本發(fā)明涉及無線通信，尤其涉及一種基于最小化截斷核范數(shù)的無線電地圖估計方法以及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著無線通信技術(shù)和數(shù)字信號處理技術(shù)的迅速發(fā)展，無線通信環(huán)境變得越來越復雜。信道衰減、電磁干擾和接收系統(tǒng)多樣性等因素顯著影響無線電信號的傳播，導致接收端的信號質(zhì)量下降。在這種背景下，構(gòu)建準確的無線電地圖變得尤為重要。

2、傳統(tǒng)的無線電地圖估計方法主要適用于開闊空間和較高采樣率的情況，但在低采樣率和復雜環(huán)境下表現(xiàn)不佳。這些方法通常依賴傳播模型，在理想條件下可以提供較為準確的預(yù)測。然而，數(shù)據(jù)稀疏和環(huán)境復雜性使得這些方法難以滿足需求，同時獲取高采樣率的數(shù)據(jù)需要大量的測量和資源，這在許多情況下是不現(xiàn)實的。

3、為了解決這些問題，提出了多種基于機器學習和優(yōu)化技術(shù)的方法。這些方法能夠智能地處理和優(yōu)化現(xiàn)有的測量數(shù)據(jù)，即使在數(shù)據(jù)稀疏的情況下，也能構(gòu)建出較為精確的無線電地圖。然而，這些基于機器學習的方法在實際應(yīng)用中仍面臨在復雜建筑環(huán)境下表現(xiàn)較差的挑戰(zhàn)。另一方面，針對復雜建筑環(huán)境，低秩矩陣恢復和矩陣補全技術(shù)通過利用信號的固有結(jié)構(gòu)特性，在低缺失數(shù)據(jù)的情況下能夠有效恢復信號強度分布，但在高缺失數(shù)據(jù)的情況下效果仍然不理想。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種基于最小化截斷核范數(shù)的無線電地圖估計方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，以解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的至少一個問題。

2、第一方面，本技術(shù)實施例是這樣實現(xiàn)的，提供了一種基于最小化截斷核范數(shù)的無線電地圖估計方法，包括：

3、采集無線電地圖數(shù)據(jù)，基于所述無線電地圖數(shù)據(jù)構(gòu)建無線電地圖矩陣；

4、對所述無線電地圖矩陣進行采樣，得到采樣矩陣；

5、基于所述無線電地圖矩陣以及所述采樣矩陣，構(gòu)建以最小化無線電地圖估計矩陣的截斷核范數(shù)的優(yōu)化目標函數(shù)；

6、對所述優(yōu)化目標函數(shù)進行求解，得到無線電地圖矩陣的估計值。

7、在一實施例中，所述無線電地圖數(shù)據(jù)為無遮擋的無線電地圖數(shù)據(jù)，所述采集無線電地圖數(shù)據(jù)，包括：

8、基于發(fā)射源位置、路徑損耗系數(shù)以及高斯分布采樣的對數(shù)正態(tài)陰影成分，確定發(fā)射源的空間損耗函數(shù)；

9、基于中心頻率、旁瓣寬度以及隨機強度縮放，確定發(fā)射源的功率譜密度；

10、基于所述發(fā)射源的空間損耗函數(shù)以及所述發(fā)射源的功率譜密度，確定無線電地圖信號強度。

11、在一實施例中，所述優(yōu)化目標函數(shù)包括第一中間變量以及第二中間變量，所述對所述優(yōu)化目標函數(shù)進行求解，得到無線電地圖矩陣的估計值，包括：

12、通過第一求解算法，對所述優(yōu)化目標函數(shù)的第一中間變量以及第二中間變量進行求解；

13、基于所述第一中間變量以及所述第二中間變量，通過第二求解算法，對所述優(yōu)化目標函數(shù)的進行求解，得到無線電地圖矩陣的估計值。

14、在一實施例中，所述的通過第一求解算法，對所述優(yōu)化目標函數(shù)的第一中間變量以及第二中間變量進行求解，包括：

15、基于所述無線電地圖矩陣以及所述采樣矩陣，對無線電地圖估計矩陣進行初始化；

16、對初始化的所述無線電地圖估計矩陣進行奇異值分解，得到左奇異向量矩陣、右奇異向量矩陣以及奇異值矩陣；

17、基于所述左奇異向量矩陣確定第一中間變量；

18、基于所述右奇異向量矩陣確定第二中間變量。

19、在一實施例中，所述對初始化的所述無線電地圖矩陣進行奇異值分解，可通過如下公式計算得到：

20、所述對初始化的所述無線電地圖矩陣進行奇異值分解，可通過如下公式計算得到：

21、[ul，∑l，vl]＝svd(xl).

22、其中，ul表示左奇異向量矩陣，vl表示右奇異向量矩陣，∑l表示奇異值矩陣，xl表示初始化的無線電地圖矩陣，xl＝mω，m表示無線電地圖矩陣，ω表示采樣矩陣，svd表示奇異值算子。

23、在一實施例中，所述通過第二求解算法，對所述優(yōu)化目標函數(shù)的進行求解，得到無線電地圖矩陣的估計值，包括：

24、構(gòu)建求解目標函數(shù)；

25、引入拉格朗日乘子和懲罰項，通過多項式交替方向乘子算法對所述求解目標函數(shù)進行求解，以得到所述無線電地圖矩陣的估計值。

26、在一實施例中，所述引入拉格朗日乘子和懲罰項，通過多項式交替方向乘子算法對所述求解目標函數(shù)進行求解，以得到所述無線電地圖矩陣的估計值，包括：

27、步驟a：初始化xl＝mω，wl＝xl，yl＝xl，β＝1和k＝1；

28、步驟b：固定wk，yk，計算

29、步驟c：固定xk+1，yk，計算并且令

30、步驟d：固定xk+1，計算yk+1＝y(tǒng)k+β(xk+1-wk+1)；

31、步驟e：更新k＝k+1；

32、步驟f：判斷當前是否符合預(yù)設(shè)收斂條件；

33、若否，則重復步驟b-f，直到符合所述預(yù)設(shè)收斂條件時，輸出所述無線電地圖矩陣的估計值；

34、其中，al表示第一中間變量，bl表示第二中間變量，mω表示無線電地圖矩陣關(guān)于采樣點的子矩陣，ω是采樣矩陣，m是無線電地圖矩陣，∈表示容許誤差，β表示懲罰參數(shù)，k表示迭代的計數(shù)器，初始k為1，在每一輪中k增加1，wk表示在第k次迭代中更新的松弛矩陣，yk表示第k次迭代中更新的拉格朗日乘子矩陣，y代表拉格朗日乘子矩陣，反應(yīng)的是優(yōu)化過程中約束條件的違反程度，xk+1表示無線電地圖矩陣m在第k+1次迭代中的估計，d1/β表示軟閾值算子，wk+1表示在第k+1次迭代中更新的松弛矩陣，t表示轉(zhuǎn)置，表示作用于補集的正交映射，即對于任何矩陣，

35、在一實施例中，所述求解目標函數(shù)表示為：

36、所述求解目標函數(shù)表示為：

37、

38、s.t.x＝w，

39、wω＝mω

40、其中，al表示第一中間變量，bl表示第二中間變量，mω表示mω表示無線電地圖矩陣關(guān)于采樣點的子矩陣，ω是采樣矩陣，m是無線電地圖矩陣，wω表示松弛矩陣w關(guān)于采樣點的子矩陣。

41、第二方面，提供了一種基于最小化截斷核范數(shù)的無線電地圖估計裝置，包括：

42、無線電地圖矩陣獲取單元，用于采集無線電地圖數(shù)據(jù)，基于所述無線電地圖數(shù)據(jù)構(gòu)建無線電地圖矩陣；

43、采樣矩陣獲取單元，用于對所述無線電地圖矩陣進行采樣，得到采樣矩陣；

44、優(yōu)化目標函數(shù)構(gòu)建單元，用于基于所述無線電地圖矩陣以及所述采樣矩陣，構(gòu)建以最小化無線電地圖估計矩陣的截斷核范數(shù)的優(yōu)化目標函數(shù)；

45、求解單元，用于對所述優(yōu)化目標函數(shù)進行求解，得到無線電地圖矩陣的估計值。

46、第三方面，提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機可讀指令，所述處理器執(zhí)行所述計算機可讀指令時實現(xiàn)上述基于最小化截斷核范數(shù)的無線電地圖估計方法。

47、第四方面，提供了一種可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀指令被一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述一個或多個處理器執(zhí)行如上述基于最小化截斷核范數(shù)的無線電地圖估計方法。

48、上述基于最小化截斷核范數(shù)的無線電地圖估計方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，其方法實現(xiàn)，包括：采集無線電地圖數(shù)據(jù)，基于所述無線電地圖數(shù)據(jù)構(gòu)建無線電地圖矩陣；對所述無線電地圖矩陣進行采樣，得到采樣矩陣；基于所述無線電地圖矩陣以及所述采樣矩陣，構(gòu)建以最小化無線電地圖估計矩陣的截斷核范數(shù)的優(yōu)化目標函數(shù)；對所述優(yōu)化目標函數(shù)進行求解，得到無線電地圖矩陣的估計值。本技術(shù)實施例中，利用截斷核范數(shù)正則化技術(shù)在矩陣補全和低秩矩陣恢復問題中的優(yōu)勢，進行無線電估計任務(wù)，使得在低采樣率以及復雜無線電環(huán)境下的可以較好的實現(xiàn)估計，且表現(xiàn)出色。