摘要
本发明涉及一种融合视觉和3D点云感知的毫米波波束跟踪方法,属于无线通信领域。该方法面向毫米波无线通信系统,结合部署在基站的摄像头与激光雷达采集到的环境中的视觉与3D点云序列信息,利用构建的多模态序列到序列波束跟踪模型,分别对图像和点云进行深度特征提取,通过机器学习实现模态间的信息交互,形成统一的时序融合特征表示形式,实现对当前波束的实时预测及未来多个波束的连续跟踪。本发明通过引入门控循环神经网络,构建多模态序列到序列模型进行波束跟踪,能够有效提高波束跟踪的精度和稳定性,保障毫米波通信系统的通信效率。
技术关键词
多模态数据融合
波束跟踪方法
深度特征提取
索引
通信系统
优化神经网络模型
时序特征
输入神经网络模型
接收信号功率最大化
序列
波束成形向量
融合视觉
特征提取模块
门控循环神经网络
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