【摘 要】
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由于sub-6GHz微波频段难以满足爆炸式增长的移动数据量需求,采用拥有大量可用无线频谱资源的毫米波（millimeter wave,mm Wave）频段是一种可行的解决方法。但是mm Wave对阻碍的敏感性,导致视距（line of sight,LOS）和非视距（non-line of sight,NLOS）链路下的通信性能存在较大的差异,严重影响移动场景下车载通信的可靠性。本文针对移动场景下,
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由于sub-6GHz微波频段难以满足爆炸式增长的移动数据量需求,采用拥有大量可用无线频谱资源的毫米波（millimeter wave,mm Wave）频段是一种可行的解决方法。但是mm Wave对阻碍的敏感性,导致视距（line of sight,LOS）和非视距（non-line of sight,NLOS）链路下的通信性能存在较大的差异,严重影响移动场景下车载通信的可靠性。本文针对移动场景下,sub-6GHz微波和mm Wave双频车载无线通信系统的阻碍判断及频段切换方案进行研究。研究工作主要有以下三个方面:1.针对移动场景下用户（user equipment,UE）与基站（base station,BS）之间可能出现阻碍的情况,本文采用Deep MIMO数据集和VIWI数据集,基于深度神经网络,仿真实现了三种阻碍判断方案,即基于视觉辅助无线通信（vision-aided wireless communications,VAWC）方案、基于sub-6GHz微波辅助无线通信（sub-6GHzaided wireless communications,sub-6AWC）方案以及基于视觉和sub-6GHz微波辅助相结合（vision-sub-6GHz-aided wireless communications,V-sub6AWC）方案。VAWC方案是根据BS的RGB相机拍摄的图像数据集,通过给图像加上不同噪声来模拟不同的恶劣场景,采用迁移Res Net残差网络进行阻碍判断;sub-6AWC方案通过分析UE的最强波束与第二强波束的功率比,设定一个功率比阈值进行阻碍判断;Vsub6AWC方案结合RGB图像和sub-6GHz微波进行阻碍判断。仿真结果表明,VAWC、sub-6AWC和V-sub6AWC方案都具有较好的阻碍判断准确率,在网络参数相同的前提下,V-sub6AWC方案的判断性能最优。2.针对mm Wave和sub-6GHz微波频段相关性映射进行了分析,研究并仿真实现了两个频段之间的相关性映射。已有研究结果证明在一定条件下,存在当前频段信道到目标频段最佳波束的确定性映射关系。但是由于该映射关系很难通过理论分析获得,需要借鉴通用近似定理,采用深度神经网络得到该映射关系。本文采用Deep MIMO数据集进行仿真实现,仿真结果表明,深度神经网络能够根据当前频段的信道信息较好的预测目标频段的波束,验证了通过映射关系进行频段切换的可行性。3.基于前两个研究工作的结果,本文设计并仿真实现了一个双频车载通信系统频段切换方案。该方案采用Faster RCNN网络模型从图像中检测到目标UE并获取其位置,BS根据位置信息主动与UE建立通信,由于BS与UE建立通信后处于LOS状态,选择mm Wave频段进行通信。在通信过程中,采用VAWC方案来实时进行阻碍判断。当判断为阻碍时,由深度神经网络根据当前的mm Wave信道预测出sub-6GHz微波波束,并切换到sub-6GHz微波频段进行通信。当判断出未阻碍时,根据sub-6GHz微波信道预测出mm Wave频段的最优波束,切换回mm Wave频段进行通信。本文基于Deep MIMO数据集和VIWI数据集对该方案进行仿真实验,评估系统性能。仿真结果表明,本文设计的频段切换方案在不同的阶段都选择了当前状态最优的频段进行通信,保证了通信的可靠性和有效性。
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