基于车辆环境态势感知的毫米波波束跟踪

张璐璐 仲伟志 张俊杰 朱秋明 陈小敏

（1.南京航空航天大学航天学院，江苏南京 210016；2.南京航空航天大学电子信息工程学院，江苏南京 211106）

1 引言

车联网通过车与人、车与车、车与服务平台之间的信息资源共享，实现信息的快速传递，有效地提升了交通的安全程度，改善了频繁出现的交通拥堵情况，因此，车联网在自动驾驶，智能调度，汽车导航等方面被广泛采用［1］。

近年来，随着行驶车辆的急剧增长，越来越多的车辆需要接入网络，导致人们对车载时延、计算能力、数据量的要求越来越高。传统车联网的低频段通信已难以满足高要求的车载应用服务，因此，人们考虑将拥有超高传输速率的毫米波通信应用于车联网，以满足车联网通信对于吞吐量和时延的高要求。目前国际标准化组织已经提出了毫米波车联网通信的相关标准［2］，然而，毫米波的高频特性导致了通信过程中严重的路径损耗。针对这一问题，可以通过采用大规模阵列天线技术，形成定向窄波束来解决。但由于车辆具有移动性，导致窄波束难以实时对齐，影响通信质量。因此，如何实现车载毫米波波束的实时高效匹配成为研究难点。

从地区角度，我国部分南方城市从国内采购煤资源距离远，运价高，运输环节多，且铁路运输运量低于进口煤海运运量，总的从成本角度分析，相比于进口煤，国内煤成本更高。

波束搜索是目前使用比较广泛的毫米波波束匹配方法，传统的波束搜索采用穷举搜索方法，将发射端和接收端的所有波束逐一匹配以获得最优波束对，这种方法运算量大且复杂度高。IEEE 802.15.3c 和IEEE 802.11.Ad 标准对穷举波束搜索进行了优化，通过将搜索过程区分为扇区级搜索和波束级搜索两部分来降低运算量［3-5］，然而这种方法的复杂度随着码本维数的增加而增大。针对上述问题，文献［6］提出了分层搜索算法，该算法使用一个预先设计的模拟分层码本来搜索多个波束，其中预先设计的模拟分层码本中有一个过采样层以保证对波束方向的准确估计，该算法在一定程度上降低了波束搜索的开销，但在车联网通信中，较高的信道机动性和较短的波束相干时间导致这些波束搜索方法的实施面临较大困难。

针对上述搜索方法的不足，文献［7-10］提出基于边信息辅助的毫米波波束训练方法，该类方法利用来自雷达或者其他通信系统等传感器的信息作为毫米波通信链路配置的辅助信息，可以降低波束匹配开销，但在实现初始波束的快速对准后，车辆的移动性和毫米波的窄波束特点也会导致波束难以实时对齐。文献［11］将接收机的位置量化为像素，通过对位置特征进行机器学习来实现波束训练，并结合统计学习方法推荐可能的波束对。文献［12］采用学习排名这一机器学习方法，利用位置信息和过去的波束测量值，将波束训练范围缩小到某一局限区域，但文献［11］和［12］只考虑了目标车辆的相关位置等信息，没有考虑其他车辆可能对其产生的影响；文献［13］提出将车辆交通模拟器和射线追踪模拟器相结合，生成5G 毫米波MIMO 场景下的信道状态参数，以简化复杂移动场景中创建数据的过程，此外，文献还将所有车辆的位置信息纳入特征中，并采用深度学习的方法来解决波束选择问题。但该方法没有对环境特征进行编码，忽略了实际实施中环境可能产生的影响。文献［14］提出采用一种用于分类的深度学习神经网络进行波束搜索，该神经网络将接收器的位置和来波方向作为输入，将每个波束对成为最佳波束对的概率作为输出，沿最佳功率的路径方向训练模型，以此来推荐最佳波束对的候选列表，但该方法只考虑了室内场景，与车载通信场景有所不同。文献［15］考虑了多车辆的干扰管理机制，将波束选择问题化为组合多臂强盗（combinatorial multi-armed bandit，CMAB）问题，在多车辆环境中不仅可以同时精确地估计出多用户的最佳波束对，并能够识别和适应车辆环境中的任何变化，但是该文献所提出的自适应波束跟踪方案在搜索空间上会产生更高的复杂度，并且复杂度会随着用户数量的增加呈指数增长。

针对上述方法的不足，本文利用车辆态势信息进行波束搜索，建立基于环境信息的特征数据库，结合机器学习方法，获得最优波束对，从而提高动态环境下的波束搜索效率。该方法首先通过射线追踪法，计算得到测试车辆的最优波束对指数，并对当前场景中车辆的位置进行编码，形成环境特征向量，建立数据库；然后采用机器学习的分类方法对测试车辆场景进行训练，得到训练好的机器学习模型，在该模型下根据实际情况对目标车辆进行态势搜索，实现波束匹配，提高了波束搜索的效率。

2 系统模型

2.1 场景建模

本文应用场景如图1所示，其中，基站部署在城市道路两边相对较低的位置，由于城市道路中存在大量不同尺寸的车辆并且这些车辆具有机动性，因此，从目标车辆到基站的直视路径（line-of-sight，LOS）可能会受到遮挡。此外，环境中的各种物体均可反射电磁波，形成非直视路径（not line-of-sight，NLOS）。在不同类型的反射物体中，建筑物、地面或者其他路边建筑属于静态反射体，车辆、移动的自行车以及行人属于动态反射体，本文不考虑高度较低的行人以及自行车的影响。由于车辆尺寸具有相似性，车辆的运动具有规律性，车道具有固定性，因此，可以通过各种传感器对车辆的位置进行定位跟踪。

对于路边高度较低的基站，车辆是导致直视路径和非直视路径堵塞以及反射的主要因素，由于天线一般安置在车辆顶部，因此，车辆的位置和尺寸可以决定波束的方向和强度。

本文采用城市中双车道直道场景，利用射线追踪模拟器收集数据并建立数据库，具体如图2所示，道路两侧的建筑物可建模为以混凝土为材料的立方体且大小随机；车辆主要考虑小汽车和卡车两种车型，均建模为金属外壳的长方体，并且在车道上服从随机分布。由于卡车高度较高，如果接收机安装于卡车顶部，则不会产生传输路径堵塞现象，波束跟踪时也不需要采用机器学习来预测，因此，将接收器安装在较低的汽车顶部。

2.2 信道模型

在进行波束搜索时，需要利用射线追踪模拟器来计算发射端和接收端之间的多条最强路径（选择最强的Lp=25 条路径［16］），根据射线追踪模拟器输出的最强路径信息，建立包含信道和波束信息在内的接收信号模型，以该模型为基础，根据最佳接收功率对比来获得最优波束对。

本文采用的信道模型如公式（1）所示

编立保甲时，每村中即择子弟之年少有力者，教之武艺。不拘棍拳刀枪等项，各熟一艺即于十家牌上，注某枪某刀某棍，其余照前一一注定。不善武艺，但气力可用，亦各执一器。或一家被盗，守更者以连放三铳为号，各家齐起呐喊，势可向前，即向前扑杀；如不可向前，止于要路上截杀……[26](P157)

其中，Nt和Nr分别表示第n个发射机和第m个接收机的天线数量，Lp=25，表示射线追踪器输出的25条最强路径，αl表示第l条路径的路径增益，分别表示接收机和发射机的天线阵列响应，其中分别表示第l条路径上的到达方位角和俯仰角分别表示第l条路径上的离开方位角和俯仰角。

（2）相对排序编码

由于毫米波车载通信要求基站密集部署，并且基站与车辆之间的距离较短，因此信道容易受到车辆高度变化以及仰角扩展的影响［17］。为了减小信道可能受到的影响，令发射机和接收机处的天线均采用均匀平面阵列天线（uniform planar arrays，UPA），发射机的天线阵列朝向街道，接收机的天线安装于目标车辆顶部，并朝上安置。本文所采用的UPA 的大小表示为Nt=Nr=Ny×Nx，其中Ny是垂直方向的天线数量，Nx是水平方向的天线数量。

汽车和卡车的类型通过编码分类变量10 或01来区分。例如，某条车道上的汽车在笛卡尔坐标中可表示为［水平距离，车道索引，10］。

含钛高炉渣100 g，液固比5，浸出温度140℃，浸出时间6 h，搅拌转速400 r/min的条件下，考察了不同盐酸浓度16%、17%、18%、19%对CaO、MgO、Fe、Al2O3脱除率及TiO2损失率的影响，结果见图3。

基于公式（2），最优波束对指数则可以表示为：

3 基于机器学习的V2I波束选择

当车辆进入基站的覆盖范围时，会自动检测到网络并连接到基站，此时车辆会将自身的一些基本信息，例如制造商、型号等发送给基站，便于基站确定车辆的大小和类型，并根据此信息进行环境特征编码；同时车辆会发送启动波束训练请求，基站接到请求后在目标车辆间进行波束搜索，找到最优波束对，并记录匹配结果。由于车辆的机动性，基站会实时接收目标车辆位置更新信息，实现车辆跟踪。在获得所有车辆的信息后，基站根据实时信息，制定车辆态势感知图，并将车辆态势作为特征存于基站数据库；定义每个数据样本的最佳波束对指数为分类标签，便于后续对实际目标车辆进行最优波束匹配。

3.1 环境特征编码

本文将机器学习模型和波束训练相结合，建立学习和环境之间的函数关系，为了实现这一目标，需要解决在学习模型中描述目标车辆位置以及车辆周围环境特征这一问题。为了将传感器收集的原始数据转化为适合机器学习模型的特征模式，本文选取自然排序编码、相对排序编码以及二维网格位置编码三种环境特征编码方式。

（1）自然排序编码

当定位误差增大时，基于自然编码的x轴坐标的误差预测精度迅速下降到70%以下，由此可见，本文所采用的基于机器学习辅助波束搜索模型的局限性在于依赖于不同传感器提供的车辆的精确位置。

本文采用自然排序的方法，车辆在第一条车道上从左向右排序，在第二条车道上也以同样方式排序。若r表示基站的位置，vl，l=1，2 表示所有车辆（包含汽车和卡车）从左到右在第l条车道上的位置，则特征向量f表示为：

任意一个波束对[p，q]均可转换成唯一对应的波束对指数i∈{1，2，…M}，其中M≤|Ct||Cr|，对于第i个波束对，其等效接收信号可表示为：

保证统计数据质量，一方面是完善统计工作的趋势所在，另外一个方面在于为统计数据提供更多安全保障，从而不断提升实际工作质量。从使用要求上来看，对统计数据的质量问题进行关注，需要立足于数据自身准确性，同时兼顾统计数据完整性。所谓“准确性”，主要是指统计信息应该具备真实性和客观性，能够为数据使用者提供更加详细的依据[1]。“完整性”则是指需要保证统计信息在内容上的全面性与系统性，也就是不能存在数据残缺现象。除了这两项内容外，保证统计数据质量，还能在很大程度上为数据使用的及时性提供保障，也能够突出统计信息在时间方面上所具备的价值。

为将客流数据与雷达图指标进行对比，同样对天津地铁1号线各车站的出站客流数据进行无量纲化处理。将各站客流量中的最高值作为1，进行等比例无量纲化处理，结果作为各站的出站客流计算值，见表2。

由于车辆与接收机的相对距离、车辆类型、车辆所在车道有所不同，因此不同的车辆会对信道产生不同的影响。首先，靠近接收机的车辆比远离接收机的车辆更有可能影响波束方向，在更靠近基站的车道上的车辆更有可能阻挡另一条车道上的波束，此外，大型车辆更有可能阻挡路径或充当路径的反射器，而小型车辆对反射的贡献可能会很小。因此，除了自然排序外，车辆还可以根据车辆到基站的相对距离、车辆类型和车辆所在车道来对位置特征进行有序编码。假设第l条车道上的卡车和汽车在进行位置排序后可分别表示为tl和cl，则排序后每个数据样本的特征向量可以表示为：

假设第一条车道上的卡车沿x水平方向的位置表示为[x1，x2，…，xn]，其中n为第一条车道上卡车的数量。接收机沿水平方向的位置可表示为xRX，卡车到接收机的相对距离可表示为di=|xi-xRX|，将与每个车道对应的特征中所包含的卡车总数设置为Ntruck辆，因此，所有卡车在第一条车道上的位置可以表示为：

如果卡车的数量n＞Ntruck，则需要从接收机中将最远处的卡车的位置特征删除，相反如果卡车的数量n＜Ntruck，则需要将无穷远处的Ntruck-n辆虚拟卡车的位置特征添加进来。t2，c1以及c2需要与t1遵循一样的排序规则。正确排序的车辆能够在不同的特征维度上保持一致，避免学习模型潜在的混淆问题。

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（3）二维网格位置编码

通过在二维网格中创建一个图像来对环境进行编码也是一种有效的特征矩阵编码方式。将基站覆盖区域量化为粒度为dx的占用网格，其中网格粒度dx是通过水平相邻的网格中心之间的距离来量化的。假设基站覆盖的模拟区域的大小为Dx，模拟区域的占用网格则可以通过一个大小为的矩阵G来表示。

办理完入院手续，还没等喘口气，老婆便和王姐商量是不是应该给蒋利学送个红包。王姐也认为应该送。老婆问送多少，王姐说五百就行。可是没多久，两人便回来了。看两人神色，就知道红包没送成。一问，果不其然没送成。老婆便埋怨王姐，红包都扔他办公桌上了，不该再拿回来。王姐说，这人一看就是老倔驴，你不想想，他那么坚决，一但真不想收，一会儿拿着红包跑病房来还，咱们可咋下台？

网格中共有三种类型的车辆：相邻的卡车、相邻的汽车以及接收机所在的汽车。占用网格的编码方式如图4 所示，假如第l条车道(l=1，2)的第g个网格中没有车辆，则G[l，g]=0；如果卡车的一部分位于某一网格内，则该网格表示为G[l，g]=1；如果汽车的一部分位于某一网格内（不包括接收机所在的汽车），则该网格可表示为G[l，g]=2；如果配备接收机的汽车位于某个网格内，则该网格可表示为G[l，g]=3，车辆的分类变量1、2、3、0 可以进一步被编码为1000、0100、0010、0001。

由于网格类型的编码方式会产生类似于由像素组成的图像，因此，网格类型的特征在操作时具有更大的灵活性。利用网格进行环境编码几乎可以将任何类型的城市环境编码成图像，由于机器学习算法可以有效地利用图像类型特征进行训练预测，因此占用网格编码相对于笛卡尔坐标系编码具有一定的优越性。然而，由于量化的原因，占用网格对车辆位置和类型的编码会有一定的损失，较高的量化分辨率会导致更大的特征维度以及更高的计算成本，采用较低的量化分辨率则不能提供准确的车辆位置特征。

3.2 基于机器学习的波束匹配

本文的核心思想是选择环境参数，例如车辆位置、基站位置、周边建筑物等作为特征，以最佳波束对指数作为标签，对候选波束进行分类预测，以此搜索出最佳匹配波束。

基于机器学习的波束选择主要分为两个阶段。第一阶段通过将数据集划分为训练集和测试集来对波束进行训练，本文采用的划分比例为训练集80%，测试集20%，通过训练集对分类器进行训练，然后利用测试集验证机器学习模型的性能，通过变换参数得到一个训练好的机器学习模型；第二阶段是实际预测阶段，使用训练好的机器学习模型在实际情况下对波束进行分类预测，以较少的损耗和较快的速度得到最佳波束对，当使用训练好的模型来对波束进行选择时，算法复杂度主要体现在在相应的环境特征中寻找出对应的最优波束对指数，该方法相较于遍历搜索方法极大的降低了算法的复杂度，具体流程如图5。

4 实验仿真

为了验证本文所提出的机器学习辅助V2I波束选择方法的有效性，对波束匹配的对齐概率［18］进行仿真，定义ci为测试数据集中第i个数据样本的预测波束对指数，si为公式（3）中定义的最优波束对指数，假设测试数据集中的样本总数为m，表示两数相等则累计为1，对齐概率可表示为：

假设采用双车道直道的城市场景，模拟街道的长度设置为200 m，建筑物随机分布，车辆分布仅考虑小汽车和大卡车，忽略行人以及树木的影响。基站安置于路边，位于道路中间100 m 处，在进行射线追踪时考虑反射、透射和衍射的影响，每个场景选择最强的25条路径进行比较计算。

4.1 机器学习模型

本文采用1000 个样本的80%和20%作为两个不相交的数据集分别进行训练和测试，主要用于评估支持向量机（SVM：Support Vector Machine）、随机森林、梯度增强（GBR：Gradient boosting regression）以及深度前馈网络四个分类器的性能，针对每次分类器的训练均采用5 重交叉验证的方法来进行学习，对每个分类器的超参数进行调整，以实现每个分类器的最优分类预测，仿真结果如图6所示。

仿真结果表明，与SVM 和梯度增强等其他分类器相比，随机森林分类器获得了更高的对齐概率。虽然基于机器学习的波束搜索模型不能保证像穷尽搜索一样获得100%的对齐概率，但能够大幅度减少波束搜索开销，符合车载毫米波通信需要进行实时快速毫米波对准这一需求。

此外，仿真结果证明深度学习的性能并不优于随机森林分类器，这是由于与深度学习相比，随机森林分类器能够很好地处理数据局部集中且不平衡的问题，在数据样本规模较小的情况下，随机森林能够很好地泛化数据集，可以从原始数据集中生成多个数据样本子集用于训练，其中训练用的数据样本子集是由原始数据集使用重复的组合生成的，而深度学习对数据的要求很高，数据的缺少导致深度学习算法的不理想，以上优势使得随机森林分类器成为解决具体问题的有效方法。

4.2 编码方式

不同级别的态势感知对各个分类器所产生的影响有所不同，本文在笛卡尔坐标中结合不同级别的态势感知情况来评估训练分类器的性能。首先，通过环境信息的完整性来量化态势感知的层次，具体表现为特征仅含有接收机位置、添加第一车道卡车位置、添加第二车道卡车位置，仿真结果如图8所示。

危机和契机总是相伴而生。人工智能的普及虽然在未来会迅速取代财会基础人工作业，但还有相当一部分工作是需要人的主观权衡、裁量和判断，而这些是人工智能所无法完成的。因此，会计人必须思考自身应当具备哪些无法被人工智能所替代的能力和素养，从而抓住这一契机，实现新形势下职业道路上的升级转型。本文认为以下几种能力目前无法被人工智能替代。

此外，如图7 所示，仅在随机森林分类器下，二维网格编码劣于自然排序编码，在SVM、GBR 分类器中，二维网格编码都优于自然排序编码，这是由于不同分类器对特征矩阵的处理方式有所不同，导致所得到的结果不同，具体执行时需要根据实际情况选择合适的分类器以及编码方式。

4.3 态势连接的有效性

针对第3 节介绍的自然排序编码、相对排序编码以及二维网格位置编码三种环境特征编码方式，本小节比较了不同特征编码方法下的对齐概率，如图7所示。

问：《养生三记》作者，我来向你求教：我妈妈今年64岁，十几年前做了一次子宫肌瘤切除手术，在手术输血过程中出现短暂的血液过敏反应，之后就患上了皮肤病。目前，其他地方都好了，就是双腿小腿上仍断断断续续地发病。伴随年龄的增长，她的睡眠也不好了，一天仅睡两三个小时。三年前检查发现她有双肾结石，并有肾囊肿，每个秋天要发病一次。20天前我去看她，发现她的尿颜色不对，呈现砖红色，并且混浊。她自己也说走一点路就觉得很累，并“尿血”。我心里很着急，快帮我看看，妈妈这是怎么了？

图8将不同级别的态势感知量化为特征中的车辆数量，结果表明，在仅有接收机作为特征时，对齐概率很低，添加汽车作为特征后，对齐概率约为65%；添加第一车道的卡车特征所获得的对齐概率提升高于增加第二车道卡车特征所获得的对齐概率提升，这是由于第一车道的卡车更靠近接收器，卡车巨大的体积对接收器的影响更大，此外这一结果也说明了大多数对齐概率的提高是由每条车道上距离最近的卡车贡献的。

仿真结果表明，在随机森林、SVM、GBR 分类器下，相对排序编码均优于自然排序编码和二维网格位置编码。相对排序编码是根据车辆到基站的相对距离、车辆类型和车辆所在车道来对位置特征进行有序编码，考虑到了大型车辆以及临近车辆的影响，因此具有一定的优越性。

4.4 噪声特征

车辆的位置信息一般通过传感器如全球定位系统、雷达、激光雷达等获得，然而每个传感器都有一定的测量误差。本文采用高斯分布N(0，σ2)对两个坐标的定位误差进行建模，两个坐标分别为沿车道方向的x轴坐标和垂直于车道方向的y轴坐标。假设沿x轴和y轴的位置误差是独立的，在x轴方向上，定位误差直接添加到实际的车辆位置上，在y轴方向上，添加定位误差后量化到车道索引上，y轴上的定位不准确可能会导致车辆的车道索引指数不同，从而产生错误的特征向量，不同定位精度水平下的对齐概率比较如图9 所示，仿真结果表明，x轴和y轴下的坐标位置不准确对预测精度有较大的影响。当定位误差较小时，随着y轴坐标误差的增大，对齐概率显著降低，如果y轴坐标的误差较大可能会出现车道定位错误的情况，相比较y轴，x轴的对齐概率降低的幅度更小一些，x轴定位误差仅会改变车辆的位置，因此，对对齐概率的影响相对小一些。

如图3所示，本文采用双车道，假设车辆在每个车道的中心行驶。车道指数用分类变量1 和2 来表示，每辆车的位置可以通过水平位置和车道索引来表示，其中水平位置是指当原点设置在目标区域的左下方时，车辆中心沿x轴的坐标。

5 结论

本文将机器学习方法应用于车载毫米波通信的波束搜索，通过车辆环境态势感知获取环境特征，建立数据库，采用机器学习方法将目标车辆与数据库进行比对，找到最优波束对。仿真表明，基于机器学习的波束对齐方法能够在保证匹配精度的同时有效地减少波束搜索开销，满足车联网的实时波束对齐需求。虽然该方法能够大幅度降低搜索开销，但其搜索精度仍低于穷尽搜索等传统方法，因此，今后的研究中需要通过增加环境特征、改进编码方式以及寻找更加快速准确的机器学习等方法来进一步提高匹配精度。