稳定性，避免智能反射面的排布超额导致资源的浪费，或者排布不合理导致信号不均匀存在通讯死角的情况。
Description
技术领域
本发明属于无线通讯技术领域，尤其是一种基于智能反射面通讯的优化方法。
背景技术
智能反射面是一种由大量低成本的被动无源反射元件组成的平面，放置于基站与用户（发送方与接收方）之间。由于每个元件能都能够独立地对入射信号进行相位或/和幅度的改变，可以利用智能反射面，使得用户更好地接收基站发送的信号。当用户处于一个死角（dead zone）之时，适当地使用智能反射面，可以制造出一条反射路径，使得该用户仍能接收到信号。当用户位于小区边缘时，本小区的基站信号衰减严重，同时还会受到邻小区的信号干扰。通过设计智能反射面，可以增强本小区的信号，并减弱邻小区的干扰。
就现有技术而言，利用智能反射面增强通讯的设置虽然可以增强信号，减少信号干扰，但是对于智能反射面的排布超额导致资源的浪费，或者排布不合理导致信号不均匀存在通讯死角。
发明内容
发明目的：提供一种基于智能反射面通讯的优化方法，以解决现有技术存在的上述问题。
技术方案：一种基于智能反射面通讯的优化方法，包括：
S1、采集通讯空间内建筑信息和物品摆放信息建立基础通讯模型；
S2、根据基础通讯模型利用智能反射面的排布信息建立初始通讯预测模型；
S3、利用通讯数据对初始通讯预测模型进行测试处理得到初始通讯结果；
S4、根据初始通讯结果调整智能反射面的排布完成通讯的优化；
其中，智能反射面的排布信息包括智能反射面的排布个数和智能反射面的排布面积。
优选的，所述采集通讯空间内建筑信息和物品摆放信息建立基础通讯模型包括：
采集通讯空间内的建筑排布信息并根据建筑排布信息将通讯空间进行划分处理得到通讯空间划分模型；
采集通讯空间内的物品摆放信息；
根据物品摆放信息利用通讯空间划分模型建立通讯空间模型；
获取通讯空间划分模型中各通讯划分子空间的通讯需求作为子空间通讯需求；
基于子空间通讯需求调整所述通讯空间划分模型中个通讯划分子空间对应的物品摆放信息，建立新的通讯空间模型作为基础通讯模型；
其中，通讯需求包括通讯速度需求和通讯范围需求。
优选的，所述根据基础通讯模型利用智能反射面的排布信息建立初始通讯预测模型包括：
根据基础通讯模型中各通讯划分子空间对应的子空间通讯需求得到各通讯划分子空间的智能反射面排布信息；
根据基础通讯模型利用各通讯划分子空间的智能反射面排布信息建立初始通讯预测模型。
优选的，所述利用通讯数据对初始通讯预测模型进行测试处理得到初始通讯结果包括：
利用通讯数据对初始通讯预测模型中各通讯划分子空间进行划分测试处理得到通讯划分子空间初始通讯结果；
利用通讯数据对初始通讯预测模型进行整体测试处理得到通讯整体初始通讯结果；
根据通讯划分子空间初始通讯结果和通讯整体初始通讯结果得到初始通讯结果。
进一步的，所述利用通讯数据对初始通讯预测模型中各通讯划分子空间进行划分测试处理得到通讯划分子空间初始通讯结果包括：
获取初始通讯预测模型中各通讯划分子空间通讯的传输路径；
根据各通讯划分子空间通讯的传输路径对各通讯划分子空间进行排序处理得到通讯划分子空间列表；
利用通讯数据依次对通讯划分子空间列表中的各通讯划分子空间进行测试处理得到各通讯划分子空间通讯结果作为通讯划分子空间初始通讯结果。进一步的，
进一步的，根据通讯划分子空间初始通讯结果和通讯整体初始通讯结果得到初始通讯结果包括：
根据通讯划分子空间初始通讯结果中各通讯划分子空间对应的通讯划分子空间通讯结果和通讯整体初始通讯结果中各通讯划分子空间对应的通讯结果得到各通讯划分子空间的通讯损耗率；
根据通讯划分子空间初始通讯结果、各通讯划分子空间的通讯损耗率和通讯整体初始通讯结果作为初始通讯结果。
优选的，所述根据初始通讯结果调整智能反射面的排布完成通讯的优化包括：
S4-1、根据初始通讯结果中通讯划分子空间初始通讯结果对各通讯划分子空间的智能反射面的排布进行初步调整处理得到调整智能反射面的第二排布信息；
S4-2、根据调整智能反射面的第二排布信息得到第二通讯结果；
S4-3、根据第二通讯结果对各通讯划分子空间的智能反射面的排布进行二次调整处理得到调整智能反射面的第三排布结果；
S4-4、根据调整智能反射面的第三排布信息得到第三通讯结果；
S4-5、根据第三通讯结果完成通讯的优化。
进一步的，所述根据调整智能反射面的第二排布信息得到第二通讯结果包括：
将所述调整智能反射面的第二排布信息作为智能反射面的排布信息，并返回S2建立初始通讯预测模型作为第二通讯预测模型；
利用通讯数据对第二通讯预测模型进行测试处理得到第二初始通讯结果；
判断所述第二初始通讯结果对应的通讯划分子空间第二初始通讯结果是否满足通讯需求，若是，则所述第二初始通讯结果作为第二通讯结果，否则，将所述第二初始通讯结果作为初始通讯结果并返回S4-1。
进一步的，所述根据调整智能反射面的第三排布信息得到第三通讯结果包括：
S4-4-1、将所述调整智能反射面的第三排布信息作为智能反射面的排布信息，并返回S2建立初始通讯预测模型作为第三通讯预测模型；
S4-4-2、利用通讯数据对第三通讯预测模型进行测试处理得到第三初始通讯结果；
S4-4-3、判断所述第三初始通讯结果对应的各通讯划分子空间的通讯损耗率是否均小于损耗阈值，若是所述第三初始通讯结果作为第三通讯结果，否则，将所述第三初始通讯结果作为第二通讯结果并返回S4-3。
进一步的，所述根据第三通讯结果完成通讯的优化包括：
S4-5-1、判断所述第三通讯结果对应的真实通讯需求是否满足通讯需求，若是，所述完成通讯的优化，否则，执行S4-5-2；
S4-5-2、判断所述第三通讯结果对应的通讯划分子空间第三初始通讯结果是否满足通讯需求，若是，执行S4-5-3，否则，返回S4-2；
S4-5-3、判断所述第三通讯结果对应的各通讯划分子空间的通讯损耗率是否均小于损耗阈值，若是，返回S4-4-1，否则，返回S4-4-3。
有益效果：1、本发明根据通讯空间对原有智能反射面的布置进行合理的布局改善保证信号传输的稳定性，避免智能反射面的排布超额导致资源的浪费，或者排布不合理导致信号不均匀存在通讯死角的情况。
2、本发明在智能反射面布置优化的每个过程都附有严谨的检测反馈循环过程，避免布置优化不当对通讯造成不可逆的影响，保证通讯的完整性，减小同一大范围通讯空间信号中断概率，提高了用户端之间通信的可靠性。
附图说明
图1是本发明提供的一种基于智能反射面通讯的优化方法的流程图。
具体实施方式
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
如图1所示，一种基于智能反射面通讯的优化方法，包括：
S1、采集通讯空间内建筑信息和物品摆放信息建立基础通讯模型；
S2、根据基础通讯模型利用智能反射面的排布信息建立初始通讯预测模型；
S3、利用通讯数据对初始通讯预测模型进行测试处理得到初始通讯结果；
S4、根据初始通讯结果调整智能反射面的排布完成通讯的优化；
其中，智能反射面的排布信息包括智能反射面的排布个数和智能反射面的排布面积。
步骤S1具体包括：
S1-1、采集通讯空间内的建筑排布信息并根据建筑排布信息将通讯空间进行划分处理得到通讯空间划分模型；
S1-2、采集通讯空间内的物品摆放信息；
S1-3、根据物品摆放信息利用通讯空间划分模型建立通讯空间模型；
S1-4、获取通讯空间划分模型中各通讯划分子空间的通讯需求作为子空间通讯需求；
S1-5、基于子空间通讯需求调整所述通讯空间划分模型中个通讯划分子空间对应的物品摆放信息，建立新的通讯空间模型作为基础通讯模型；
其中，通讯需求包括通讯速度需求和通讯范围需求。
步骤S2具体包括：
S2-1、根据基础通讯模型中各通讯划分子空间对应的子空间通讯需求得到各通讯划分子空间的智能反射面排布信息；
S2-2、根据基础通讯模型利用各通讯划分子空间的智能反射面排布信息建立初始通讯预测模型。
在本实施例中，根据基础通讯模型中各通讯划分子空间对应的子空间的通讯速度需求和通讯范围要求得到各通讯划分子空间的智能反射面排布信息，例如子空间的通讯速度需求高或通讯范围要求大对应的通讯划分子空间的智能反射面排布个数越多。根据各通讯划分子空间的智能反射面排布信息建立初始通讯预审模型，模型中包括智能反射面的排布个数和智能反射面的面积大小。
步骤S3具体包括：
S3-1、利用通讯数据对初始通讯预测模型中各通讯划分子空间进行划分测试处理得到通讯划分子空间初始通讯结果；
S3-2、利用通讯数据对初始通讯预测模型进行整体测试处理得到通讯整体初始通讯结果；
S3-3、根据通讯划分子空间初始通讯结果和通讯整体初始通讯结果得到初始通讯结果。
在本实施例中，测试处理具体为利用通讯数据在初始通讯预测模型的各通讯划分子空间中模拟通讯并获取各通讯划分子空间初始通讯结果；整体测试处理具体为利用通讯数据在初始通讯预测模型中模拟通讯并获取整体的初始通讯结果。
步骤S3-1具体包括：
S3-1-1、获取初始通讯预测模型中各通讯划分子空间通讯的传输路径；
S3-1-2、根据各通讯划分子空间通讯的传输路径对各通讯划分子空间进行排序处理得到通讯划分子空间列表；
S3-1-3、利用通讯数据依次对通讯划分子空间列表中的各通讯划分子空间进行测试处理得到各通讯划分子空间通讯结果作为通讯划分子空间初始通讯结果。
在本实施例中，测试处理具体为利用通讯数据在初始通讯预测模型的各通讯划分子空间中模拟通讯并获取各通讯划分子空间初始通讯结果。
步骤S3-3具体包括：
S3-3-1、根据通讯划分子空间初始通讯结果中各通讯划分子空间对应的通讯划分子空间通讯结果和通讯整体初始通讯结果中各通讯划分子空间对应的通讯结果得到各通讯划分子空间的通讯损耗率；
S3-3-2、根据通讯划分子空间初始通讯结果、各通讯划分子空间的通讯损耗率和通讯整体初始通讯结果作为初始通讯结果。
步骤S4具体包括：
S4-1、根据初始通讯结果中通讯划分子空间初始通讯结果对各通讯划分子空间的智能反射面的排布进行初步调整处理得到调整智能反射面的第二排布信息；
S4-2、根据调整智能反射面的第二排布信息得到第二通讯结果；
S4-3、根据第二通讯结果对各通讯划分子空间的智能反射面的排布进行二次调整处理得到调整智能反射面的第三排布结果；
S4-4、根据调整智能反射面的第三排布信息得到第三通讯结果；
S4-5、根据第三通讯结果完成通讯的优化。
在本实施例中，所述初步调整和二次调整处理均包括智能反射面的数量增加与智能反射面的面积增大。
步骤S4-2具体包括：
S4-2-1、将所述调整智能反射面的第二排布信息作为智能反射面的排布信息，并返回S2建立初始通讯预测模型作为第二通讯预测模型；
S4-2-2、利用通讯数据对第二通讯预测模型进行测试处理得到第二初始通讯结果；
S4-2-3、判断所述第二初始通讯结果对应的通讯划分子空间第二初始通讯结果是否满足通讯需求，若是，则所述第二初始通讯结果作为第二通讯结果，否则，将所述第二初始通讯结果作为初始通讯结果并返回S4-1。
步骤S4-4具体包括：
S4-4-1、将所述调整智能反射面的第三排布信息作为智能反射面的排布信息，并返回S2建立初始通讯预测模型作为第三通讯预测模型；
S4-4-2、利用通讯数据对第三通讯预测模型进行测试处理得到第三初始通讯结果；
S4-4-3、判断所述第三初始通讯结果对应的各通讯划分子空间的通讯损耗率是否均小于损耗阈值，若是所述第三初始通讯结果作为第三通讯结果，否则，将所述第三初始通讯结果作为第二通讯结果并返回S4-3。
在本实施例中，测试处理具体为利用通讯数据在第三通讯预测模型中模拟通讯得到第三初始通讯结果。损耗阈值与通讯数据的字节长度成正比，与通讯面积成反比，与通讯需求的速度需求成正比，具体的损耗阈值可根据通讯环境设定。
步骤S4-5具体包括：
S4-5-1、判断所述第三通讯结果对应的真实通讯需求是否满足通讯需求，若是，所述完成通讯的优化，否则，执行S4-5-2；
S4-5-2、判断所述第三通讯结果对应的通讯划分子空间第三初始通讯结果是否满足通讯需求，若是，执行S4-5-3，否则，返回S4-2；
S4-5-3、判断所述第三通讯结果对应的各通讯划分子空间的通讯损耗率是否均小于损耗阈值，若是，返回S4-4-1，否则，返回S4-4-3。
在本实施例中，判断所述第三通讯结果真实通讯需求对应的真实通讯速度需求和真实通讯范围需求是否满足原有的通讯需求，若第三通讯结果对应的真实通讯需求不满足通讯需求，但是第三通讯结果对应的通讯划分子空间第三初始通讯结果满足通讯需求，且第三通讯结果对应的各通讯划分子空间的通讯损耗率均小于损耗阈值，需要考虑上述判断过程中或者第三通讯结果的测试处理过程中是否存在误差，此时应当返回至步骤S4-4-1的步骤，重新得到第三通讯预测模型进行测试处理得到新的第三初始通讯结果，进而得到新的第三通讯结果完成通讯的优化。
需要说明的是，若通讯优化的过程中反复出现5次以上，第三通讯结果对应的真实通讯需求不满足通讯需求，但是第三通讯结果对应的通讯划分子空间第三初始通讯结果满足通讯需求，且第三通讯结果对应的各通讯划分子空间的通讯损耗率均小于损耗阈值的情况，需要考虑第三通讯预测模型进行测试处理的过程是否存在操作不当，需停止后续操作调整测试处理的过程。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于智能反射面通讯的优化方法，其特征在于，包括：
S1、采集通讯空间内建筑信息和物品摆放信息建立基础通讯模型；
S2、根据基础通讯模型利用智能反射面的排布信息建立初始通讯预测模型；
S3、利用通讯数据对初始通讯预测模型进行测试处理得到初始通讯结果；
S4、根据初始通讯结果调整智能反射面的排布完成通讯的优化；
其中，智能反射面的排布信息包括智能反射面的排布个数和智能反射面的排布面积。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面通讯的优化方法，其特征在于，所述采集通讯空间内建筑信息和物品摆放信息建立基础通讯模型包括：
采集通讯空间内的建筑排布信息并根据建筑排布信息将通讯空间进行划分处理得到通讯空间划分模型；
采集通讯空间内的物品摆放信息；
根据物品摆放信息利用通讯空间划分模型建立通讯空间模型；
获取通讯空间划分模型中各通讯划分子空间的通讯需求作为子空间通讯需求；
基于子空间通讯需求调整所述通讯空间划分模型中个通讯划分子空间对应的物品摆放信息，建立新的通讯空间模型作为基础通讯模型；
其中，通讯需求包括通讯速度需求和通讯范围需求。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面通讯的优化方法，其特征在于，所述根据基础通讯模型利用智能反射面的排布信息建立初始通讯预测模型包括：
根据基础通讯模型中各通讯划分子空间对应的子空间通讯需求得到各通讯划分子空间的智能反射面排布信息；
根据基础通讯模型利用各通讯划分子空间的智能反射面排布信息建立初始通讯预测模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面通讯的优化方法，其特征在于，所述利用通讯数据对初始通讯预测模型进行测试处理得到初始通讯结果包括：
利用通讯数据对初始通讯预测模型中各通讯划分子空间进行划分测试处理得到通讯划分子空间初始通讯结果；
利用通讯数据对初始通讯预测模型进行整体测试处理得到通讯整体初始通讯结果；
根据通讯划分子空间初始通讯结果和通讯整体初始通讯结果得到初始通讯结果。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能反射面通讯的优化方法，其特征在于，所述利用通讯数据对初始通讯预测模型中各通讯划分子空间进行划分测试处理得到通讯划分子空间初始通讯结果包括：
获取初始通讯预测模型中各通讯划分子空间通讯的传输路径；
根据各通讯划分子空间通讯的传输路径对各通讯划分子空间进行排序处理得到通讯划分子空间列表；
利用通讯数据依次对通讯划分子空间列表中的各通讯划分子空间进行测试处理得到各通讯划分子空间通讯结果作为通讯划分子空间初始通讯结果。
6.根据权利要求5所述的一种基于智能反射面通讯的优化方法，其特征在于，根据通讯划分子空间初始通讯结果和通讯整体初始通讯结果得到初始通讯结果包括：
根据通讯划分子空间初始通讯结果中各通讯划分子空间对应的通讯划分子空间通讯结果和通讯整体初始通讯结果中各通讯划分子空间对应的通讯结果得到各通讯划分子空间的通讯损耗率；
根据通讯划分子空间初始通讯结果、各通讯划分子空间的通讯损耗率和通讯整体初始通讯结果作为初始通讯结果。
7.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面通讯的优化方法，其特征在于，所述根据初始通讯结果调整智能反射面的排布完成通讯的优化包括：
S4-1、根据初始通讯结果中通讯划分子空间初始通讯结果对各通讯划分子空间的智能反射面的排布进行初步调整处理得到调整智能反射面的第二排布信息；
S4-2、根据调整智能反射面的第二排布信息得到第二通讯结果；
S4-3、根据第二通讯结果对各通讯划分子空间的智能反射面的排布进行二次调整处理得到调整智能反射面的第三排布结果；
S4-4、根据调整智能反射面的第三排布信息得到第三通讯结果；
S4-5、根据第三通讯结果完成通讯的优化。
8.根据权利要求7所述的一种基于智能反射面通讯的优化方法，其特征在于，所述根据调整智能反射面的第二排布信息得到第二通讯结果包括：
将所述调整智能反射面的第二排布信息作为智能反射面的排布信息，并返回S2建立初始通讯预测模型作为第二通讯预测模型；
利用通讯数据对第二通讯预测模型进行测试处理得到第二初始通讯结果；
判断所述第二初始通讯结果对应的通讯划分子空间第二初始通讯结果是否满足通讯需求，若是，则所述第二初始通讯结果作为第二通讯结果，否则，将所述第二初始通讯结果作为初始通讯结果并返回S4-1。
9.根据权利要求7所述的一种基于智能反射面通讯的优化方法，其特征在于，所述根据调整智能反射面的第三排布信息得到第三通讯结果包括：
S4-4-1、将所述调整智能反射面的第三排布信息作为智能反射面的排布信息，并返回S2建立初始通讯预测模型作为第三通讯预测模型；
S4-4-2、利用通讯数据对第三通讯预测模型进行测试处理得到第三初始通讯结果；
S4-4-3、判断所述第三初始通讯结果对应的各通讯划分子空间的通讯损耗率是否均小于损耗阈值，若是所述第三初始通讯结果作为第三通讯结果，否则，将所述第三初始通讯结果作为第二通讯结果并返回S4-3。
10.根据权利要求7所述的一种基于智能反射面通讯的优化方法，其特征在于，所述根据第三通讯结果完成通讯的优化包括：
S4-5-1、判断所述第三通讯结果对应的真实通讯需求是否满足通讯需求，若是，所述完成通讯的优化，否则，执行S4-5-2；
S4-5-2、判断所述第三通讯结果对应的通讯划分子空间第三初始通讯结果是否满足通讯需求，若是，执行S4-5-3，否则，返回S4-2；
S4-5-3、判断所述第三通讯结果对应的各通讯划分子空间的通讯损耗率是否均小于损耗阈值，若是，返回S4-4-1，否则，返回S4-4-3。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410105694.9A CN117640409B (zh) | 2024-01-25 | 2024-01-25 | 一种基于智能反射面通讯的优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410105694.9A CN117640409B (zh) | 2024-01-25 | 2024-01-25 | 一种基于智能反射面通讯的优化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117640409A true CN117640409A (zh) | 2024-03-01 |
| CN117640409B CN117640409B (zh) | 2024-04-19 |
Family
ID=90027307
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410105694.9A Active CN117640409B (zh) | 2024-01-25 | 2024-01-25 | 一种基于智能反射面通讯的优化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117640409B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114498072A (zh) * | 2020-11-13 | 2022-05-13 | 华为技术有限公司 | 反射面调节方法以及相关装置 |
| CN114629535A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-06-14 | 天津大学 | 智能反射面无蜂窝大规模mimo网络容量优化方法 |
| US20230179285A1 (en) * | 2021-08-12 | 2023-06-08 | Dalian University Of Technology | Design method of high energy efficiency unmanned aerial vehicle (uav) communication system assisted by intelligent reflecting surface |
| WO2023143160A1 (zh) * | 2022-01-30 | 2023-08-03 | 华为技术有限公司 | 通信方法与通信装置 |
-
2024
- 2024-01-25 CN CN202410105694.9A patent/CN117640409B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114498072A (zh) * | 2020-11-13 | 2022-05-13 | 华为技术有限公司 | 反射面调节方法以及相关装置 |
| US20230179285A1 (en) * | 2021-08-12 | 2023-06-08 | Dalian University Of Technology | Design method of high energy efficiency unmanned aerial vehicle (uav) communication system assisted by intelligent reflecting surface |
| WO2023143160A1 (zh) * | 2022-01-30 | 2023-08-03 | 华为技术有限公司 | 通信方法与通信装置 |
| CN114629535A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-06-14 | 天津大学 | 智能反射面无蜂窝大规模mimo网络容量优化方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117640409B (zh) | 2024-04-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112637127B (zh) | 一种跨区块链通信方法及装置 | |
| CN101751289B (zh) | 一种嵌入式实时操作系统的混合调度方法 | |
| CN112351447B (zh) | 基于区块链系统的公共场所安防大数据的收集方法及系统 | |
| CN109327911B (zh) | 认知异构无线网络中基于信誉系统的频谱切换方法 | |
| Tian et al. | User preference-based hierarchical offloading for collaborative cloud-edge computing | |
| CN111064449A (zh) | 一种基于uvm平台的数字降采样滤波器的验证平台及方法 | |
| CN110445558A (zh) | 性能测试方法、装置及终端设备 | |
| CN106201693A (zh) | 一种虚拟化环境中的调度方法及系统 | |
| CN110058679A (zh) | 一种马达的激励信号搜索方法及电子设备 | |
| CN117640409B (zh) | 一种基于智能反射面通讯的优化方法 | |
| CN113365305A (zh) | 网络覆盖数据的处理方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN111885618A (zh) | 一种网络性能优化方法和装置 | |
| CN111413888B (zh) | 一种半实物仿真方法及系统 | |
| CN103559330A (zh) | 数据一致性检测方法及系统 | |
| Huang et al. | AoDNN: An auto-offloading approach to optimize deep inference for fostering mobile web | |
| CN117787444A (zh) | 一种面向集群对抗场景的智能算法快速集成方法及装置 | |
| CN117294757A (zh) | 基于区块链的复杂业务拆分执行方法、系统、设备及介质 | |
| CN106095487B (zh) | 一种应用程序的关闭方法和装置 | |
| CN115599772A (zh) | 一种嵌入式边缘计算业务应用系统的国产化迁移适配方法 | |
| CN111465055B (zh) | 一种数据挖掘算法受控切换消息的传输方法及系统 | |
| CN114114941A (zh) | 避免控制指令冲突的方法、装置、处理器与智能家居系统 | |
| CN114297063A (zh) | 针对源代码的自动化形式化建模与验证的方法与系统 | |
| CN103796226A (zh) | 一种网络优化方法及装置 | |
| CN109062775A (zh) | 一种栈层优化判断的方法、系统及设备 | |
| CN118094164B (zh) | 一种基于神经网络的询价采购数据快速处理方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |