WO2020253156A1

WO2020253156A1 - 一种用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪方法和装置

Info

Publication number: WO2020253156A1
Application number: PCT/CN2019/124539
Authority: WO
Inventors: 全智; 马嫄
Original assignee: 深圳大学
Priority date: 2019-06-21
Filing date: 2019-12-11
Publication date: 2020-12-24
Also published as: WO2020253156A9; CN110365383A; US11533095B2; EP3876434A4; EP3876434A1; US20220123804A1

Abstract

本发明通过使用实时测量数据，为移动毫米波通信系统提出了一种数据驱动的波束跟踪方案。所提出的数据驱动方法基于时变伪梯度参数估计过程的动态线性化表示。通过为码本设计引入一种有效的方法，本发明可以通过波束旋转以降低开销进一步加速波束跟踪。本发明的仿真结果表明，该方案可以实现比现有可靠通信方案更好的跟踪性能。

Description

一种用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪方法和装置

技术领域

本发明属于无线通信领域，尤其涉及一种用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪方法和装置。

背景技术

随着5G技术的到来，个人移动通信技术的高速发展，导致无线电频谱的占用率越来越高，其中，无线电频谱的某些频率已经趋于饱和，即便采用GMSK调制或各种多址技术扩大通信系统的容量，提高频谱的利用率，也难以满足未来通信的需要，因此实现高速、宽带的无线通信势必有着这样一种趋势：在高频段开发新的频谱资源。毫米波由于其波长短、频带宽，可以有效地解决高速宽带无线接入技术中的许多现实难题，具有广泛的应用前景。

毫米波频带是实现高速连接的重要方法，它提供多个GHz的免许可带宽，几乎是分配给WiFi和蜂窝网络的带宽的200倍。然而，与低于6GHz的频段相比，毫米波无线电受到移动性和动态环境的影响。信号的路径损耗与波长成反比，由于波长较小，60GHz时的路径损耗是2.4GHz时的路径损耗的625倍。毫米波信号的强度随着距离增长而快速衰减，因此需要使用高度定向的天线来克服严重的传播损耗。

基于波束形成技术形成的定向波束的宽度很窄，因此定向波束对用户设备(UE)的移动性特别敏感。只有当发射机的波束对齐良好时，才可能进行可靠的通信。由于UE的移动状态未知，为了找到最佳权重向量，传统的穷举搜索扫描所有可能的波束方向，直到找到最佳波束方向。这个过程会带来长达几秒钟的延迟，因此不适合移动毫米波通信系统。为了执行精确的波束形成，利用mmWave信道的稀疏性质，可使用基追踪技术开发预编码算法。然而，该方法要求发射机需要在预编码之前获得信道信息。因此，需要可靠的信道估计来计算权重向量。由于尚未形成定向波束，当信噪比较低时，信道估计算法的性能较差。

为了在没有信道信息的情况下加速波束跟踪过程，提出了一些快速波束跟踪方案以使阵列权重向量适应时变波束空间信道。例如，为了保证通信链路的质量，使用分级码本来搜索最佳权重向量。分层搜索以两个宽波束开始，检查哪个波束返回更多功率，然后用更窄的波束搜索该部分空间。分层搜索只需要对数级别的测量次数。然而，在宽波束搜索中，附近的信号方向将在同一波束内发生碰撞，冲突信号破坏性地组合以相互抵消，导致分层算法可能选择错误的方向并用更窄的波束进行探索。为了保证移动用户毫米波通信的可靠性，需要快速波束跟踪以使阵列权重向量适应时变波束空间信道。为了找到最佳波束对准，传统的穷举搜索法扫描所有可能的波束方向，由此造成了长达数秒的延迟，因此，不适合移动毫米波通信系统。本发明提出了一种基于时变伪梯度参数估计过程的动态线性化表示的跟踪波束空间信道的数据驱动方法。与在预编码之前需要信道信息的基于模型的传统方法不同，本发明所提出的数据驱动方法仅取决于输入和输出测量数据。基于现有技术的不足，本发明提出了一种数据驱动的波束跟踪方法，可以找到最佳的波束矢量，减少对准时间。本发明的动机是观察到自适应波束跟踪过程可以建模为一般离散非线性系统，与基于模型的方法不同，数据驱动方法仅依赖于实时输入/输出(I/O)测量数据，而无需明确或隐含地使用系统结构或动态信息。所提出的波束跟踪方案通过使用称为伪偏导数(PPD)的时变参数的一系列等效局部动态线性化来最小化跟踪误差来搜索最佳波束。可以仅使用在线I/O测量数据来估计步长和PPD参数。为了加速波束跟踪过程，本发明采用多分辨率波束形成码本来生成数据驱动波束跟踪方案中使用的波束矢量。仿真结果表明，该方法可以保证通信链路的质量，同时减少时变波束空间信道的跟踪时间。本发明中，(·) ^T，(·) ^H分别表示转置和共轭转置；E表示期望运算符；￡表示复数的集合；o表示Hadamard乘积。

本发明相关的一系列数据测试与实验数值分析表明，与传统方案相比，本发明所提出的数据驱动波束跟踪方法具有良好的跟踪性能和更短的对准时间。

发明内容

本发明旨在提供一种用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪方法和装置。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：

1：预设预测量数据集为：W＝[ω(1),ω(2)]，Γ＝[γ(1),γ(2)]；

2：预设目标SNR为：γ ^*；

3：预设跟踪误差为：ò；

4：预设小正常数为：σ；

5：预设最大测量迭代次数为：t _max；

6：预设基于差分进化算法的估计参数

η，ρ，μ和λ。

数据驱动的波束跟踪执行如下步骤：

7：对于t<t _max；

8：计算

9：如果

或||Δω(k)|| ²<＝σ，或

那么

在UE处

为给定的ω(k+1)计算

10：如果

停止计算，

Γ(k+1)←[Γ(k),γ(k+1)]

W←[W,ω(k+1)]；

t←t+1,k←k+1

11：返回γ(k)；

其中γ(k)为UE处的接收信噪比(SNR)，ω(k)为阵列权重向量，E表示期望运算符；￡表示复数的集合；t为当前迭代次数，Φ(k)称为伪偏导数(PPD)，(·) ^T，(·) ^H分别表示转置和共轭转置，

优选地，本发明通过在量化角度子集上添加阵列导向矢量，将码本W＝{ω(1),ω(2),...,ω(N)}设计为

其中N是码本中码字的数量，δ是一个变量，用于控制阵列权重以保持主瓣方向性增益尽可能恒定。

优选地，本发明为了进一步降低波束追踪的复杂性，采用波束旋转技术生成具有相同形状但不同转向角的权重向量，仅基于一个权重向量计算所有权重向量：

对于2≤i≤N，其中o表示Hadamard乘积，ψ是码本中权重向量的波束宽度。

优选地，本发明阵列导向矢量的形式为：

优选地，本发明的伪偏导数(PPD，pseudo-partial derivative)

是第k次测量的PPD，且||Φ(k)|| ²≤c。

优选地，本发明使用改进投影算法来估计PPD参数Φ(k)。PPD估计的标准函数为

其中μ>0是权重因子。求解最佳条件：

则

其中η是步长常数。

另，本发明还提供一种数据驱动波束跟踪装置，用于移动毫米波通信系统，其特征在于，所述装置包含以下模块：

预测量数据集预设模块，预设预测量数据集为：W＝[ω(1),ω(2)],Γ＝[γ(1),γ(2)]；

目标SNR预设模块，预设目标SNR为：γ ^*；

跟踪误差预设模块，预设跟踪误差为：ò；

小正常数预设模块，预设小正常数为：σ；

最大测量迭代次数预设模块，预设最大测量迭代次数为：t _max；

估计参数预设模块，预设基于差分进化算法的估计参数

η，ρ，μ和λ。

数据驱动波束跟踪执行模块，所述数据驱动波束跟踪执行模块按照预设模块预设参数及其数值进行如下步骤的计算

对于t<t _max；

计算

如果

或||Δω(k)|| ²<＝σ，或

那么

在UE处为给定的ω(k+1)计算

如果

停止计算，

Γ(k+1)←[Γ(k),γ(k+1)]

W←[W,ω(k+1)]；

t←t+1,k←k+1

返回γ(k)；

优选地，本发明所提供的数据驱动波束跟踪装置还包括码本设计模块，所述码本设计模块通过在量化角度子集上添加阵列导向矢量，将码本W＝{ω(1),ω(2),...,ω(N)}设计为

优选地，本发明所提供的数据驱动波束跟踪装置还包括权重向量生成模块，为了进一步降低波束跟踪的复杂性，所述权重向量生成模块采用波束旋转技术生成具有相同形状但不同转向角的权重向量，仅基于一个权重向量计算所有权重向量：

优选地，本发明所提供的数据驱动波束跟踪装置还包括阵列导向矢量设置模块，所述阵列导向矢量设置模块设置阵列导向矢量的形式为：

优选地，本发明所提供的数据驱动波束跟踪装置还包括伪偏导数设置模块，所述伪偏导数设置模块设置其中伪偏导数(PPD，pseudo-partial derivative)

是第k次测量的PPD，且||Φ(k)|| ²≤c。

优选地，本发明所提供的数据驱动波束跟踪装置还包括PPD参数估计模块，所述PPD参数估计模块使用改进投影算法来估计PPD参数Φ(k)。PPD估计的标准函数为：

其中μ>0是权重因子。

求解最佳条件：

则

其中η是步长常数。

本发明提出了仅使用实时测量数据的用于权重自适应的波束跟踪方案，来自于申请人观察到自适应波束跟踪过程可以模拟为一般离散非线性系统过程，为了确保通信不被用户移动性中断，本发明提出了一种数据驱动的波束跟踪方案来跟踪时变波束空间信道，其目的是找到候选波束矢量ω(k)以实现BS与用户之间可靠通信的目标SNRγ ^*。通过使用实时测量数据，本发明为移动毫米波通信系统提出了一种数据驱动的波束跟踪方案。所提出的数据驱动方法基于时变伪梯度参数估计过程的动态线性化表示。通过为码本设计引入一种有效的方法，本发明可以通过波束旋转以低开销进一步加速波束跟踪。本发明的仿真结果表明，该方案可以实现比现有可靠通信方案更快的跟踪性能。

附图说明

图1是本发明的mmWave MISO系统的框图的一种；

图2是本发明BS的ULA与移动UE之间的几何关系的一种；

图3是本发明信道相干时间内波束跟踪和数据传输的帧结构的一种；

图4是本发明连续空间域上的波束图案之一；

图5是本发明多分辨率(multi-resolution)分层码本的波束覆盖的图示；

图6是本发明使用多路径的分层搜索示例之一；

图7是本发明一种优选实施例的数据驱动波束跟踪示意图。

具体实施方式

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述方法和相应装置，但这些关键词不应限于这些术语。这些术语仅用来将关键词彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一波束跟踪方法和相应装置也可以被称为第二波束跟踪方法和相应装置，类似地，第二波束跟踪方法和相应装置也可以被称为第一波束跟踪方法和相应装置。

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”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)”。

如说明书附图1所示，对于毫米波多输入单输出系统，其在BS处具有N _t个发射天线的均匀线性阵列(ULA)，在移动UE处具有单个接收天线。在第k个时刻的下行链路中的接收信号可以由下式表示：

其中P是发射功率，

是信道向量，

是BS处的阵列权重向量， x(k)∈￡是具有归一化功率E{x(k) ²}＝1的发射符号，n(k)～CN(0,σ ²)是加性高斯白噪声(AWGN)。因此，UE处的接收信噪比(SNR)为：

由于预期毫米波信道具有有限的散射，本发明采用具有BS和UE之间的L条路径的几何信道模型，其由下式给出：

其中g _l是第l条路径的复数增益，u _t(·)是数组导向矢量，即

其中d是相邻天线阵列之间的距离，λ是传播波长，

表示空间频率为

表示出发角。本发明可以用矩阵形式重写信道矩阵：h＝Ag

其中，

基于波束成形，可以使用多个天线形成用于毫米波通信的定向窄波束。因此，发射机和接收机之间的波束需要很好地对准以进行高质量通信。目前，用于波束对准的解决方案需要扫描整个空间，尝试各种波束直到它们找到最佳波束，尤其是对于移动UE，如此长的延迟使得毫米波链路的部署难以实施。

在不失一般性的情况下，本发明将BS的ULA中心视为原点，并假设与ULA平行和垂直的方向分别是x轴和y轴。然后，ULA和移动UE之间的几何关系可以在图2中表示，其中α _t是时隙t中ULA和UE之间的物理方向。

如图3所示，假设在信道相干时间内发送K个连续符号。在这些K个传输符号中，其中K _t个(K _tout of K)用于波束跟踪。在跟踪周期期间，即1≤K≤K _t，BS选择K _t个权重向量其中一个，以实现目标SNR γ ^*，用于BS与用户之间的可靠通信。然后采用所选择的权重向量进行数据传输(即1≤K≤K _t)。

在本发明中，提出了仅使用实时测量数据的用于权重自适应的波束跟踪方案。本发明来自于申请人观察到自适应波束跟踪过程可以模拟为一般离散非线性系统过程，且阵列权重向量ω(k)与接收的SNR之间的关系可以通过给定的一般离散时间系统描述如下：

γ(k)＝f(γ(k-1),...,γ(k-n _p),ω(k),...,ω(k-n _s))，

其中γ(k)是在第k个时刻UE处的接收SNR，n _p和n _s是任一合理未知阶数，并且f(g)是未知非线性函数。

非线性系统的动态线性化表示基于以下假设：假设1：f(g)相对于ω(k)的偏导数是连续的。假设2：系统是Lipschitz的，例如：对于任意的k来说，|Δs(k)|≤c||Δω(k)||，其中，

且c是一个正常数。

定理1：对于满足假设1和2的非线性系统，一定存在一个参数Φ(k)，称为伪偏导数(PPD)，这样系统可以转换成以下等价动态线性化数据模型：Δγ(k)＝Φ ^T(k)Δω(k),

其中

是第k次测量的PPD，且||Φ(k)|| ²≤c。

从现实的角度来看，上述假设都是正确的。假设1是一般非线性系统的典型条件。由于系统的阵列权重向量ω(k)的变化率总是有限的，可以合理地假设f(g)相对于ω(k)的偏导数是连续的。根据能量守恒定律，输入能量的有限变化不可能导致输出能量的无限变化。因此，在本发明假设2是合理的。

为了确保通信不被用户移动性中断，本发明提出了一种数据驱动的波束跟踪方案来跟踪时变波束空间信道，其目的是找到候选波束矢量ω(k)以实现BS与用户之间可靠通信的目标SNRγ ^*。本发明考虑以下标准函数：

J(ω(k))＝|γ ^*-γ(k)| ²+λ||ω(k)-ω(k-1)|| ²,

其中λ是权重因子。重写上述公式为：

其中

是Φ(k)的估计值。求解最优条件：

则

其中ρ是步长常数。

注意公式中的参数Φ(k)是未知的，但是与系统输入和输出有关，直到时刻k。因此，可以将Φ(k)视为时变参数。本发明使用改进投影算法来估计PPD参数Φ(k)。定义PPD估计的标准函数

其中μ>0是权重因子。求解最佳条件：

则

其中η是步长常数。为了准确跟踪迭代变化参数Φ(k)并确保Δω(k)≠0不等于0，使用以下复位方案：

其中

是PPD的第一个元素的初始值，σ是一个小的正常数，如果||Δω(k)|| ²或者

太小，则重置

该重置方案可以增强估计算法的跟踪能力。

以下本发明所提出的数据驱动波束跟踪方案为本发明优选实施例的一种的主要步骤。

码本设计：

为了在低开销的同时加快波束跟踪，本发明提出了一种新颖的多分辨率(multi-resolution)波束成形码本设计方法。考虑到量化空间角

阵列导向矢量的形式为：

作为实施例的一种，数据驱动的波束跟踪算法如下：

设：

1：预设预测量数据集为：W＝[ω(1),ω(2)],Γ＝[γ(1),γ(2)]；

2：目标SNR为：γ ^*；

3：跟踪误差为：ò；

4：小正常数为：σ；

5：最大测量迭代次数为：t _max；

6：基于差分进化算法的估计参数

η,ρ,μ和λ。

数据驱动的波束跟踪执行如下步骤：

7：对于t<t _max；

8：计算

9：如果

或||Δω(k)|| ²<＝σ，或

那么

在UE

处为给定的ω(k+1)计算

10：如果

停止计算，

Γ(k+1)←[Γ(k),γ(k+1)]

W←[W,ω(k+1)]；

t←t+1,k←k+1

11：返回γ(k)；

通过在量化角度子集上添加阵列导向矢量，将码本W＝{ω(1),ω(2),...,ω(N)}设计为

其中N是码本中码字的数量，δ是一个变量，用于控制阵列权重以保持主瓣方向性增益尽可能恒定。为了进一步降低波束跟踪的复杂性，本发明采用波束旋转技术生成具有相同形状但不同转向角的权重向量。因此，本发明可以仅基于一个权重向量计算所有权重向量，如下所述:

附图4示出了所提出的码本设计的波束图案的示例。从图4中，本发明观察到所提出的波束模式具有几乎恒定的每个波束的主瓣方向性增益。

作为一种优选具体实施例的部分，数值分析过程如下：

数值分析可以作为本发明优选实施例的一部分，以对本发明所提出的数据驱动波束跟踪方案进行技术效果阐释、释义和评估。对于性能评估，本发明将提出的方案与传统的穷举搜索和分层搜索算法进行比较。也即，本发明首先描述比较方案，然后展示和讨论获得的模拟结果。

在本发明所提出的方案中，我们假设BS配备有N _t＝64个天线的ULA，其中

1)BS与UE之间的路径数设置为L＝3，包括一条LOS路径和两条NLOS路径；

2)且当2≤l≤3；

3)发射功率P＝30mW；

4)目标SNR s ^*＝20dB，以建立可靠的通信。

作为一种优选具体实施例的部分，将本发明提出的方案与以下方案进行比较：

分层搜索：如说明书附图5所示，在分层搜索中，在BS处建立第m层中的2 ^m个码字。第m层的第i个码字表示为。BS对m层执行双向树搜索以找到最佳波束形成码字。在每一层中，BS具有两个候选波束成形码字，它们是在上一层中找到的父码字的两个子码字。然后选择具有较高SNR的码字并将其作为下一层的父码字。与较低层的码字相比，较高层的码字能够获得具有较大方向增益的较窄的波束主瓣。

然而，在实际应用中，分层搜索的鲁棒性较低。在先前层中的宽波束搜索中，附近的信号方向将在同一波束内发生碰撞。因此，冲突信号可以破坏性地组合以抵消彼此的功率。如说明书附图6所示，路径L1和L2具有接近的方向，因此将在相同的宽波束中碰撞。假设L1和L2具有相反的相位，它们将抵消彼此的功率，使得左波束发送的信号(例如方向90°到0°)具有更高的功率。从而导致分层算法将放大错误的方向并用更窄的波束搜索它们。

波束跟踪的总测量数：

为了保证通信质量，必须根据UE的位置调整BS处的波束方向。如说明书附图7所示，我们假设已经建立了初始波束对准，其中BS和UE之间的物理方向α是25°并且UE处的SNR是22dB。然后α随着UE的移动而改变，从而UE处的SNR显著降低。

表I：测量次数比较

表II：在UE的不同移动范围下，本发明所提出的数据驱动方法测量次数比较

为了保证用户移动性下通信的可靠性，基于所提出的数据驱动方法执行快速波束跟踪，其中基于实时测量，BS获得具有最高SNR的最佳波束方向。

然后，我们比较所提出方法、穷举搜索法、分层搜索法找到最佳码字所需的测量次数。如表I所示，所提出的数据驱动方案通过比穷举搜索和分层算法更少数量的测量迭代收敛到最佳波束方向。

在表II中，我们比较了UE的移动范围不同时，为了保证可靠通信，所提出方法需要的测量总次数。当α＝10°时，已建立初始波束对准。从表II可以观察到，随着移动UE的移动范围增加，测量的总次数增加。

本发明通过使用实时测量数据，为移动毫米波通信系统提出了一种数据驱动的波束跟踪方案。所提出的数据驱动方法基于时变伪梯度参数估计过程的动态线性化表示。通过为码本设计引入一种有效的方法，使得本发明可以通过波束旋转降低开销进一步加速波束跟踪。本发明的仿真结果表明，该方案可以实现比现有可靠通信方案更快的跟踪性能。

在所有上述实施方式中，为实现一些特殊的数据传输、读/写功能的要求，上述方法操作过程中及其相应装置可以增加装置、模块、器件、硬件、引脚连接或存储器、处理器差异来扩展功能。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的方法，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述方法步骤的划分，仅仅为一种逻辑或功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为方法的各个步骤、装置分离部件说明的单元可以是或者也可以不是逻辑或物理上分开的，也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各方法步骤及其实现、功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述方法和装置可以以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者波盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

应说明的是：以上实施例仅用以更清晰地解释、阐述本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

一种用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：

1)：预设预测量数据集为：W＝[ω(1),ω(2)],Γ＝[γ(1),γ(2)]；

2)：预设目标SNR为：γ ^*；

3)：预设跟踪误差为：ò；

4)：预设小正常数为：σ；

5)：预设最大测量迭代次数为：t _max；

6)：预设基于差分进化算法的估计参数
η,ρ,μ和λ。

数据驱动的波束跟踪执行如下步骤：

7)：对于t<t _max；

8)：计算
9)：如果
或||Δω(k)|| ²<＝σ，或
那么
在UE处为给定的ω(k+1)计算

10)：如果
停止计算，

11)：返回γ(k)；

其中γ(k)为UE处的接收信噪比(SNR),ω(k)为阵列权重向量，E表示期望运算符；
表示复数的集合；t为当前迭代次数，Φ(k)称为伪偏导数(PPD)，(·) ^T，(·) ^H分别表示转置和共轭转置，
如权利要求1所述的用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪方法，其特征在于，通过在量化角度子集上添加阵列导向矢量，将码本W＝{ω(1),ω(2),...,ω(N)}设计为

其中N是码本中码字的数量，δ是一个变量，用于控制阵列权重以保持主瓣方向性增益尽可能恒定。
如权利要求1所述的用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪方法，其特征在于，为了进一步降低波束跟踪的复杂性，采用波束旋转技术生成具有相同形状但不同转向角的权重向量,仅基于一个权重向量计算所有权重向量：

对于2≤i≤N，其中o表示Hadamard乘积，ψ是码本中权重向量的波束宽度。
如权利要求1所述的用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪方法，其特征在于，阵列导向矢量的形式为：
如权利要求1所述的用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪方法，其特征在于，其中伪偏导数(PPD，pseudo-partial derivative)
是第k次测量的PPD，且||Φ(k)|| ²≤c。
如权利要求5所述的用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪方法，其特征在于，使用改进投影算法来估计PPD参数Φ(k)。PPD估计的标准函数为

其中μ>0是权重因子。求解最佳条件：

则

其中η是步长常数。
一种数据驱动波束跟踪装置，用于移动毫米波通信系统，其特征在于，所述装置包含以下模块：

预测量数据集预设模块，预设预测量数据集为：W＝[ω(1),ω(2)],Γ＝[γ(1),γ(2)]；

目标SNR预设模块，预设目标SNR为：γ ^*；

跟踪误差预设模块，预设跟踪误差为：ò；

小正常数预设模块，预设小正常数为：σ；

最大测量迭代次数预设模块，预设最大测量迭代次数为：t _max；

估计参数预设模块，预设基于差分进化算法的估计参数
η,ρ,μ和λ。

数据驱动波束跟踪执行模块，所述数据驱动波束跟踪执行模块按照预设模块预设参数及其数值进行如下步骤的计算

对于t<t _max；

计算

如果
或||Δω(k)|| ²<＝σ _，或
那么
在UE处为给定的ω(k+1)计算

如果
停止计算，

Γ(k+1)←[Γ(k),γ(k+1)]

W←[W,ω(k+1)]

t←t+1,k←k+1

返回γ(k))；

其中γ(k)为UE处的接收信噪比(SNR)，ω(k)为阵列权重向量，E表示期望运算符；
表示复数的集合；t为当前迭代次数，Φ(k)称为伪偏导数(PPD)，(·) ^T，(·) ^H分别表示转置和共轭转置，
如权利要求7所述的用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪装置，其特征在于，还包括码本设计模块，所述码本设计模块通过在量化角度子集上添加阵列导向矢量，将码本 W＝{ω(1),ω(2),...,ω(N)}设计为

其中N是码本中码字的数量，δ是一个变量，用于控制阵列权重以保持主瓣方向性增益尽可能恒定。
如权利要求7所述的用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪装置，其特征在于，还包括权重向量生成模块，为了进一步降低波束跟踪的复杂性，所述权重向量生成模块采用波束旋转技术生成具有相同形状但不同转向角的权重向量,仅基于一个权重向量计算所有权重向量：

对于2≤i≤N，其中o表示Hadamard乘积，ψ是码本中权重向量的波束宽度。
如权利要求7所述的用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪装置，其特征在于，还包括阵列导向矢量设置模块，所述阵列导向矢量设置模块设置阵列导向矢量的形式为：
如权利要求7所述的用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪装置，其特征在于，还包括伪偏导数设置模块，所述伪偏导数设置模块设置其中伪偏导数(PPD，pseudo-partialderivative)
是第k次测量的PPD，且||Φ(k)|| ²≤c。
如权利要求11所述的用于移动毫米波通信系统的数据驱动波束跟踪装置，其特征在于，还包括PPD参数估计模块，所述PPD参数估计模块使用改进投影算法来估计PPD参数Φ(k)。PPD估计的标准函数为：

其中μ>0是权重因子。求解最佳条件：

则

其中η是步长常数。