一种基于多模态信息联觉的车联网波束实时对准方法

专利申请号：CN202211024842.1

公 开 号：CN115412844A

发 明 人：程翔 张浩天 

代 理 人：北京万象新悦知识产权代理有限公司黄凤茹

代理机构：北京万象新悦知识产权代理有限公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20221129

公 开 日：20220825

专利主分类号：H04W4/02

关 键 词：多模态信息 车联网 波束 预测 波束成形 网络模型 未来位置 对准 矩阵 神经网络学习 通信链路建立 信道状态信息 毫米波通信 车辆横向 轨迹预测 距离数据 控制信道 雷达信号 输入轨迹 特征提取 未来时刻 移动行为 频段 隐含 捕获 融合 

摘      要：本发明公布了一种基于多模态信息联觉的车联网波束实时对准方法，通过设计轨迹预测网络模型，并利用车联网中路侧单元RSU捕获的RGB图像和雷达信号经处理后获得的距离数据以及从控制信道Sub‑6GHz频段上获取的信道状态信息CSI矩阵，作为多模态信息输入轨迹预测网络模型，对多模态信息进行特征提取与早期融合，进而预测出波束成形角度，提高对车辆未来位置预测的准确性，实现车联网波束实时对准。本发明通过神经网络学习隐含的关于车辆未来位置的特征，预测得出未来时刻车辆相对于RSU的波束成形角度。本发明能更好地应对车辆横向随机微移动行为，实现更稳定的通信链路建立，提高可实现的毫米波通信速率。