CN115103374B - 一种波束追踪方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种波束追踪方法和装置，其中方法包括：在每个协同控制周期的通信周期到达时，多智能体网络中的每个节点i获取与其存在直通关系的每个相邻节点j当前的运动状态信息，并基于自身当前的运动状态信息和所获取的运动状态信息，按照协同控制方法，预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息并发送给相邻节点j；通信周期小于协同控制周期的时长，且通信周期的起点为其所在协同控制周期的起点；在下一协同控制周期临近到达前，对于每个相邻节点j，节点i基于自身和该相邻节点j预测的在所述下一协同控制周期的运动状态信息，调整节点i向相邻节点j的波束赋形参数。采用本申请，可以在多智能体网络中准确地实时调节节点波束指向。

Description

一种波束追踪方法和装置
技术领域
本发明涉及移动通信技术，特别是涉及一种波束追踪方法和装置。
背景技术
利用毫米波频段进行通信组网是在多智能体网络中实现超高速率、低时延数据传输的主要途径。由于多智能体网络节点具有高动态属性，传输链路的发送和接收节点往往处在运动状态，因此，网络节点需要将产生的波束极窄的毫米波信号，精准指向邻近节点，形成传输链路，以在链路的发送和接收节点同时运动的条件下，进行持续数据传输。然而，在实际应用场景中，网络节点运动造成链路空间方位变化，使得波束极易失准。为此，亟需相应的波束追踪对准方案，以实时调节节点波束指向，确保波束能够追踪(覆盖)链路的发送和接收节点，维持链路传输。
目前针对多智能体网络，尚未提出一种能够准确地实时调节节点波束指向的技术方案。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种波束追踪方法和装置，可以在多智能体网络中准确地实时调节节点波束指向。
为了达到上述目的，本发明实施例提出的技术方案为：
一种波束追踪方法，包括：
在每个协同控制周期的通信周期到达时，多智能体网络中的每个节点i获取与其存在直通关系的每个相邻节点j当前的运动状态信息，并基于自身当前的运动状态信息和所述获取的运动状态信息，按照协同控制方法，预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息并在所述通信周期内发送给所述相邻节点；所述通信周期的时长小于所述协同控制周期的时长，且所述通信周期的起点为其所在协同控制周期的起点；
在所述下一协同控制周期到达前的预设时刻，对于每个所述相邻节点j，所述节点i基于自身和该相邻节点j预测的各自在所述下一协同控制周期的运动状态信息，调整所述节点i向该相邻节点j的波束赋形参数。
本发明实施例还提出一种波束追踪装置，设置于多智能体网络中的每个节点i中，包括：
预测模块，用于在每个协同控制周期的通信周期到达时，获取与所在节点i存在直通关系的每个相邻节点j当前的运动状态信息，并基于自身当前的运动状态信息和所述获取的运动状态信息，按照协同控制方法，预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息并在所述通信周期内发送给所述相邻节点；所述通信周期的时长小于所述协同控制周期的时长，且所述通信周期的起点为其所在协同控制周期的起点；
波束调整模块，用于在所述下一协同控制周期到达前的预设时刻，对于每个所述相邻节点j，所述节点i基于自身和该相邻节点j预测的各自在所述下一协同控制周期的运动状态信息，调整所述节点i向该相邻节点j的波束赋形参数。
本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机可读指令，该计算机可读指令用于执行如上所述波束追踪方法。
本发明实施例还提出一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上所述波束追踪方法的步骤。
综上所述，本发明实施例提出的波束追踪方案中，对于多智能体网络中的每个节点，需要在每个协同控制周期的通信周期基于自身和存在直通关系的每个相邻节点当前的运动状态信息，按照协同控制方法，预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息，并告知每个所述相邻节点；之后，网络中的每个节点将在下一通信周期到达前，基于自身以及相邻节点各自预测的在下一协同控制周期的运动状态信息，调整自身向相应相邻节点的波束赋形参数。由于波束赋形参数调整时所采用的下一协同控制周期的运动状态信息是按照协同控制方法预测得到的，而多智能体网络中每个节点的运动是基于协同控制方法进行控制的，因此，通过按照协同控制方法，预测各节点在下一协同控制周期的运动状态信息，可以确保对下一协同控制周期的实际运动状态信息进行预测的准确性，从而可以提高在每个协同控制周期到达前对波束赋形参数进行调整的准确性，因此，采用本发明实施例可以在多智能体网络中对节点波束指向进行准确、实时的调整，确保波束能够追踪链路的发送和接收节点。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程示意图；
图2为本发明实施例中协同控制周期和通信周期的关系示意图；
图3为本发明实施例中节点在第k个协同控制周期预测自身在第k+1个协同控制周期的运动状态信息并发送给相邻节点的流程示意图；
图4为本发明实施例中的节点位置变化示意图；
图5为本发明实施例的装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步地详细描述。
为了在多智能体网络中准确地实时调节节点波束指向，本发明实施例中将利用多智体网络中节点(即智能体)的运动实质上是在迭代规划中完成的特点，在多智能体网络中联合协同控制进行通信控制，即网络中的各节点将利用协同控制，预测相邻节点的未来位置信息，并据此开展波束追踪/对准，以实现在运动条件下的链路稳定传输。
图1为本发明实施例的波束追踪方法流程示意图，如图1所示，该实施例主要包括：
步骤101、在每个协同控制周期的通信周期到达时，多智能体网络中的每个节点i获取与其存在直通关系的每个相邻节点j当前的运动状态信息，并基于自身当前的运动状态信息和所述获取的运动状态信息，按照协同控制方法，预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息并在所述通信周期内发送给所述相邻节点；所述通信周期的时长小于所述协同控制周期的时长，且所述通信周期的起点为其所在协同控制周期的起点。
本步骤中，在每个协同控制周期(即协同控制间隔)的通信周期到达时，网络中的各节点都会与存在直通关系(即存在直达链路)的每个相邻节点交互彼此当前的运动状态信息，即各节点将在每个协同控制周期的通信周期到达时，获取与其存在直通关系的各相邻节点当前的运动状态信息，以便各节点可以基于自身和其相邻节点当前的运动状态信息，预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息，这样，可以在下一通信周期即将到达前，基于自身和相邻节点各自在下一协同控制周期的运动状态信息的预测值，对相应相邻节点的波束赋形参数进行准确调整，从而可以确保波束能够追踪链路的发送和接收节点。
本步骤中预测的下一协同控制周期的运动状态信息，即节点在下一协同控制周期到达时的运动状态信息。这里，由于按照协同控制方法，预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息，而在多智能体网络中每个节点的运动是基于协同控制方法进行控制的，因此，预测得到的下一协同控制周期到达时的运动状态信息可以最大程度地接近相应的实际运动状态信息。为了确保可以利用下一协同控制周期的运动状态信息，对下一通信周期使用的波束赋形参数进行准确调整，需要使得每个通信周期的起点即为其所在协同控制周期的起点。
图2给出了本发明实施例中协同控制周期和通信周期的关系示意图。图2中T表示协同控制周期的长度，Δt表示通信周期的长度。如图2所示，协同控制周期和通信周期具有相同起点。
考虑到实际应用中运动状态信息数据量小，而毫米波传输数据速率较高，运动状态信息交互及(k+1)T时刻状态值的计算均可视为在第k个协同控制周期起始时刻(即kT时刻)完成，在通信周期内各节点进行数据传输(如图3所示)。
在一种实施方式中，对于通信周期的时长Δt，本领域技术人员可根据实际通信需要设置合适取值。较佳地，为了提高波束追踪的准确性，降低运算复杂度，可以设置通信周期时长远小于协同控制间隔时长，这样，可以将Δt内的速度视为匀速，基于匀速运动对节点的运动位置进行简单且准确地预判。较佳地，为了既能满足节点间的数据传输需求，又能使得通信周期的时长远小于协同控制间隔的时长，具体可以在t1≤Δt＜t2范围内设置通信周期的时长Δt，即Δt满足：t1≤Δt＜t2。
其中，t1为单个通信周期内网络中的相邻节点之间进行信息交互需要的最长时间，具体的，一对相邻节点之间进行信息交互需要的时间为：一个通信周期内相邻节点之间交互信息的数据量除以毫米波传输数据速率得到的时间。
t2为预设的相邻节点之间波束宽度最小值除以两倍最大运动速度所得到的时间，所述最大运动速度为所有节点所支持的最大运动速度中的最大值。
在一种实施方式中，所述运动状态信息具体可以包括位置信息，以使得节点可以预判在下一协同控制周期起始时刻相邻节点的位置。此时，可以采用向量形式x＝[p]表征，其中，p表示位置信息。
在一种实施方式中，为了进一步提高波束赋形参数调整的准确性，运动状态信息还可以进一步包括速度信息和/或加速度，以使得节点可以进一步预判在下一协同控制周期的Δt通信时长内相邻节点的位置变化。例如，可以采用向量形式表征，其中，v表示速度。
步骤101中，每个节点将按照多智能体网络采用的协同控制方法，来预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息，具体如下：
按照计算所述节点i在下一协同控制周期的运动状态信息的向量表示xi(k+1)；其中，xi(k)为所述节点i当前的运动状态信息的向量表示,xj(k)为所述节点i的相邻节点j当前的运动状态信息的向量表示，Ni为与所述节点i存在直通关系的相邻节点集合，k表示当前的协同控制周期编号。
步骤102、在所述下一协同控制周期到达前的预设时刻，对于每个所述相邻节点j，所述节点i基于自身和该相邻节点j预测的各自在所述下一协同控制周期的运动状态信息，调整所述节点i向该相邻节点j的波束赋形参数。
本步骤中，各节点将在下一协同控制周期即将到达前，基于上一周期预测的下一协同控制周期的运动状态信息，调整该节点向其相邻节点的波束赋形参数，以确保波束能够覆盖相邻节点在下一通信周期的位置，这样，通过准确、实时地调整波束赋形参数，可以确保在下一协同控制周期的通信周期，波束能够追踪链路的发送和接收节点。
在一种实施方式中，所述波束赋形参数包括波束宽度和方向。
在一种实施方式中，可以采用下述方法调整所述节点i向该相邻节点j的波束赋形参数包括：
步骤x1、所述节点i基于自身在所述下一协同控制周期的运动状态信息，预判其在所述下一协同控制周期的通信周期内的运动范围。
步骤x2、所述节点i基于所述相邻节点j在所述下一协同控制周期的运动状态信息，预判所述相邻节点j在所述下一协同控制周期的通信周期内的运动范围。
步骤x3、所述节点i基于所述运动范围，确定所述波束赋形参数的调整目标，以使得所述调整后的相应波束扫描范围能够覆盖所述相邻节点j在所述下一协同控制周期的运动范围。
本步骤中，节点i将基于在步骤x1和x2获得的自身和相邻节点在下一通信周期的运动范围，确定自身向相邻节点的波束赋形参数的调整目标，以确保在下一协同控制周期的通信周期，波束能够追踪链路的发送和接收节点。
若运动状态信息为的向量形式，则节点可在kT时刻预判对方在(k+1)T时刻的位置。假设，发送节点为i，接收节点为j。对于发送节点i，可以预知接收节点j在(k+1)T时刻的位置pj((k+1)T)，以此确定波束赋形的方向。对于接收节点j，在了解发送节点i在(k+1)T时刻的位置pi((k+1)T)后，可以进行更快地波束扫描和追踪对准。例如，如果接收节点j采用波束遍历扫描方式，则可以将扫描的起始位置置于发送节点i的位置pi((k+1)T)附近，以便更快地定位到发送波束。如果接收节点j采用分级扫描、宽窄渐变的波束对准方式，则可以在获知发送节点i的位置pi((k+1)T)的前提下，确定各级扫描的波束宽度和指向，确保波束收窄后能覆盖pi((k+1)T)附近位置。
若节点获取的运动状态信息为的向量形式，则节点不仅可以了解对方的位置信息，还可以获得其速度信息。由此，节点可以进一步预判在(k+1)T时刻的Δt通信时长内对方的位置变化。假设，发送节点为i，接收节点为j。在如图4所示的示例中，由于已经获取了邻居节点基于节点规划性的运动状态信息，节点i和j均能估算出对方的大致位置变化范围。由于通信周期时长远小于协同控制间隔时长(即Δt<T)，可以将Δt内的速度视为均匀的。节点i在Δt内位置由pi((k+1)T)移动到pi((k+1)T+Δt)。而节点j则由pj((k+1)T)移动到pj((k+1)T+Δt)。其中pi((k+1)T+Δt)≈pi((k+1)T)+vi((k+1)T)×Δt，pj((k+1)T+Δt)≈pj((k+1)T)+vj((k+1)T)×Δt。依据这一信息，发送节点i可以预判波束赋形的方向，使得发送波束能够覆盖在Δt时长内节点j的运动范围pj((k+1)T)至pj((k+1)T+Δt)。对于接收节点j，也可以根据(k+1)T时刻发送节点的位置和速度，预判在通信时长Δt内发送节点i的位置变化，由此确定波束追踪对准的方向，使得波束扫描范围能够覆盖节点的移动。
通过上述方法实施例可以看出，上述技术方案，通过利用多智能体网络的节点规划性，使得各节点能够对相邻节点在下一通信周期的运动状态信息进行预测，进而可以基于预测的运动状态信息，预先进行波束调整，如此，可以有效缩减波束搜索的范围、扫描次数，提高波束追踪/对准的速度、精度。
基于上述方法实施例，本发明实施例相应地还提出一种波束追踪装置，该装置设置于多智能体网络中的每个节点中，如图5所示，包括：
预测模块501，用于在每个协同控制周期的通信周期到达时，获取与所在节点i存在直通关系的每个相邻节点j当前的运动状态信息，并基于自身当前的运动状态信息和所述获取的运动状态信息，按照协同控制方法，预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息并在所述通信周期内发送给所述相邻节点；所述通信周期的时长小于所述协同控制周期的时长，且所述通信周期的起点为其所在协同控制周期的起点；
波束调整模块502，用于在所述下一协同控制周期到达前的预设时刻，对于每个所述相邻节点j，所述节点i基于自身和该相邻节点j预测的各自在所述下一协同控制周期的运动状态信息，调整所述节点i向该相邻节点j的波束赋形参数。
上述方法实施例和装置实施例是基于同一发明构思的，由于方法及装置解决问题的原理相似，因此，装置和方法的实施可以相互参见，重复之处不再赘述。
另基于上述波束追踪方法实施例，本申请实施例还实现了一种波束追踪电子设备，包括处理器和存储器；所述存储器中存储有可被所述处理器执行的应用程序，用于使得所述处理器执行如上所述的波束追踪方法。具体地，可以提供配有存储介质的***或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施方式的功能的软件程序代码，且使该***或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。此外，还可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作***等来完成部分或者全部的实际操作。还可以将从存储介质读出的程序代码写到***计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述波束追踪方法实施方式中任一实施方式的功能。
其中，存储器具体可以实施为电可擦可编程只读存储器(EEPROM)、快闪存储器(Flash memory)、可编程程序只读存储器(PROM)等多种存储介质。处理器可以实施为包括一或多个中央处理器或一或多个现场可编程门阵列，其中现场可编程门阵列集成一或多个中央处理器核。具体地，中央处理器或中央处理器核可以实施为CPU或MCU。
本申请实施例实现了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上所述的波束追踪方法的步骤。
需要说明的是，上述各流程和各结构图中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。各模块的划分仅仅是为了便于描述采用的功能上的划分，实际实现时，一个模块可以分由多个模块实现，多个模块的功能也可以由同一个模块实现，这些模块可以位于同一个设备中，也可以位于不同的设备中。
各实施方式中的硬件模块可以以机械方式或电子方式实现。例如，一个硬件模块可以包括专门设计的永久性电路或逻辑器件(如专用处理器，如FPGA或ASIC)用于完成特定的操作。硬件模块也可以包括由软件临时配置的可编程逻辑器件或电路(如包括通用处理器或其它可编程处理器)用于执行特定操作。至于具体采用机械方式，或是采用专用的永久性电路，或是采用临时配置的电路(如由软件进行配置)来实现硬件模块，可以根据成本和时间上的考虑来决定。
在本文中，“示意性”表示“充当实例、例子或说明”，不应将在本文中被描述为“示意性”的任何图示、实施方式解释为一种更优选的或更具优点的技术方案。为使图面简洁，各图中的只示意性地表示出了与本发明相关部分，而并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”并不表示将本发明相关部分的数量限制为“仅此一个”，并且“一个”不表示排除本发明相关部分的数量“多于一个”的情形。在本文中，“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“内”、“外”等仅用于表示相关部分之间的相对位置关系，而非限定这些相关部分的绝对位置。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种波束追踪方法，其特征在于，包括：
在每个协同控制周期的通信周期到达时，多智能体网络中的每个节点i获取与其存在直通关系的每个相邻节点j当前的运动状态信息，并基于自身当前的运动状态信息和所述获取的运动状态信息，按照协同控制方法，预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息并在所述通信周期内发送给所述相邻节点；所述通信周期的时长小于所述协同控制周期的时长，且所述通信周期的起点为其所在协同控制周期的起点；
在所述下一协同控制周期到达前的预设时刻，对于每个所述相邻节点j，所述节点i基于自身和该相邻节点j预测的各自在所述下一协同控制周期的运动状态信息，调整所述节点i向该相邻节点j的波束赋形参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动状态信息包括位置信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述运动状态信息还包括速度信息和/或加速度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述波束赋形参数包括波束宽度和方向。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息包括：
按照计算所述节点i在下一协同控制周期的运动状态信息的向量表示xi(k+1)；其中，xi(k)为所述节点i当前的运动状态信息的向量表示,xj(k)为所述节点i的相邻节点j当前的运动状态信息的向量表示，Ni为与所述节点i存在直通关系的相邻节点集合。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通信周期的时长Δt满足：t1≤Δt＜t2，其中，t1为单个通信周期内网络中的相邻节点之间进行信息交互需要的最长时间，t2为预设的相邻节点间波束宽度最小值除以两倍最大运动速度所得到的时间，所述最大运动速度为所有节点所支持的最大运动速度中的最大值。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调整所述节点i向该相邻节点j的波束赋形参数包括：
所述节点i基于自身在所述下一协同控制周期的运动状态信息，预判其在所述下一协同控制周期的通信周期内的运动范围；
所述节点i基于所述相邻节点j在所述下一协同控制周期的运动状态信息，预判所述相邻节点j在所述下一协同控制周期的通信周期内的运动范围；
所述节点i基于所述运动范围，确定所述波束赋形参数的调整目标，以使得调整后的相应波束扫描范围能够覆盖所述相邻节点j在所述下一协同控制周期的运动范围。
8.一种波束追踪装置，其特征在于，设置于多智能体网络中的每个节点i中，包括：
预测模块，用于在每个协同控制周期的通信周期到达时，获取与所在节点i存在直通关系的每个相邻节点j当前的运动状态信息，并基于自身当前的运动状态信息和所述获取的运动状态信息，按照协同控制方法，预测自身在下一协同控制周期的运动状态信息并在所述通信周期内发送给所述相邻节点；所述通信周期的时长小于所述协同控制周期的时长，且所述通信周期的起点为其所在协同控制周期的起点；
波束调整模块，用于在所述下一协同控制周期到达前的预设时刻，对于每个所述相邻节点j，所述节点i基于自身和该相邻节点j预测的各自在所述下一协同控制周期的运动状态信息，调整所述节点i向该相邻节点j的波束赋形参数。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其中存储有计算机可读指令，该计算机可读指令用于执行如权利要求1至7中任一项所述波束追踪方法。
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