CN116390114B 基于非视距链路识别的车联网感知辅助通信预波束对准方法 （东南大学）

predictivebeamforming基于非视距链路识别的车联网感知辅助通本发明公开了一种基于非视距链路识别的基于接收到的感知信号回波提取目标物体的状跟踪过程中预测的车辆状态信息判断当前时隙信模式与目标车辆跟踪方案以保证基本的信息目标车辆跟踪过程中预测的目标车辆位置提前2站比较上一时隙中对目标状态信息的一步预测值与从当前时隙回波信号中获得的目标状时隙链路被识别为非视距链路，则基站调整通信模式保证与目标车辆之间的必要数据通障碍物与目标车辆的回波信号所包含的状态信息差值的概率2.根据权利要求1所述的基于非视距链路识别的车联网感知辅助通信预波束对准方3.根据权利要求1所述的基于非视距链路识别的车联网感知辅助通信预波束对准方4.根据权利要求1所述的基于非视距链路识别的车联网感知辅助通信预波束对准方5.根据权利要求3所述的基于非视距链路识别的车联网感知辅助通信预波束对准方3对应于运动目标状态转移模型的状态转移噪声协方差4[0002]V2X(Vehicle_to_everything,车辆到一切)通信技术在下一代自动驾驶车辆与智能交通系统中将扮演重要的角色，其数据传输需要达到毫秒级时延与吉比特级的传输速[0004](2)基于分层码本搜索的方案，此类方法通常使用具有不同分辨率的码字进行分[0005](3)基于传感器辅助的方案，通过在基站端配备独立的雷达传感设备来感知终端[0007]为了解决V2X通信面临的上述问题以及技术要求，由于毫米波大带宽带来的高距近学术界提出了一种具有高频谱效率、低硬件开销的新技术——ISAC(integrated信)信号同时对动态车辆进行波束对准与波束预测，其中基站定向波束的回波信号被用来的预波束对准的开销，但是其基于基站和目标车辆之间始终存在视距链路的假设难以成5看出在车载通信中急需一种能够克服有非视距链路存在的动态链路场景下高效可靠的预[0010]本发明目的在于提供一种基于非视距链路识别的车联网感知辅助通信预波束对准方法,通过在目标跟踪和预波束对准之前对当前链路状态进行判断并及时调整通信模[0012]一种基于非视距链路识别的车联网感知辅助通信预波束对准方法，包括以下步[0015]步骤3、基站利用从回波信号中提取的目标状态信息进行非视距链路识别；具体关于目标状态信息的观测作为目标跟踪算法的输入，修正对当前时隙目标状态信息的估6状态信息估计值的情况下对下一时隙目标状态信息假设检验贝叶斯判决的门限γ。[0032]图3是本发明实施例提供的基于非视距链路识别的车联网感知辅助通信预波束对视距链路识别的车联网感知辅助通信预波束对准方法做进一步术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还7[0035]本发明实施例提供的一种基于非视距链路识别的车联网感知辅助通信预波束对站比较上一时隙中对目标状态信息的一步预测值与从当前时隙回波信号中获得的目标状态信息的估计值，使用假设检验方法判断当前时隙基站与目标车辆之间是否存在视距链时隙链路被识别为非视距链路，则基站调整通信模式保证与目标车辆之间的必要数据通[0044]步骤a)中当目标进入基站覆盖范围后，可以通过波束扫数的观测作为输入，采用低复杂度的扩展卡尔曼滤波方法来对目标状态进行跟踪与预测，8概率密度函数可通过实地测量以及数据拟合的方[0049]图1是根据一示例性实施例示出的一种基于非视距链路识别的车联网感知辅助通t＝t2与t＝t3时会受到障碍物的阻挡[0055]其中，为毫米波信号波长，f0为毫米波信号中心频率,cT表示向9益，zr为高斯白噪声。进一步地，目标方位角θn可通过最大似然方法来估计，表示为则对于反射系数的估计值为ρ[0067](1)初始接入阶段。基站使用波束扫描方法获取目标车辆初始状态信息x0＝[d0,对目标状态信息的观测向量其与xn之间的关系可矢量化表示为yn＝h(xn)[0075]其中bn为当前时隙非视距链路识别的结果，bn＝1表示当前链路为非视距链路状于目标状态信息的更新。使用二元假设检验进行非视距链路状态识别的过程将在步骤(3)态信息的预测值可得给定当前时隙基于回波信号的目标状态估计值，可(包括p(o;),p(d;),p(⃞))以及判决门限γ,可以解决该二元假设检验问题。发射波束成形矢量f=a,(6?),其中为第(n_1)个时隙对当前时隙目标方位角的预测值。