CN110048755B - 一种毫米波通信方法和通信*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种毫米波通信方法和通信***。该方法包括:对于毫米波传输,以吞吐量为优化目标确定优化的波束宽度和所述优化的波束宽度对应的用户;对于所述优化的波束宽度对应的多个用户,利用基于星座图冗余的多址接入进行并发传输。本发明提供的毫米波通信方法和通信***通过对波束宽度进行自适应调节和改进多址接入技术能够提高网络性能,改善用户体验。

Description

一种毫米波通信方法和通信***
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,尤其涉及一种毫米波通信方法和通信***。
背景技术
随着移动通信需求的***性增长,容量需求和频谱短缺之间的矛盾日益突出。无线带宽瓶颈成了无线网络的关键问题。在这种情况下,毫米波以其独特的带宽优势和非授权频谱可以很好地解决“带宽饥饿”问题,并为通信网络提供吉比特级的通信需求以及超低延迟传输。
然而,毫米波网络并不是低频网络的简单升级。根据Friis传输方程(弗里斯传输方程),自由空间传播路径的损耗与频率的二次方成正比。与低频段相比,毫米波面临巨大的传输损耗。为了解决这一问题,毫米波采用波束成形技术,产生定向增益来弥补这种传输损耗,但是这种定向窄波束传输存在的问题有:(1)采用定向传输的毫米波收发机需要在建立有效链路之前进行相应的波束扫描和对准,但此过程的时间复杂度和空间复杂度较高,一旦链路发生了变化(例如接收机的位置改变),会使得原来的通信链路不可用,只能进行新一轮的波束扫描过程,时间开销巨大。(2)这种定向传输的波束宽度通常极窄,一旦遇到障碍物,例如人的走动,会使整个通信链路中断。(3)在两个终端进行通信时,第三方节点不能够进行载波监听,从而使第三方节点的退避时间过长。(4)由于毫米波阵列天线单元数量有限,所以产生的通信波束也有限,所以不能够很好的利用毫米波空间资源进行并发传输。
受限于毫米波频段的传输特性,毫米波通信的研究与应用主要集中在点对点链路,为了进一步开发毫米波的频谱资源,利用空间自由度是另一种满足日益增长的数据速率和服务质量的方法。例如,通过在发射端和接收端部署多根天线,形成多输入多输出(MIMO)***,这种传输方法实现了空间分集,复用增益以及容量提升。在多用户多输入多输出***(MU-MIMO)或大规模多输入多输出***(massive MIMO)中,通过部署大规模阵列天线产生多个窄波束能够提高波束复用增益并减小用户间干扰,使得接入设备(例如基站、接入点等)能够进一步利用空间自由度服务多个移动用户。但大规模多输入多输出***的高吞吐量依赖于基站端的信道状态信息,而在频分复用***中,由于大规模的天线使得信道状态信息的反馈开销大,在这种情况下,有人提出使用波分复用(Beam Division MultipleAccess,BDMA)传输模型,使得基站通过不同的波束与用户通信,同时将用户分离到不重叠的波束中,因而多个用户可以同时接入信道。
综上,在现有技术中,尽管毫米波通信网络能够采用波束成形、多输入多输出(MIMO)和波分复用等技术来提高网络性能,但存在不能自适应调节波束宽度、不能自适应通信链路的变化等问题,从而影响了资源利用率和用户体验。
因此,需要对现有技术进行改进,以提供适用于毫米波通信的通信方法。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺陷,提供一种毫米波通信方法和通信***。
根据本发明的第一方面,提供一种毫米波通信方法。该方法包括以下步骤:
步骤S1:对于毫米波传输,以吞吐量为优化目标确定优化的波束宽度和所述优化的波束宽度对应的用户;
步骤S2:对于所述优化的波束宽度对应的多个用户,利用基于星座图冗余的多址接入进行并发传输。
在一个实施例中,步骤S1包括以下子步骤:
设置最小波束宽度、最大波束宽度以及波束宽度变化量;
以所述波束宽度变化量为步长,在所述最小波束宽度和所述最大波束宽度之间进行扫描,找出***最大吞吐量时对应的波束宽度,作为所述优化的波束宽度。
在一个实施例中,在步骤S2包括以下子步骤:
基于哈希运算在消息比特和编码比特之间产生随机、非线性的映射;
将码比特映射到星座符号集以获得正交的编码。
在一个实施例中,对于一个用户,所述哈希运算包括:
将该用户消息分成多个数据块,对每个数据块分别执行哈希运算,并且以前一个数据块执行哈希运算生成的结果作为后一个数据块执行哈希运算的输入。
在一个实施例中,在步骤S2中,对于所述优化的波束宽度对应的多个用户,基于拍卖理论进行载波分配。
在一个实施例中,步骤S2包括以下子步骤:
用户接收可分配载波并根据竞拍的历史观察值对所述可分配载波进行价格预测,获得可分配载波的预测价格;
用户根据所述可分配载波的预测价格和信道质量为所述可分配载波分配功率;
用户确定将进行竞拍的载波和投标价格;
用户接收竞标结果,其中,所述竞拍结果包括赢家价格。
在一个实施例中,对可分配载波进行价格预测包括:
每个用户记录下每个载波的拍卖历史最高价作为观察值,并根据观察值对下一时隙子载波价格进行预测,决定投标价格。
根据本发明的第二方面,提供了一种毫米波通信***。该***包括:
接入设备:对于毫米波传输,以吞吐量为优化目标确定优化的波束宽度和所述优化的波束宽度对应的用户。
用户终端:对于所述优化的波束宽度对应的多个用户,利用基于星座图冗余的多址接入进行并发传输。
在一个实施例中,所述接入设备用于执行:设置最小波束宽度、最大波束宽度以及波束宽度变化量;以所述波束宽度变化量为步长,在所述最小波束宽度和所述最大波束宽度之间进行扫描,找出***最大吞吐量时对应的波束宽度,作为所述优化的波束宽度。
与现有技术相比,本发明的优点在于:对于毫米波传输,利用可变的波束宽度激励更多的并发传输,利用无速率码来适应信道变化,采用新的多址接入技术进行并发传输。此外,利用拍卖理论策略性地分配频谱资源和用户自身的功率,从而提高用户的传输效益,解决了毫米波通信高度定向性传输导致地空间复用能力低的问题。
附图说明
以下附图仅对本发明作示意性的说明和解释,并不用于限定本发明的范围,其中:
图1示出了根据本发明一个实施例的毫米波通信***的模型图;
图2示出了根据本发明一个实施例的波束宽度自适应调节方法的流程图;
图3示出了根据本发明一个实施例的基于星座图冗余的多址接入体系结构;
图4示出了根据本发明一个实施例的编解码过程示意图;
图5示出了根据本发明一个实施例的基于拍卖理论的频谱分配方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案、设计方法及优点更加清楚明了,以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。
在本文示出和讨论的所有例子中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限制。因此,示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
本发明提供的实施例在毫米波通信网络中,既能够允许多个用户接入,又能够根据信道质量保证可靠性传输,从而提高空间复用效率。此外,为进一步最大化用户的传输效益,本发明实施例还考虑频谱分配和功率分配问题。以下将重点介绍波束宽度调节、多址接入编解码、频谱分配和功率分配的实施例。
(1)波束宽度调节的实施例
为了允许多个用户接入,本发明实施例对波束宽度进行自适应调节。例如,参见图1所示,对于一个AP(接入点)和多个用户的情况,用户随机分布在AP附近,其中,AP通过阵列天线单元产生多个定向波束来服务用户。在密集的用户场景中,一个波束可能覆盖多个用户。假设在波束内AP可以同时和多个用户进行通信,通过理想扇形天线模型可以知道波束的方向增益和波束宽度的关系,即波束宽度越宽,波束的方向增益越小;相反,波束的宽度越窄,波束的方向增益越大。波束的方向增益可以提高用户的信噪比,根据香农公式,信噪比越大,传输速率越大,因此,波束方向增益越大,用户的传输速率也越大,波束宽度越窄,而波束宽度越窄,覆盖的用户数越少。从整体来看,加大波束宽度可以提高用户覆盖数量,从而提高***吞吐量,但单个用户传输速率不能保证。相比之下,减小波束宽度则可以提高单个用户的传输速率,从而提高***吞吐量,但用户覆盖数量可能降低。基于上述原理,存在一个最大吞吐量,而实现最大吞吐量时的波束宽度,在本发明中称为最优的波束宽度。
在一个实施例中,以最大***吞吐量为优化目标,寻找最优的波束宽度。例如,从最小的波束宽度开始依次增加波束宽度,每次增加波束宽度后计算一次***吞吐量,再与前一次计算的***吞吐量进行比较,将获得最大***吞吐量时对应的波束宽度作为最优的波束宽度。
具体地,参见图2所示,本发明实施例提供的波束宽度自适应调节方法包括以下步骤:
步骤S210,设置最小波束宽度并计算对应的吞吐量。
在此步骤中,可根据天线阵列的规模、用户对传输质量的需求、用户密集程度等设置最小波束宽度和最大波束宽度。进一步地,计算最小波束宽度时对应的***吞吐量。
步骤S220,增加波束宽度并计算对应的吞吐量。
在此步骤中,每次将波束宽度增加一定数量,并计算对应的***吞吐量,其中,波束宽度每次增加的数量可根据执行速度和波束宽度分辨率设置,例如,如果需要快速确定最优波束宽度,则每次增加较大数量的波束宽度,而如果需要确定较精确的最优波束宽度,则每次增加较少数量的波束宽度。
步骤S230,比较是否大于最大波束宽度。
在此步骤中,将当前波束宽度对应的***吞吐量和前一次波束宽度对应的***吞吐量进行比较,如果大于,并且当前波束宽度已达到设置的最大波束宽度,则执行步骤S240,如果当前波束宽度未达到设置的最大波束宽度,则继续执行步骤S220。
步骤S240,确定吞吐量最大时的波束宽度和用户。
当在设置的最小波束宽度和最大波束宽度范围内扫描完成之后,找出***最大吞吐量对应的波束宽度,记录为最优波束宽度并记录此时覆盖的用户,可以是一个用户或多个用户。
需要说明的是,本领域的技术人员也可从设置的最大波束宽度进行扫描,不断降低波束宽度,直到找出***最大吞吐量对应的波束宽度。
(2)多址接入编解码器的实施例。
本发明实施例提供了多个用户进行并发传输的多址接入技术,这种多址接入技术能够自适应信道状态变化并达到以下目的:在下行链路,AP和一组用户同时进行通信,AP将所有消息编码成一组无速率码,选择一个比链路条件允许的最大速率更高的传输速率广播出去,一旦目的用户接收到这组无速率码,各用户持续从这组码中提取出有用的信息,直到自身的消息被成功解码为止,然后每个用户发送一个反馈消息给AP,AP接收到所有反馈消息后再进行下一轮传输。在上行链路,各用户将自己的数据包编码成一组无速率码,在每次传输时,这些用户同时将无速率码以一个固定速率发送给AP,一旦AP接收到这组无速率码,按照用户将消息分离解码出来,一旦成功解码,AP再反馈一个反馈消息给相应的用户,用户接收到反馈消息后,将进行下一轮传输。为了达到这个目的,实现用户的多址接入,本发明提供了改进的编码器和解码器。
在一个实施例中,采用基于哈希的编码器。具体地,该编码器包括顺序编码器、随机数生成器(也称为随机符号生成器)、正交构造器,其中,顺序编码器和随机数生成器用于维持鲁棒性的传输链路,正交构造器用于提供星座空间内的并发传输。这种编码器具有随机性、正交性、线性等特性,随机性是利用密集星座图传输的核心,对噪声和干扰的弹性将显著提高;正交性是保证多用户分离的结构,在星座图空间中构建正交结构是十分必要的;线性是能够实现具有多项式时间复杂度和空间复杂度解码器的关键,同时对于多用户场景下的线性解码器也是不可或缺的。
星座图通常代表向量空间中的调制信号,每个信号在星座图中都有一个位置,叫做星座点。不同的调制模式指示所有可能的星座点的位置,不同的调制模式使星座点之间的距离不同。星座图越稠密调制阶数越高,能够实现的数据传输率也越高,星座点之间的距离也越近,这时需要更好的信道条件才能解码出正确的信号。无线网络通常采用固定且对称的星座图,例如卷积码和低密度奇偶校验码,但在信道质量差的情况下,星座点的固定距离会使速率传输率受限。本发明实施例采用哈希函数的多址接入技术继承了无速率码的几个优点。
具体而言,编码器采用了哈希函数,在消息比特和编码比特之间产生随机、非线性的映射,然后将码位(码比特)映射到密集星座符号集中来尽可能传送更多的信息。因为哈希函数本身的特性,使得旧的状态码和新的状态码长度一致,而且对于任何两个输入信息,即使仅有一个比特不同,生成的结果也完全不同,通过这种方式,可以有效对抗噪声和干扰。
进一步地,为了使更多用户进行传输,本发明实施例的毫米波多址接入技术构建了一个正交编码比特用于用户分离。首先将一组初始状态值(发送端的编码器和接收端的解码器互相知道,例如所有的值全部为0)分为几个段,每个段分配给一个用户。将用户的消息分成几个小块,然后对消息块执行顺序哈希函数,每次执行哈希函数之后将会产生一个结果,由于哈希函数的性质,使得这些结果可以构成一个正交空间。当接收到初始状态值之后,将初始状态值零填充到正交空间中,补充每个消息块的长度。通过这种方式,来自并发传输的用户在星座维度是正交的,从而能够正确解码。
在正交化之后,进一步随机化以维持无速率码的性质。然而,在现有技术的无速率编码结构中,正交性被非线性随机发生器(Random Number Generator,RNG)破坏。此外,任何两个码字的聚合不总是一个逻辑码字,因为编码是非线性的。对于多用户同时传输的场景下的解码算法而言,计算是不切实际的。为了解决这个问题,本发明实施例使用线性同余生成器(Linear congruential Generator,LCG)或其变体来替换非线性随机发生器(RNG)进行随机化,这确保了多用户场景中解码器的实用性。在适当的参数下,例如模数和乘数,线性同余生成器(LCG)的通用随机性和独立性与非线性随机发生器(RNG)相当。因此,无速率特性不再与正交性和线性要求相矛盾。
相应地,本发明实施例的毫米波多址接入的解码算法从编码结构中获得了优势,例如,通过搜索一棵基于最大似然(Maximum Likelihood,ML)的树,以找到最小花费的分支为目标。然而,计算复杂度随着并发传输的数量呈指数增长,关键的挑战是如何实现具有确保性能和最小计算开销的ML解码器。由于编码器的线性特性,接收端只需要构建自身的解码树,解码结果是最小花费的分支。为了提高解码速度,在一个实施例中,采用基于软信息的M-算法来修剪树,从而进一步降低了解码复杂度。众所周知,最大似然解码器有着指数级的解码复杂度,随着多址接入数量的增加,通过简单地使用M-算法来剪枝是不可能实现的,因为有时可能会由于失真将正确的码丢弃,但是丢弃的码中携带着大量可靠的软信息,通过提取这些软信息可以提高解码精确度以及减小计算开销。这些软信息叫做“对数似然比”(Log-likelihood Ratio,LLR),指示了解码器对每个比特决策的确定性,用于纠正最终解码决策。
理论上,一个N阶调制的星座图可以支持的并发传输的数量为N,这是因为星座图上潜在N个正交星座点。随着调制阶数增高,正确解码就需要更好的信道条件,所以,最大可以支持的并发传输的数量不可能超过香农极限。随着并发传输的增加,每个用户的吞吐量就会降低,所以实际上,需要在并发传输和每个用户的吞吐量上找到平衡。
图3示出了根据本发明一个实施例的基于毫米波的通信***,该***包括发送端和接收端,发送端的处理包括加扰、编码器、正交构造器、随机符号生成器、星座图映射器,经过星座图映射之后,生成的调制信号经过物理层的其他处理并经由RF前端发送到接收端,与发送端对应,接收端的处理包括星座图解映射、多用户检测、顺序解码器、解扰等。
需要说明的是,图3示意的是通信网络的数据发送、接收的典型过程,该过程属于现有技术,例如,加扰、解扰、CRC校验、发送过程的重试计数等,在此不再赘述。本发明的贡献在于,提供的编码器包括顺序编码器和随机符号生成器来维持传输链路的鲁棒性,正交构造器则在星座空间提供并发传输;星座解码器基于软信息和最大似然估计实现具有最小解码复杂度的实际解码器。此外,本发明通过波束宽度自适应调节来适应链路质量和用户需求。
具体地,本发明实施例提供的编解码过程参见图4所示,以user1(用户1)为例,将User1的消息M分为三个不同的符号m1、m2、m3,每个符号有k比特,用户1的初始状态与第一个符号m1经过哈希编码器(标记为h)生成s1,s1和m2经过哈希编码器生成s2,这一步称为循序编码。随后,将初始状态值填充至s1、s2和s3中产生s′1、s′2、s′3,组成一个正交空间,用于用户分离,这一步称为正交构造。最后,利用随机符号生成器生成每一轮要发送的数据进行发送。接收端收到信息后,首先,将数据进行格式化,然后用户1利用自己的初始状态值和2k种情况的mi进行顺序编码,即
Figure GDA0003911353220000081
和初始状态值执行哈希函数后生成sa,i,再将初始状态值填充至sa,i中进行正交构造,得到s′a,i(上文提到,消息M分成三个符号m1、m2和m3,每个符号有k个比特,其中每个比特的取值为0和1,所以每个符号就有2k种情况)。接下来,将s′a,i通过随机数生成器随机化生成ra,i,最后将ra,i映射到星座空间中得到xa,i。由图4可以看出解码过程一开始和编码过程基本一致,接收端根据初始状态码,执行顺序哈希函数、正交构造、随机数生成以及星座映射,最后将生成的数据xa,i与User1接收到的数据进行比较,计算欧氏距离,在所有的mi计算完毕之后,选取最小欧式距离的数据作为解码结果。
(3)频谱分配和功率分配的实施例
在经过上述的物理层编解码之后,用户可以根据多址接入技术进行并发传输。为了进一步优化并发传输用户的传输效益,在一个实施例中,采用基于VCG(Vickrey–Clarke–Groves)拍卖的频谱分配机制。VCG机制的原理是:有一组参与者和结果集,每个用户为可能的结果进行估价。VCG机制的目标是选择一组结果使得社会效益最大化,之后每个参与者为对其他参与者造成的伤害付款。当结果集只有一个时,VCG机制就退化为第二高价拍卖机制,即出价最高者获得自己想要的结果,但只需支付第二高价。
在本发明的一个实施例中,当采用VCG机制进行频谱拍卖时,每个时隙进行多次拍卖,每次只拍卖一个载波,出价最高的用户获得该载波,使得自己的效用最大,用户的效用为每个载波的单位价格的回报(例如网络容量或者可以获得的速率等)。进一步地,为了使用户更好的决策投标价格,每个用户为每个载波创建一个观察历史,记录下该载波每个时隙中每次拍卖的最高价,如果一个用户被分配了该载波,则最高价为自己的支付价格;反之,如果一个用户未被分配该载波,则最高价为赢家价格。根据这些观察值,使用一些学习算法,例如狄利克雷过程(Dirichlet Process,DP)和高斯过程回归(Gaussian processregression,GP regression),获得每个载波的预测价格。
在一个实施例中,为了最大化用户自身的效用,用户根据预测价格和信道增益来分配功率。换句话说,用户为价格相对低而信道增益高的用户分配更多功率;而价格过高且信道增益过低的不分配功率。需要说明的是,一个用户可以竞拍多个子载波,但每个子载波只能分配给一个用户,且功率不能超过用户的最大功率。由于用户的出价依赖于主观判断(例如所出的价是用户将每次拍卖结果作为观察值进行预测后得出的,所以是主观判断的,实际上用户根据预测价格是否能获得拍卖胜利是不确定的。),用户最终分配到的子载波只是投标的所有子载波中的一部分,所以拍卖结束后,用户需要重新分配功率并计算自身的回报。
图5示出了本发明一个实施例的基于拍卖理论的频谱分配方法,该方法包括以下步骤:
步骤S510,AP广播可供分配的载波。
在此步骤中,AP将可供分配的载波广播给所有用户,以供用户选择是否进行投标并确定投标价格。
步骤S520,用户根据历史观察值预测价格。
每个用户根据历史观察值对投标价格进行预测,这里的观察值子载波的历史竞拍的最高价(具体参见步骤S570)。
步骤S530,用户根据预测价格和信道质量为各载波分配功率,使自身回报最大。
在此步骤中,用户根据预测价格和信道质量(例如,统计的误块率、误码率等)给每个载波分配功率,预先分配功率是为了决定实际上是否对某个子载波进行投标。如果该载波预测价格高且信道质量差,则不分配功率,如果信道质量好并且预测价格较低,则分配较多功率。换句话说,用户根据预测价格和信道质量来决定是否给该载波进行投标,使得自身的回报最大,这里的回报指单位价格的容量。
步骤S540,用户根据自身需要出价竞标。
在一个实施例中,用户对使自己回报最大的载波进行出价竞标。例如,子载波1、子载波3以及子载波6可以使得自身的回报最大,那么用户将对这些子载波出价竞标,具体出价多少可通过预测价格确定。
步骤S550,AP广播竞拍的赢家价格并分配给赢家载波和需要支付的价格。
用户将投标价格发送给AP,AP广播竞拍的赢家价格,以使所有用户了解其他用户的信息。此外,AP分配给赢家载波和需要支付的价格。
步骤S560,用户根据最终的投标结果再次分配功率和计算回报。在AP为赢家分配载波和需要支付的价格的过程中,由于一些用户对所竞拍的载波竞拍失败,所以用户需要根据实际竞拍的载波重新分配功率和计算回报。
步骤S570,用户记录下各子载波每次拍卖的最高价并更新观察值。由于AP会广播竞拍的赢家价格,每个用户都可以获知各个子载波的拍卖最高价,因此,各用户可以为每个载波创建一个观察历史,记录下该载波每个时隙中每次拍卖的最高价,即根据竞拍结果更新观察值,如果一个用户被分配了该载波,则最高价为自己的支付价格,而如果一个用户未被分配该载波,则最高价为赢家价格。
综上所述,在本发明实施例中,用户通过毫米波定向波束接入网络,为了使在单个波束内可以同时进行多个用户并发传输,以提高波束内的吞吐量,首先进行波束宽度调节,确定吞吐量达到最大时的波束宽度和所覆盖的用户;然后,用户通过基于哈希的多址接入技术接入到网络中,为避免不同用户的数据包发生冲突,利用星座图冗余构造一个正交空间用于用户分离,以使用户在上行链路和下行链路同时接入AP,发送端将消息根据编码器进行编码发送,接收端的解码器将消息正确解码,通过这种方式,能够结合波分复用提高网络容量。
本发明通过波束宽度自适应调节,在波分复用的基础上,在单个波束内进一步复用,使单个波束内的用户可以参与到并发传输,提高了空间复用率。在波束宽度自适应调节之后,通过具有随机性、正交性和线性属性的特殊编码器来适应波束宽度调节引起的方向增益变化和通信链路变化,通过充分接入星座图,在5G毫米波小蜂窝网络中为鲁棒性的多址接入构建正交空间。进一步地,本发明基于竞拍机制的频谱分配策略可以激发更多的用户参与到并发传输并提高了用户的传输效益。
需要说明的是,虽然上文按照特定顺序描述了各个步骤,但是并不意味着必须按照上述特定顺序来执行各个步骤,实际上,这些步骤中的一些可以并发执行,甚至改变顺序,只要能够实现所需要的功能即可。
本发明可以是***、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质,其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。
以上已经描述了本发明的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (4)

1.一种毫米波通信方法,包括以下步骤:
步骤S1:对于毫米波传输,以吞吐量为优化目标确定优化的波束宽度和所述优化的波束宽度对应的用户;
步骤S2:对于所述优化的波束宽度对应的多个用户,利用基于星座图冗余的多址接入进行并发传输;
其中,步骤S1包括以下子步骤:
设置最小波束宽度、最大波束宽度以及波束宽度变化量;
以所述波束宽度变化量为步长,在所述最小波束宽度和所述最大波束宽度之间进行扫描,找出***最大吞吐量时对应的波束宽度,作为所述优化的波束宽度;
其中,在步骤S2包括以下子步骤:
基于哈希运算在消息比特和编码比特之间产生随机、非线性的映射;
将码比特映射到星座符号集以获得正交的编码;
其中,步骤S2还包括以下子步骤:
用户接收可分配载波并根据竞拍的历史观察值对所述可分配载波进行价格预测,获得可分配载波的预测价格;
用户根据所述可分配载波的预测价格和信道质量为所述可分配载波分配功率,并且在拍卖结束后,用户重新分配功率并计算自身的回报;
用户确定将进行竞拍的载波和投标价格,其中,每个时隙进行多次拍卖,每次只拍卖一个载波,投标价格最高的用户获得该载波;
用户接收竞标结果,其中,所述竞标结果包括赢家价格;
其中,对可分配载波进行价格预测包括:
每个用户为每个载波创建一个观察历史,每个用户记录下每个载波的拍卖历史最高价作为观察值,并根据观察值对下一时隙的子载波价格进行预测,决定投标价格。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,对于一个用户,所述哈希运算包括:
将该用户消息分成多个数据块,对每个数据块分别执行哈希运算,并且以前一个数据块执行哈希运算生成的结果作为后一个数据块执行哈希运算的输入。
3.一种毫米波通信***,包括:
接入设备:对于毫米波传输,以吞吐量为优化目标确定优化的波束宽度和所述优化的波束宽度对应的用户;
用户终端:对于所述优化的波束宽度对应的多个用户,利用基于星座图冗余的多址接入进行并发传输;
其中,所述接入设备执行以下子步骤:
设置最小波束宽度、最大波束宽度以及波束宽度变化量;
以所述波束宽度变化量为步长,在所述最小波束宽度和所述最大波束宽度之间进行扫描,找出***最大吞吐量时对应的波束宽度,作为所述优化的波束宽度;
其中,所述用户终端执行以下子步骤:
基于哈希运算在消息比特和编码比特之间产生随机、非线性的映射;
将码比特映射到星座符号集以获得正交的编码;
其中,所述用户终端还执行以下子步骤:
用户接收可分配载波并根据竞拍的历史观察值对所述可分配载波进行价格预测,获得可分配载波的预测价格;
用户根据所述可分配载波的预测价格和信道质量为所述可分配载波分配功率,并且在拍卖结束后,用户重新分配功率并计算自身的回报;
用户确定将进行竞拍的载波和投标价格,其中,每个时隙进行多次拍卖,每次只拍卖一个载波,投标价格最高的用户获得该载波;
用户接收竞标结果,其中,所述竞标结果包括赢家价格;
其中,对可分配载波进行价格预测包括:
每个用户为每个载波创建一个观察历史,每个用户记录下每个载波的拍卖历史最高价作为观察值,并根据观察值对下一时隙的子载波价格进行预测,决定投标价格。
4.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其中,该程序被处理器执行时实现根据权利要求1至2中任一项所述方法的步骤。
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