摘要
随着毫米波技术的发展，很多机构对其展开了丰富的理论研究与原型验证。毫米波频段信号的高路径损耗特性决定了其必须采用波束成形技术来增加链路预算，而波束跟踪可以在动态环境下提供高质量通信链路。本文搭建了一个用于超高清视频传输场景的毫米波通信平台。对两种不同类型的相控阵天线设计合适的波束控制方案，并通过实现智能波束跟踪算法来提高跟踪性能。本文的主要工作如下： 首先，研究了毫米波通信物理层标准及多天线技术，并设计了基于NI毫米波原型机的视频传输系统。在基带处理方案上，设计了不同优先级的并行处理方式以匹配基带处理速率与采样速率。在视频传输上，基于现场可编程门阵列（FieldProgrammableGateArray,FPGA）开发以太网协议栈，实现支持超高清视频流的光纤通信。在对视频流的处理上，通过数据填充方案实现了接口速率匹配，基于大容量同步动态随机存储器设计了视频数据缓存队列，并针对数据包边界破坏问题提出了边界保护机制。 然后，针对相控阵天线的特点设计波束控制整体方案。基于FPGA间通信机制完成基带处理模块与波束控制模块间的数据交互，包括波束测量值和波束训练使能等信息，通过自定义传输协议向天线写入控制帧数据流。设计波束初始化、波束跟踪、波束恢复、天线控制等模块，以状态机实现对应的功能，并定义多种使能信号协调不同模块间的稳定工作。 接下来，完成了基于NI-PXIe平台的波束控制硬件实现。对两种天线的接口和控制帧结构进行了具体的分析，并依据各自的控制模式生成码本和控制帧信息，预存在内存模块中。基于历史最优波束采用了局部码本搜索的方式实现波束跟踪的过程，并建立门限检测机制实现波束恢复过程。根据天线通信接口的不同，分别设计了高速串行外设接口（SerialPeripheralInterface，SPI）协议和并口通信协议传输控制信息。在导轨运动场景下，经过实验验证了该系统可以高速切换波束方向，实现持续稳定的波束跟踪，并能够明显提高通信链路质量。 最后，结合强化学习提出了智能波束跟踪算法。从感知环境动态变化的角度出发，建立随机选择优化模型，采用最大置信上界（UpperConfidenceBound，UCB）策略选择行为，并在硬件平台上设计了实现方案，验证了该算法在动态变化的场景中性能上的提升。同时对算法在环境信息利用和行为选择上的局限性进行了详细分析，并针对性地提出了连续波束状态定义和二次行为构造的优化方案，基于马尔可夫决策过程设计了改进的算法流程。经仿真验证，该算法在波束跟踪成功率上略低于穷尽搜索，但远高于另外几种智能波束跟踪算法，在训练开销上远低于穷尽搜索并与另外几种算法相当，具有较高的稳定性和优越性。
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