高铁通信网络中无线信道多径分簇方法和装置

摘要

本发明提供了一种高铁通信网络中无线信道多径分簇方法和装置，包括：确定高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应的平稳间隔，提取在平稳间隔内的功率延迟分布；设置噪声门限，提取噪声门限以上的有效多径分量，将有效多径分量的抽头位置作为原始样本，多径分量的功率作为原始样本的权重；设置邻域样本数阈值与样本的邻域距离阈值，将原始样本及原始样本权重输入至DBSCAN算法，获得多个多链路簇，并滤除被DBSCAN算法判定为噪声的样本；将得到的多个多链路簇的样本及样本权重分别输入至K均值算法，确定每个多链路簇内的多径簇数量，获得多径分簇结果。本发明的方法可以提高多径分簇的准确性。

权利要求

1.一种高铁通信网络中无线信道多径分簇方法，其特征在于，包括：

确定高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应的平稳间隔，提取在所述平稳间隔内的功率延迟分布；

设置所述功率延迟分布的噪声门限，提取所述噪声门限以上的有效多径分量，将所述有效多径分量的抽头位置作为原始样本，将所述多径分量的功率作为原始样本的权重；

设置邻域样本数阈值与样本的邻域距离阈值，将所述的原始样本及所述的原始样本权重输入至DBSCAN算法，获得多个多链路簇，并滤除被DBSCAN算法判定为噪声的样本：将不同多链路簇内的样本及对应的权重分别输入至K均值算法，确定每个所述多链路簇内的多径簇数量，获得多径分簇结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的确定高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应的平稳间隔，包括：通过本地平稳区间方法确定。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的提取在所述平稳间隔内的功率延迟分布，包括：将所述平稳间隔内的信道冲激响应进行时间平均，得到功率延迟分布。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的设置所述功率延迟分布的噪声门限，包括：根据峰值衰减法或噪底基准法设置所述功率延迟分布的噪声门限。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的邻域样本数阈值为大于或等于3个多径抽头，所述的样本的邻域距离阈值大于所述的邻域样本数阈值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将多个多链路簇内的样本及样本权重分别输入至K均值算法，确定每个所述多链路簇内的多径簇数量，包括根据肘部法则确定K的值。

7.一种高铁通信网络中无线信道多径分簇装置，其特征在于，包括：

提取模块，用于确定高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应的平稳间隔，提取在所述平稳间隔内的功率延迟分布；

第一限制模块，用于设置所述功率延迟分布的噪声门限，提取所述噪声门限以上的有效多径分量，将所述有效多径分量的抽头位置作为原始样本，将所述多径分量的功率作为原始样本的权重；

第二限制模块，用于设置邻域样本数阈值与样本的邻域距离阈值，将所述的原始样本及所述的原始样本权重输入至DBSCAN算法，获得多个多链路簇，并滤除噪声样本；

分簇模块，用于将所述的多个多链路簇内的样本及对应的样本权重分别输入至K均值算法，确定每个所述多链路簇内的多径簇数量，获得多径分簇结果。

说明书

高铁通信网络中无线信道多径分簇方法和装置

技术领域

[0001] 本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种高铁通信网络中无线信道多径分簇方法和装置。

背景技术

[0002] 在宽带无线信道中，信号经过某一组散射体到达接收机，其接收信号是由具有相似时延、到达角和离开角的多径信号叠加而成，这些具有相似参数的多径信号称为多径簇。宽带信道模型通常是采用簇的方式进行构建，例如，由Saleh和Valenzuela提出的Saleh-Valenzuela信道模型，以及其他一些方向性信道模型。多径分簇是宽带信道建模的基础，而分簇方法将直接决定所信道模型构建的准确性以及信道特性分析的可靠性。

[0003] 多径分簇最直接的方式是通过视觉识别，也就是肉眼观测，但这种方法效率低下，无法实现大量数据的处理。目前，采用模式识别中的聚类算法实现多径分簇是最常用的方法。K-means算法是一种基于距离的聚类算法，广泛应用于无线信道的多径聚簇。该算法的优点在于算法快速简单，而存在的问题是需要预先估计分簇的数量，并且对噪声数据比较敏感。DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法是一种基于密度的聚类算法，可以对任意形状的样本集进行聚类，能够有效处理噪声样本。但是，该算法不适合用于识别相距较近的多径簇。

[0004] 目前，高铁通信网络的部署是采用小区合并的方式进行同频组网。在高铁通信网络中，存在基站重叠覆盖区域与非重叠覆盖区域，其中重叠覆盖区域内的接收信号是来自相邻基站信号的叠加，在功率延迟分布上体现为同时出现来自多条链路的多径分量。并且，不同链路的多径分量会随着列车的运动而靠近或远离。因此，在高铁通信网络中，无线信道多径分布会存在相距较远的情况，也存在相距很近的情况。在这种情况，直接采用传统的K-means算法或DBSCAN算法进行多径分簇均会出现较大的误差。因此，需要一种高铁通信网络中无线信道多径分簇方法来提高多径分簇的准确性。

发明内容

[0005] 本发明提供了一种高铁通信网络中无线信道多径分簇方法和装置，以提高多径分簇的准确性。

[0006] 为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

[0007] 本发明提供了一种高铁通信网络中无线信道多径分簇方法，包括：

[0008] S1确定高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应的平稳间隔，提取在所述平稳间隔内的功率延迟分布；

[0009] S2设置所述功率延迟分布的噪声门限，提取所述噪声门限以上的有效多径分量，将所述有效多径分量的抽头位置作为原始样本，将所述多径分量的功率作为原始样本的权重；

[0010] S3设置邻域样本数阈值与样本的邻域距离阈值，将所述的原始样本及所述的原始样本权重输入至DBSCAN算法，获得多链路簇，并滤除被DBSCAN算法判定为噪声的样本；

[0011] S4将所述的不同多链路簇内的样本及对应的权重分别输入至K均值算法，确定每个所述多链路簇内的多径簇数量，获得多径分簇结果。

[0012] 进一步地，确定高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应的平稳间隔，包括：通过本地平稳区间方法确定。

[0013] 进一步地，提取在所述平稳间隔内的功率延迟分布，包括：将所述平稳间隔内的信道冲激响应进行时间平均，得到功率延迟分布。

[0014] 进一步地，设置所述功率延迟分布的噪声门限，包括：根据峰值衰减法或噪底基准法设置所述功率延迟分布的噪声门限。

[0015] 进一步地，邻域样本数阈值为大于或等于3个多径抽头，所述的样本的邻域距离阈值大于所述的邻域样本数阈值。

[0016] 进一步地，将所述的多个多链路簇内的样本及样本权重分别输入至K均值算法，确定每个所述多链路簇内的多径簇数量，包括根据肘部法则确定K的值。

[0017] 本发明的另一方面提供了一种高铁通信网络中无线信道多径分簇装置，包括：

[0018] 提取模块，用于确定高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应的平稳间隔，提取在所述平稳间隔内的功率延迟分布；

[0019] 第一限制模块，用于设置所述功率延迟分布的噪声门限，提取所述噪声门限以上的有效多径分量，将所述有效多径分量的抽头位置作为原始样本，将所述多径分量的功率作为原始样本的权重；

[0020] 第二限制模块，用于设置邻域样本数阈值与样本的邻域距离阈值，将所述的原始样本及所述的原始样本权重输入至DBSCAN算法，获得多个多链路簇，并滤除噪声样本；

[0021] 分簇模块，用于将所述的多个多链路簇内的样本及对样本权重分别输入至K均值算法，确定每个所述多链路簇内的多径簇数量，获得多径分簇结果。

[0022] 由上述本发明提供的技术方案可以看出，本申请方法可提高传统聚类算法应用于高铁通信网络中无线信道多径分簇的性能，为后续多径簇跟踪及基于多径簇的高铁信道建模提供支撑。

[0023] 本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

[0024] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0025] 图1为实施例1的一种高铁通信网络中无线信道多径分簇方法流程图；

[0026] 图2为DBSCAN算法提取多链路簇和判定噪声数据的结果示意图；

[0027] 图3为现有技术中采用K-means算法直接对整体样本进行分簇得到的均方误差与多径簇数变化示意图；

[0028] 图4为根据肘部法则确定整体样本的K值后得到的多径分簇结果示意图；

[0029] 图5为采用K-means算法对第一个多链路簇样本进行分簇得到的均方误差与多径簇数变化示意图；

[0030] 图6为采用K-means算法对第二个多链路簇样本进行分簇得到的均方误差与多径簇数变化示意图；

[0031] 图7为根据肘部法则确定第一和第二个多链路簇的K值后得到的多径分簇结果示意图；

[0032] 图8为实施例2提供的一种高铁通信网络中无线信道多径分簇装置示意图。

具体实施方式

[0033] 下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

[0034] 本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

[0035] 本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)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。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

[0036] 为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

[0037] 实施例1

[0038] 图1为本发明的一种高铁通信网络中无线信道多径分簇方法流程图，参照图1，该方法包括如下步骤：

[0039] S1确定高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应的平稳间隔，提取在所述平稳间隔内的功率延迟分布。

[0040] S2设置所述功率延迟分布的噪声门限，提取所述噪声门限以上的有效多径分量，将所述有效多径分量的抽头位置作为原始样本，将所述多径分量的功率作为原始样本的权重。

[0041] S3设置邻域样本数阈值MinPts与样本的邻域距离阈值Eps，将所述的原始样本及所述的原始样本权重输入至具有噪声的基于密度的聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN)算法，获得多个多链路簇，并滤除被DBSCAN算法判定为噪声的样本。

[0042] S4将所述的多个多链路簇内的样本及样本权重分别输入至K均值(K-means)算法，确定每个所述多链路簇内的多径簇数量，获得多径分簇结果。

[0043] 针对在高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应，提取平稳间隔内的功率延迟分布。高铁通信网络包括基站重叠覆盖区域与非重叠覆盖区域。在高铁通信网络中开展信道测量，得到的信道冲激响应存在单链路和多链路的情况。优选地，确定高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应的平稳间隔，包括：通过本地平稳区间(LRS，local region of stationarity)或RUN Test等方法确定。

[0044] 优选地，将所述平稳间隔内的信道冲激响应进行时间平均，得到功率延迟分布。

[0045] 设置功率延迟分布的噪声门限，提取门限以上的有效多径分量，将有效多径分量的抽头位置作为原始样本，将多径分量的功率作为原始样本的权重。优选地，根据峰值衰减法或噪底基准法设置所述功率延迟分布的噪声门限。

[0046] 峰值衰减法是将噪声门限设置为功率延迟分布的峰值减去一个阈值，通常取20dB或25dB。噪底基准法是将噪声门限设置为在功率延迟分布的噪底的平均值加上一个阈值，通常取5dB或10dB。

[0047] 设置邻域样本数阈值MinPts与样本的邻域距离阈值Eps，将原始样本及其权重输入至DBSCAN算法，获得多个多链路簇，并滤除被DBSCAN算法判定为噪声的样本。优选地，邻域样本数阈值MinPts为大于或等于3个多径抽头，所述的样本的邻域距离阈值Eps大于所述的MinPts的值。因为在实际信道测量中多径簇内至少包含3条多径。多链路簇包含K个多径簇，其间距大于Eps。

[0048] 优选地，将所述的多个多链路簇内的样本及样本权重分别输入至K-means算法，确定每个所述多链路簇内的多径簇数量，包括根据肘部法则确定K的值。

[0049] 将多个多链路簇内的样本及其权重分别输入至K-means算法，确定每个多链路簇内的多径簇数量，获得最终多径分簇结果。确定每个多链路簇内的多径簇数量是根据肘部法则的评估结果选取多链路簇内多径簇数量的最优值。肘部法则(Elbow method)的原理是不断的改变K值，执行K-means算法，然后根据代价函数与K值的变化曲线，选择“肘点处”的值作为K的取值。代价函数通常选取误差平方和(sum of the squared errors，SSE)，根据下式(1)所示：

[0050]

[0051] 其中，Ck为第k个簇；x为簇内的样本；xk为簇的质心。

[0052] 本实施例选取MinPts＝3，Eps＝8。图2为DBSCAN算法提取多链路簇和判定噪声数据的结果示意图，参照图2，整体样本被分成了两个多链路簇和两个噪声样本。将噪声样本滤除后，现有技术中采用K-means算法直接对整体样本进行分簇得到均方误差与多径簇数变化示意图如图3所示。显然，“肘点处”的值是3。设定K＝3，得到多径分簇结果如图4所示。从图4中可以看到，采用传统方法的分簇结果具有较大误差，它将原本为两簇的多径簇识别成一簇。根据本申请方法，分别对第一和第二多链路簇进行分簇得到的SSE均方误差与多径簇数K的变化结果如图5和6所示。对于第一个多链路簇，“肘点处”的值是4，对于第二个多链路簇，“肘点处”的值是2。设定K＝4和K＝2分别得到第一和第二多链路簇的多径分簇结果，然后进行合并如图7所示。从图中可以看到，本发明方法更为准确地将样本分成了六簇，该分簇结果与Saleh-Valenzuela信道模型中簇与簇内多径的功率随时延呈指数衰减的情况一致。

[0053] 本领域技术人员应能理解，上述所举的根据用户信息决定调用策略仅为更好地说明本发明实施例的技术方案，而非对本发明实施例作出的限定。任何根据用户属性来决定调用策略的方法，均包含在本发明实施例的范围内。

[0054] 实施例2

[0055] 图8为本实施例2提供的一种高铁通信网络中无线信道多径分簇装置示意图，参照图8，该装置包括：

[0056] 提取模块，用于确定高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应的平稳间隔，提取在所述平稳间隔内的功率延迟分布；

[0057] 第一限制模块，用于设置所述功率延迟分布的噪声门限，提取所述噪声门限以上的有效多径分量，将所述有效多径分量的抽头位置作为原始样本，将所述多径分量的功率作为原始样本的权重；

[0058] 第二限制模块，用于设置邻域样本数阈值MinPts与样本的邻域距离阈值Eps，将所述的原始样本及所述的原始样本权重输入至DBSCAN算法，获得多个多链路簇，并滤除噪声样本；

[0059] 分簇模块，用于将所述的多个多链路簇内的样本及样本权重分别输入至K-means算法，确定每个所述多链路簇内的多径簇数量，获得多径分簇结果。

[0060] 优选地，提取模块，用于通过本地平稳区间或RUN Test方法确定高铁通信网络中测量得到的信道冲激响应的平稳间隔。

[0061] 优选地，提取模块，用于将所述平稳间隔内的信道冲激响应进行时间平均，得到功率延迟分布。

[0062] 优选地，第一限制模块，用于根据峰值衰减法或噪底基准法设置所述功率延迟分布的噪声门限。

[0063] 优选地，第二限制模块，用于设置邻域样本数阈值MinPts为大于或等于3个多径抽头，样本的邻域距离阈值Eps大于所述的MinPts的值。

[0064] 优选地，分簇模块，用于将所述的多个多链路簇内的样本及样本权重分别输入至K-means算法，根据肘部法则确定K的值，确定每个所述多链路簇内的多径簇数量。

[0065] 用本发明实施例的装置进行高铁通信网络中无线信道多径分簇的具体过程与前述方法实施例类似，此处不再赘述。

[0066] 本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

[0067] 通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

[0068] 本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

[0069] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。