CN117835143A - 无线感知方法及装置、通信设备及计算机存储介质 - Google Patents

无线感知方法及装置、通信设备及计算机存储介质 Download PDF

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CN117835143A CN202211186091.3A CN202211186091A CN117835143A CN 117835143 A CN117835143 A CN 117835143A CN 202211186091 A CN202211186091 A CN 202211186091A CN 117835143 A CN117835143 A CN 117835143A
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陈诗军
李俊强
陈大伟
夏树强
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Abstract

本申请提出了一种无线感知方法，包括：根据天线接收到的感知信号建模，确定感知环境的参考状态；计算当前感知信号和参考状态的差量；根据所述差量，确定感知环境中变化的感知对象的位置参数。本申请还提出了一种无线感知装置、通信设备及计算机存储介质。本申请实施例能实现复杂环境下感知对象的准确感知。

Description

无线感知方法及装置、通信设备及计算机存储介质
技术领域
本申请涉及无线通信技术领域，具体涉及一种无线感知方法及装置、通信设备及计算机存储介质。
背景技术
现代正处于第四次工业革命时代，第四次工业革命重要特点是泛在智能化。泛在智能化技术主要包括泛在感知技术、泛在计算技术、以及产品研发等方面。因此泛在智能化需要一个泛在系统，而目前在部署的系统中，只有无线通信网满足泛在性，因此通过无线通信网实现泛在感知和泛在计算成为主要可行的技术路线。
泛在感知需要能够在各种复杂场景下实现感知，比如室内多径环境、地面多建筑物，多车环境，商场多人环境等等。但是，复杂环境的感知在目前研究较少，能够落地商用的感知技术更少。复杂环境的感知在标准化、学界方面均为研究热点，处于技术突破前期。
发明内容
针对上述技术问题，本申请提供一种无线感知方法及装置、通信设备及存储介质，旨在实现复杂环境的准确感知。
一方面，本申请提供一种无线感知方法，包括：
根据天线接收到的感知信号建模，确定感知环境的参考状态；
计算当前感知信号和参考状态的差量；
根据所述差量，确定感知环境中变化的感知对象的位置参数。
在一些实施例中，所述天线为天线阵列，所述感知环境的参考状态包括天线阵列中每个天线感知到的稳定状态。
在一些实施例中，所述根据天线接收到的感知信号建模，确定感知环境的参考状态包括：
根据天线接收到的感知信号，确定天线的信道冲激响应；
根据天线的信道冲激响应建模，确定感知环境的参考状态。
在一些实施例中，所述根据天线的信道冲激响应建模，确定感知环境的参考状态包括：
根据每一天线在一段连续时间内接收到的信道冲激响应的差值，确定所述天线感知到的稳定状态；
根据所确定的每个天线感知到的稳定状态，确定感知环境的参考状态。
在一些实施例中，所述一段连续时间的长度大于或等于预设时间阈值。
在一些实施例中，所述根据每一天线在一段连续时间内接收到的信道冲激响应的差值，确定所述天线感知到的稳定状态，包括：
计算同一天线在第一时刻和第二时刻接收到的信道冲激响应的差值；所述第二时刻与第一时刻为一段连续时间内的任意两个时刻；
确定同一天线在第一时刻和第二时刻接收到的信道冲激响应的差值均低于预设的差量门限值时，将所述天线在连续时间内所接收到的任意一个信道冲激响应更新为所述天线感知到的稳定状态。
在一些实施例中，所述计算当前感知信号和参考状态的差量包括：
根据所述天线当前接收到的感知信号，确定所述天线的信道冲激响应；
计算所述天线阵列中每个天线的信道冲激响应与所述每个天线感知到的稳定状态的差值，获得当前感知信号和参考状态的差量矩阵。
在一些实施例中，所述根据所述差量，确定变化的感知对象的位置参数，包括：
根据所述差量矩阵，确定时延-到达角谱；
根据所述时延-到达角谱，确定变化的感知对象的位置参数。
在一些实施例中，所述根据差量矩阵，确定时延-到达角谱，包括：
确定不同角度的每个天线的相位调整参数；
分别计算所述差量矩阵中每个天线的差量向量和同一角度对应的每个天线的相位调整值的乘积，得到相位调整后的差量向量，然后对所有天线的相位调整后的差量向量求和，获得当前角度对应的向量值；
根据所有角度对应的向量值构成矩阵，形成所述时延-到达角谱。
在一些实施例中，所述根据所述时延-到达角谱，确定变化的感知对象的位置参数，包括：
根据所述时延-到达角谱，确定感知信号能进行路径分离，则分别确定每条路径上感知对象的角度参数和时间参数；和/或，
根据所述时延-到达角谱，确定感知信号无法进行路径分离，则根据时延-到达角谱中感知对象的数量估计，确定每条路径上感知对象的角度参数和时间参数。
在一些实施例中，所述感知信号能进行路径分离时，由每条路径的模糊度范围内的最大值确定每条路径的角度参数和时间参数。
另一方面，本申请还提供一种无线感知装置，包括：
状态确定模块，被配置为根据天线接收到的感知信号建模，确定感知环境的参考状态；
差量计算模块，被配置为计算当前感知信号和参考状态的差量；
位置确定模块，被配置为根据所述差量，确定变化的感知对象的位置参数。
又一方面，本申请还提供一种通信设备，包括：
存储器，以及一个或多个处理器；
所述存储器，配置为存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述权利要求中任一项所述的方法。
又一方面，本申请还提供一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求任一项所述的无线感知方法。
本发明实施例通过参考状态的确定，根据当前感知信号与参考状态的差量信号，确定感知对象的角度参数和时间参数，不但能够实现复杂环境下感知对象的状态感知和移动的感知对象的感知，而且能够从复杂场景中通过排除复杂稳定的背景，准确且效率高地确定感知对象的位置。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例的运用场景的示例图；
图2为本申请实施例的无线感知方法第一实施例的流程示意图；
图3为本申请实施例的无线感知方法第二实施例的流程示意图；
图4为本申请实施例中状态机感知到的参考状态示意图；
图5为本申请实施例的无线感知方法第三实施例的流程示意图；
图6为本申请实施例的无线感知方法第四实施例的流程示意图；
图7为本申请实施例的无线感知方法第四实施例的流程示意图；
图8为本申请实施例的一应用示例中计算差量信号的示意图，其中以信号的方式展示；
图9为本申请实施例的一应用示例中计算差量信号的示意图，其中以时延到达角谱的方式展示；
图10为本申请实施例的另一应用示例中计算差量信号的示意图，其中以信号的方式展示；
图11为本申请实施例的另一应用示例中计算差量信号的示意图，其中以时延到达角谱的方式展示；
图12为本申请实施例的无线感知装置一实施例的模块示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素，此外，本申请不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释或者进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。
应当理解，尽管在本文可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语"如果"可以被解释成为"在……时"或"当……时"或"响应于确定"。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。本申请使用的术语“或”、“和/或”、“包括以下至少一个”等可被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。例如，“包括以下至少一个：A、B、C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A和B和C”，再如，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A和B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
应该理解的是，虽然本申请实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
需要说明的是，在本文中，采用了诸如S10、S20等步骤代号，其目的是为了更清楚简要地表述相应内容，不构成顺序上的实质性限制，本领域技术人员在具体实施时，可能会先执行S20后执行S10等，但这些均应在本申请的保护范围之内。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或者“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或者“单元”可以混合地使用。
本申请实施例根据基站天线之间的通信系统实现，下面对本申请的运用场景进行描述。
请参阅图1，图1为本申请实施例的运用场景的示例图。发射基站A向接收基站B发送无线电波信号，该无线电波信号既可以是通信信号，也可以是感知信号。在信号传播过程中，发射基站A与接收基站B之间若存在建筑物、山脉等复杂环境，则接收基站B通过天线会接收到多个传播路径到达的信号，其中包括直达信号、经过环境反射的信号等，且因为传播路径的差异使得接收到的信号之间的到达时间和到达角度存在差异。
具体地，发射基站A在设定的时间Tn和无线资源上发射通信信号或感知信号，根据图1中示出的复杂环境，接收基站B接收到经4条传播路径到达的信号，每条传播路径接收到的信号处理之后可获得两个参数，分别为TOA(Time of Arrival,到达时间)和AOA(Angleof Arrival，到达角度)。在基站之间的通信过程中，可以对接收到的信号进行估计，获得TOA和AOA参数，从而根据每条路径的信号参数，就可以确定环境中感知物体的位置，例如P1、P2、P3、P4的具体位置。
因此，感知目标的位置是否准确，取决于信号参数TOA和AOA的测量，尤其是AOA的测量精度对位置感知的影响很大，距离越远误差越大。而移动通信基站大部分部署场合为复杂多径环境，为了提高信号参数TOA和AOA的测量精度，本申请提出一种新的TOA和AOA联合估计方案。需要说明的是，本申请实施例提出的联合估计方案可适用于任何环境下的对象感知，尤其应用于复杂的感知环境。
请参阅图2，图2为本申请实施例的无线感知方法第一实施例的流程示意图。该无线感知方法可以包括：
S10，根据天线接收到的感知信号建模，确定感知环境的参考状态；
在一些实施例中，天线的参考状态为当前感知环境下稳定的状态。需要说明的是，这里的稳定状态是指相对稳定的状态，即参考状态会随着感知环境的变化而变化。若当前感知环境未发生变化，则参考状态保持不变。若当前感知环境发生变化，则参考状态为感知环境发生变化之前的稳定状态。
在一些实施例中，天线接收到的感知信号为天线多路径接收到的感知信号的叠加，如图1所示，发送基站A发送的感知信号经过4条传播路径到达的感知信号，因此天线接收到的感知信号为4条路径到达的信号的叠加。
在一些实施例中，天线为天线阵列，感知环境的参考状态包括天线阵列中每个天线感知到的稳定状态。即天线阵列中每个天线将接收到感知信号，则每个天线均有对应的稳定状态，如基站具有32个或64个收发信号的天线，则当32个天线或64个天线中每个天线均感知到当前环境的稳定状态时，确定感知环境的参考状态。该感知环境的参考状态包括天线阵列中所有天线感知到的稳定状态。
在一些实施例中，请参阅图3，图3为本申请实施例的无线感知方法第二实施例的流程示意图。该步骤S10可以包括：
S11，根据天线接收到的感知信号，确定天线的信道冲激响应；
在一些实施例中，天线的信道冲激响应为根据该天线接收到感知信号确定的信道冲激响应的向量值。具体地，基站的天线为由多个天线振子组成的天线阵列，基站通过天线振子进行无线电波的接收。如基站包括64个天线，该64个天线按照行列分布形成8行8列的天线阵列，每个天线均可以接收传播过来的无线感知信号。因此，每个天线的信道冲激响应可以表示为Rm,n(t)，m和n为天线阵列中的天线振子编号，m∈[0,M-1],n∈[0,N-1]。根据每个天线接收到的感知信号，可以确定每个天线的信道冲激响应。
在一些实施例中，天线的信道冲激响应由对天线接收到的感知信号按采样周期进行采样后确定。
S12，根据天线的信道冲激响应建模，确定感知环境的参考状态。
在一些实施例中，利用状态机根据天线不同时刻接收到的信道冲激响应进行实时感知建模，从而输出天线所感知到的稳定状态。具体地，状态机设置计时器，该计时器具有一预设的时间阈值。天线阵列中每个天线对应一状态机，或者多个天线对应一状态机。每个状态机均有一个初始状态S0，计时器设为0并开始计时，在预设的时间阈值内，状态机开始根据不同时刻接收到的信道冲激响应进行实时感知建模，从而感知当前环境是否为稳定状态。每个状态机将根据接收到的感知信号的信道冲激响应进行实时感知建模，当感知到当前环境为稳定状态时，且与之前确定的稳定状态不同时，则将当前感知到的稳定状态作为新的参考状态。参照图4，图4为本申请实施例中状态机感知到的参考状态示意图。感知环境的初始状态S0是当前环境的稳定状态，若环境在发生变化时，则感知到环境的变化状态，即临时状态S'。经过一段时间后，感知到环境处于稳定状态，且该稳定状态与之前的初始状态S0不相似，则将当前感知到的稳定状态作为新的参考状态，即S1。以此类推，状态机将根据接收到的感知信号的信道冲激响应进行实时感知建模，对当前环境的状态进行感知，并在感知到当前环境处于稳定状态时，将感知到的稳定状态进行存储。
因此，在一些实施例中，确定感知环境的参考状态的步骤还可包括：获取所有状态机在一段时间内所感知到的稳定状态，若所有状态机均感知到稳定状态，则根据每个状态机感知到的稳定状态形成状态阵列，作为感知环境的参考状态。
在一些实施例中，由于状态机能感知到当前环境的状态变化，因此，本申请实施例中，在感知到当前环境的状态发生变化时，再执行步骤S20。
在一些实施例中，请参照图5，图5为本申请实施例的无线感知方法第三实施例的流程示意图。上述步骤S12包括：
步骤S121，根据每一天线在一段连续时间内接收到的信道冲激响应的差值，确定所述天线感知到的稳定状态；
在一些实施例中，该一段连续时间的长度T大于或等于预设时间阈值。该预设时间阈值可为根据环境灵活设置的取值。
在一些实施例中，上述S121包括：
S121a、计算同一天线在第一时刻和第二时刻接收到的信道冲激响应的差值；所述第二时刻与第一时刻为一段连续时间内的任意两个时刻；
S121b、确定同一天线在第一时刻和第二时刻接收到的信道冲激响应的差值均低于预设的差量门限值时，将所述天线在连续时间内所接收到的任意一个信道冲激响应更新为所述天线感知到的稳定状态。
在一些实施例中，第一时刻和第二时刻为一段连续时间内相邻的任意两个时刻。具体地，以天线阵列中第一个天线R1,1(t)为例，t的取值范围为[0,T]。
若|R1,1(0)-R1,1(1)|≤Rth，|R1,1(1)-R1,1(2)|≤Rth，|R1,1(2)-R1,1(3)|≤Rth，......|R1,1(T-1)-R1,1(T)|≤Rth，则将该连续时间内任意一个时间点接收到的信道冲激响应作为天线感知到的稳定状态。
在另一些实施例中，第一时刻为一段连续时间内的初始时刻，第二时刻为一段连续时间内的初始时刻以外的任意时刻。具体地，以天线阵列中第一个天线R1,1(t)为例，t的取值范围为[0,T]。
若|R1,1(0)-R1,1(1)|≤Rth，|R1,1(0)-R1,1(2)|≤Rth，|R1,1(0)-R1,1(3)|≤Rth，......|R1,1(0)-R1,1(T)|≤Rth，则将该连续时间内任意一个时刻接收到的信道冲激响应作为天线感知到的稳定状态。
在又一些实施例中，第一时刻和第二时刻为一段连续时间内任意两个时刻。即将一段连续时间内每两个时刻接收到的信道冲激响应进行差值计算，当每两个时刻的信道冲激响应的差值均低于预设的差量门限值时，则将该连续时间内任意一个时刻接收到信道冲激响应作为天线感知到的稳定状态。
天线阵列中其他的天线感知到的稳定状态参照第一天线的方法实施。
步骤S122，根据所确定的每个天线感知到的稳定状态，确定感知环境的参考状态。
具体地，当该段连续时间内，所有的天线均感知到稳定状态，则根据每个天线感知到的稳定状态形成的状态阵列，确定感知环境的参考状态。
在另一些实施例中，步骤S121中的差值还可以替换为相似度，或者相关度。例如，计算一段连续时间内接收到的信道冲激响应的相似度，从而确定天线感知到的稳定状态。具体地，计算一段连续时间内任意两个时间点接收到的信道冲激响应的相似度，当所有的相似度均大与预设的相似度阈值时，确定天线感知到的稳定状态，即将该连续时间内任意一个时间点接收到的信道冲激响应作为天线感知到的稳定状态。
其中，计算任意两个时刻接收到的信道冲激响应的相似度包括但不限于采用如下方案：
1、计算一段连续时间内任意两个时刻天线接收到的信道冲激响应之间的相关值，将最大相关峰值作为相似度对比量；
2、计算一段连续时间内任意两个时刻天线接收到的信道冲激响应之间的夹角，将夹角余弦作为相似度对比量。
S20，计算当前感知信号和参考状态的差量；
在一些实施例中，请参照图6，图6为本申请实施例的无线感知方法第四实施例的流程示意图。步骤S20包括：
S21，根据所述天线当前接收到的感知信号，确定所述天线的信道冲激响应；
具体地，发射基站在设定的时间TN和无线资源上发射感知信号，接收基站接收到感知信号后，对天线信号进行采样，获得天线的信道冲激响应。一实施例中，天线为由多个天线振子组成的天线阵列，因此确定的天线的信道冲激响应也由每个天线的信道冲激响应组成的阵列。其中每个天线的信道冲激响应表示为表示为Rm,n(t)，m和n为天线阵列中的天线振子编号，m∈[0,M-1],n∈[0,N-1]，t为当前时刻。
S22，计算所述天线阵列中每个天线的信道冲激响应与每个所述天线感知到的稳定状态的差值，获得当前感知信号和参考状态的差量矩阵。
一实施例中，天线为天线阵列，则当前感知信号和参考状态的差量，则包括天线阵列中每个天线的信道冲激响应与每个天线感知到的稳定状态的差值。而且，信道冲激响应和稳定状态进行差值计算时，都是基于同一天线。
S30，根据所述天线差量信号，确定感知目标的位置参数。
在一些实施例中，请参照图7，图7为本申请实施例的无线感知方法第四实施例的流程示意图。步骤S30包括：
S31，根据所述差量矩阵，确定时延-到达角谱；
时延到达角谱的横轴表示为时间，纵轴表示为角度。一实施例中，基于差量矩阵进行计算，确定时延-到达角谱。具体可包括：
S31a，确定不同角度的每个天线的相位调整值；
在一些实施例中，为更好地接收信号，天线阵列处于不同的角度时，每个天线会有相应的相位调整参数。因此，确定天线阵列不同的角度时每个天线的相位调整值。该角度的取值范围为(-π，π)。
S31b，分别计算所述差量矩阵中每个天线的差量向量和同一角度对应的每个天线的相位调整值的乘积，得到相位调整后的差量向量，然后对所有天线的相位调整后的差量向量求和，获得当前角度对应的向量值；
以其中一角度θ为例，分别计算同一天线的差量向量与相位调整值的乘积，得到相位调整后的差量向量，然后再将得到所有天线的调整后的差量向量进行求和，获得该角度θ对应的向量值，即时延-到达角谱中与当前时刻t和角度θ对应的值。
S31c，根据所有角度对应的向量值构成矩阵，形成所述时延-到达角谱。
所有角度，是指在确定的方位角范围和俯仰角范围内，按照规定的步长，遍历得到的所有角度。例如在计算(-π，π)内所有角度对应的向量值后，则将计算的所有角度对应的向量值形成矩阵，从而获得时延-到达角谱。
S32，根据所述时延-到达角谱，确定变化的感知对象的位置参数。
在一些实施例中，步骤S32可包括：
根据所述时延-到达角谱，确定感知信号能进行路径分离，则分别确定每条路径上感知对象的角度参数和时间参数；和/或，
根据所述时延-到达角谱，确定感知信号无法进行路径分离，则根据时延-到达角谱中感知路径的数量估计，确定每条路径上感知对象的角度参数和时间参数。
具体地，在获得时延-到达角谱后，基于时延-到达角谱则可以确定天线接收到的感知信号是否能进行路径分离。如果能进行路径分离，则分别根据每条路径的时延-到达角谱，来确定每条路径上感知对象的角度参数和时间参数。在一些实施例中，根据时延-到达角谱中每条路径的模糊度范围内的最大值来确定每条路径的角度参数和时间参数。
如果不能进行路径分离，则根据获得的时延-到达角谱感知对象的数量，进行估计，获得每条路径上感知对象的角度参数和时间参数。在一些实施例中，如果不能进行路径分离，则对获得的时延-到达角谱进行分析，从而确定感知对象的数量，从而根据所确定的感知对象的数量，进行最优估计，获得每条路径上感知对象的角度参数和时间参数。
本发明实施例通过参考状态的确定，根据当前感知信号与参考状态的差量信号，确定感知对象的角度参数和时间参数，不但能够实现复杂环境下感知对象的状态感知和移动的感知对象的感知，而且能够从复杂场景中通过排除复杂稳定的背景，准确且效率高地地确定感知对象的位置。
本发明实施例在应用于具体的环境感知时，能准确地获得变化的感知对象的角度参数和时间参数。
具体应用示例1
已同步的感知信号发射基站在设定的时间和无线资源上发射感知信号，感知信号接收基站接收感知信号。对每个天线接收信号采样，并根据发射信号，获得每个天线的信道冲激响应向量为Rm,n(t)。基于接收基站接收到的感知信号，可以确定感知环境处于稳定状态且没有感知对象，记录初始参考状态S。如图8和图9所示，图8中第一个图展示稳定状态对应的感知信号；而为了更直观地展示感知过程，图9中第一个图采用时延-到达角谱的方式进行展示。
当无人机进入到当前感知区域一段时间后，当前感知信号如图8中的第二个图所示，图9中第二图示出的红色圈则为感知到的环境中包括无人机的延时-角度谱。
根据当前接收到的感知信号与初始参考状态S，可以通过以下计算公式获得差量信号Δm,n。
Δm,n(t)＝Rm,n(t)-S
如图8中第三个图所示，通过当前接收到的感知信号和参考状态S之间进行差值计算，即可消除感知对象的背景目标的干扰，从而可以准确地对感知对象进行分析。
对该差量信号进行分析，获得时延-到达角谱，如图9的第三个图所示的时延-到达角谱。
Γ(τ,θ)＝<(R1,1(t),......,Rm,n(t))，(α(θ(1,1)),......,α(θ(m,n)))>
由于，此时的时延-到达角谱仅包含新进入的感知对象(无人机)的信息，因此，基于该时延-到达角谱的分析，可以准确获得变化的感知对象的到达角和到达时间。
具体应用示例2
已同步的感知信号发射基站在设定的时间和无线资源上发射感知信号，感知信号接收基站接收感知信号。对每个天线接收信号采样，并根据发射信号，获得每个天线的信道冲激响应向量为Rm,n(t)。基于接收基站接收到的感知信号，可以确定感知环境处于稳定状态且有感知对象时，记录初始参考状态为S，如图10和图11所示，图10中第一个图展示稳定状态对应的感知信号；而为了更直观地展示感知过程，图11中第一个图采用时延-到达角谱的方式进行展示，其中所示红色圈为感知车辆的时延-角度谱。
当感知车辆在当前感知区域移动一段时间后，当前感知信号如图10中的第二个图所示，图11中第二图示出的红色圈则为感知到的环境中车辆在运动时的延时-角度谱。
根据当前接收到的感知信号与初始参考状态S，可以通过以下计算公式获得差量信号Δm,n。
Δm,n(t)＝Rm,n(t)-S
如图10中第三个图所示，通过当前接收到的感知信号和参考状态S之间进行差值计算，即可消除感知对象的背景目标的干扰，从而可以准确地对感知对象进行分析。
对该差量信号进行分析，获得时延-到达角谱，如图11第三个图所示的时延-到达角谱。
Γ(τ,θ)＝<(R1,1(t),......,Rm,n(t))，(α(θ(1,1)),......,α(θ(m,n)))>
由于，此时的时延-到达角谱仅包含新进入的感知对象(无人机)的信息，因此，基于该时延-到达角谱的分析，可以准确获得变化的感知对象的到达角和到达时间。
以上所列举的仅为参考示例，为了避免冗余，这里不再一一列举，实际开发或运用中，可以根据实际需要灵活组合，但任一组合均属于本申请的技术方案，也就覆盖在本申请的保护范围之内。
如图12所示，本申请实施例还提出一种复杂环境中变化对象的无线感知装置，所述无线感知装置包括：类型确定模块，用于基于感知建模确定感知对象的状态类型；
状态确定模块，被配置为根据天线接收到的感知信号建模，确定感知环境的参考状态；
差量计算模块，被配置为计算当前感知信号和参考状态的差量；
位置确定模块，被配置为根据所述差量，确定变化的感知对象的位置参数。
本实施例实现感知的原理，请参照上述各实施例，在此不再赘述。
此外，本申请实施例还提出一种通信设备，所述通信设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的无线感知程序，所述无线感知程序被所述处理器执行时实现如上述各实施例所述的无线感知方法。
由于本无线感知程序被处理器执行时，采用了前述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有前述所有实施例的全部技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
此外，本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有无线感知程序，所述无线感知程序被处理器执行时实现如上述各实施例所述的无线感知方法。
由于本无线感知程序被处理器执行时，采用了前述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有前述所有实施例的全部技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
可以理解，上述场景仅是作为示例，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的应用场景的限定，本申请的技术方案还可应用于其他场景。例如，本领域普通技术人员可知，随着系统架构的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。
本申请实施例设备中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
在本申请中，对于相同或相似的术语概念、技术方案和/或应用场景描述，一般只在第一次出现时进行详细描述，后面再重复出现时，为了简洁，一般未再重复阐述，在理解本申请技术方案等内容时，对于在后未详细描述的相同或相似的术语概念、技术方案和/或应用场景描述等，可以参考其之前的相关详细描述。
在本申请中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本申请技术方案的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本申请记载的范围。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。根据这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，被控终端，或者网络设备等)执行本申请每个实施例的方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络，或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、存储盘、磁带)、光介质(例如，DVD)，或者半导体介质(例如固态存储盘Solid State Disk(SSD))等。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (14)

1.一种无线感知方法，其特征在于，包括：
根据天线接收到的感知信号建模，确定感知环境的参考状态；
计算当前感知信号和参考状态的差量；
根据所述差量，确定感知环境中变化的感知对象的位置参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述天线为天线阵列，所述感知环境的参考状态包括天线阵列中每个天线感知到的稳定状态。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据天线接收到的感知信号建模，确定感知环境的参考状态包括：
根据天线接收到的感知信号，确定天线的信道冲激响应；
根据天线的信道冲激响应建模，确定感知环境的参考状态。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，其特征在于，所述根据天线的信道冲激响应建模，确定感知环境的参考状态包括：
根据每一天线在一段连续时间内接收到的信道冲激响应的差值，确定所述天线感知到的稳定状态；
根据所确定的每个天线感知到的稳定状态，确定感知环境的参考状态。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述一段连续时间的长度大于或等于预设时间阈值。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每一天线在一段连续时间内接收到的信道冲激响应的差值，确定所述天线感知到的稳定状态，包括：
计算同一天线在第一时刻和第二时刻接收到的信道冲激响应的差值；所述第二时刻与第一时刻为一段连续时间内的任意两个时刻；
确定同一天线在第一时刻和第二时刻接收到的信道冲激响应的差值均低于预设的差量门限值时，将所述天线在连续时间内所接收到的任意一个信道冲激响应更新为所述天线感知到的稳定状态。
7.根据权利要求2-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述计算当前感知信号和参考状态的差量包括：
根据所述天线当前接收到的感知信号，确定所述天线的信道冲激响应；
计算所述天线阵列中每个天线的信道冲激响应与所述每个天线感知到的稳定状态的差值，获得当前感知信号和参考状态的差量矩阵。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述差量，确定变化的感知对象的位置参数，包括：
根据所述差量矩阵，确定时延-到达角谱；
根据所述时延-到达角谱，确定变化的感知对象的位置参数。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据差量矩阵，确定时延-到达角谱，包括：
确定不同角度的每个天线的相位调整参数；
分别计算所述差量矩阵中每个天线的差量向量和同一角度对应的每个天线的相位调整值的乘积，得到相位调整后的差量向量，然后对所有天线的相位调整后的差量向量求和，获得当前角度对应的向量值；
根据所有角度对应的向量值构成矩阵，形成所述时延-到达角谱。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述时延-到达角谱，确定变化的感知对象的位置参数，包括：
根据所述时延-到达角谱，确定感知信号能进行路径分离，则分别确定每条路径上感知对象的角度参数和时间参数；和/或，
根据所述时延-到达角谱，确定感知信号无法进行路径分离，则根据时延-到达角谱中感知对象的数量估计，确定每条路径上感知对象的角度参数和时间参数。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述感知信号能进行路径分离时，由每条路径的模糊度范围内的最大值确定每条路径的角度参数和时间参数。
12.一种无线感知装置，其特征在于，包括：
状态确定模块，被配置为根据天线接收到的感知信号建模，确定感知环境的参考状态；
差量计算模块，被配置为计算当前感知信号和参考状态的差量；
位置确定模块，被配置为根据所述差量，确定变化的感知对象的位置参数。
13.一种通信设备，其特征在于，包括：
存储器，以及一个或多个处理器；
所述存储器，配置为存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求中1-11中任一项所述的方法。
14.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-11中任一项所述的无线感知方法。
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