基于車輛環(huán)境態(tài)勢感知的毫米波波束跟蹤

張璐璐 仲偉志 張俊杰 朱秋明 陳小敏

（1.南京航空航天大學(xué)航天學(xué)院，江蘇南京 210016；2.南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院，江蘇南京 211106）

1 引言

車聯(lián)網(wǎng)通過車與人、車與車、車與服務(wù)平臺之間的信息資源共享，實(shí)現(xiàn)信息的快速傳遞，有效地提升了交通的安全程度，改善了頻繁出現(xiàn)的交通擁堵情況，因此，車聯(lián)網(wǎng)在自動駕駛，智能調(diào)度，汽車導(dǎo)航等方面被廣泛采用［1］。

近年來，隨著行駛車輛的急劇增長，越來越多的車輛需要接入網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)致人們對車載時(shí)延、計(jì)算能力、數(shù)據(jù)量的要求越來越高。傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)的低頻段通信已難以滿足高要求的車載應(yīng)用服務(wù)，因此，人們考慮將擁有超高傳輸速率的毫米波通信應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)，以滿足車聯(lián)網(wǎng)通信對于吞吐量和時(shí)延的高要求。目前國際標(biāo)準(zhǔn)化組織已經(jīng)提出了毫米波車聯(lián)網(wǎng)通信的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)［2］，然而，毫米波的高頻特性導(dǎo)致了通信過程中嚴(yán)重的路徑損耗。針對這一問題，可以通過采用大規(guī)模陣列天線技術(shù)，形成定向窄波束來解決。但由于車輛具有移動性，導(dǎo)致窄波束難以實(shí)時(shí)對齊，影響通信質(zhì)量。因此，如何實(shí)現(xiàn)車載毫米波波束的實(shí)時(shí)高效匹配成為研究難點(diǎn)。

從地區(qū)角度，我國部分南方城市從國內(nèi)采購煤資源距離遠(yuǎn)，運(yùn)價(jià)高，運(yùn)輸環(huán)節(jié)多，且鐵路運(yùn)輸運(yùn)量低于進(jìn)口煤海運(yùn)運(yùn)量，總的從成本角度分析，相比于進(jìn)口煤，國內(nèi)煤成本更高。

波束搜索是目前使用比較廣泛的毫米波波束匹配方法，傳統(tǒng)的波束搜索采用窮舉搜索方法，將發(fā)射端和接收端的所有波束逐一匹配以獲得最優(yōu)波束對，這種方法運(yùn)算量大且復(fù)雜度高。IEEE 802.15.3c 和IEEE 802.11.Ad 標(biāo)準(zhǔn)對窮舉波束搜索進(jìn)行了優(yōu)化，通過將搜索過程區(qū)分為扇區(qū)級搜索和波束級搜索兩部分來降低運(yùn)算量［3-5］，然而這種方法的復(fù)雜度隨著碼本維數(shù)的增加而增大。針對上述問題，文獻(xiàn)［6］提出了分層搜索算法，該算法使用一個(gè)預(yù)先設(shè)計(jì)的模擬分層碼本來搜索多個(gè)波束，其中預(yù)先設(shè)計(jì)的模擬分層碼本中有一個(gè)過采樣層以保證對波束方向的準(zhǔn)確估計(jì)，該算法在一定程度上降低了波束搜索的開銷，但在車聯(lián)網(wǎng)通信中，較高的信道機(jī)動性和較短的波束相干時(shí)間導(dǎo)致這些波束搜索方法的實(shí)施面臨較大困難。

針對上述搜索方法的不足，文獻(xiàn)［7-10］提出基于邊信息輔助的毫米波波束訓(xùn)練方法，該類方法利用來自雷達(dá)或者其他通信系統(tǒng)等傳感器的信息作為毫米波通信鏈路配置的輔助信息，可以降低波束匹配開銷，但在實(shí)現(xiàn)初始波束的快速對準(zhǔn)后，車輛的移動性和毫米波的窄波束特點(diǎn)也會導(dǎo)致波束難以實(shí)時(shí)對齊。文獻(xiàn)［11］將接收機(jī)的位置量化為像素，通過對位置特征進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)波束訓(xùn)練，并結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法推薦可能的波束對。文獻(xiàn)［12］采用學(xué)習(xí)排名這一機(jī)器學(xué)習(xí)方法，利用位置信息和過去的波束測量值，將波束訓(xùn)練范圍縮小到某一局限區(qū)域，但文獻(xiàn)［11］和［12］只考慮了目標(biāo)車輛的相關(guān)位置等信息，沒有考慮其他車輛可能對其產(chǎn)生的影響；文獻(xiàn)［13］提出將車輛交通模擬器和射線追蹤模擬器相結(jié)合，生成5G 毫米波MIMO 場景下的信道狀態(tài)參數(shù)，以簡化復(fù)雜移動場景中創(chuàng)建數(shù)據(jù)的過程，此外，文獻(xiàn)還將所有車輛的位置信息納入特征中，并采用深度學(xué)習(xí)的方法來解決波束選擇問題。但該方法沒有對環(huán)境特征進(jìn)行編碼，忽略了實(shí)際實(shí)施中環(huán)境可能產(chǎn)生的影響。文獻(xiàn)［14］提出采用一種用于分類的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行波束搜索，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將接收器的位置和來波方向作為輸入，將每個(gè)波束對成為最佳波束對的概率作為輸出，沿最佳功率的路徑方向訓(xùn)練模型，以此來推薦最佳波束對的候選列表，但該方法只考慮了室內(nèi)場景，與車載通信場景有所不同。文獻(xiàn)［15］考慮了多車輛的干擾管理機(jī)制，將波束選擇問題化為組合多臂強(qiáng)盜（combinatorial multi-armed bandit，CMAB）問題，在多車輛環(huán)境中不僅可以同時(shí)精確地估計(jì)出多用戶的最佳波束對，并能夠識別和適應(yīng)車輛環(huán)境中的任何變化，但是該文獻(xiàn)所提出的自適應(yīng)波束跟蹤方案在搜索空間上會產(chǎn)生更高的復(fù)雜度，并且復(fù)雜度會隨著用戶數(shù)量的增加呈指數(shù)增長。

針對上述方法的不足，本文利用車輛態(tài)勢信息進(jìn)行波束搜索，建立基于環(huán)境信息的特征數(shù)據(jù)庫，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，獲得最優(yōu)波束對，從而提高動態(tài)環(huán)境下的波束搜索效率。該方法首先通過射線追蹤法，計(jì)算得到測試車輛的最優(yōu)波束對指數(shù)，并對當(dāng)前場景中車輛的位置進(jìn)行編碼，形成環(huán)境特征向量，建立數(shù)據(jù)庫；然后采用機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法對測試車輛場景進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，在該模型下根據(jù)實(shí)際情況對目標(biāo)車輛進(jìn)行態(tài)勢搜索，實(shí)現(xiàn)波束匹配，提高了波束搜索的效率。

2 系統(tǒng)模型

2.1 場景建模

本文應(yīng)用場景如圖1所示，其中，基站部署在城市道路兩邊相對較低的位置，由于城市道路中存在大量不同尺寸的車輛并且這些車輛具有機(jī)動性，因此，從目標(biāo)車輛到基站的直視路徑（line-of-sight，LOS）可能會受到遮擋。此外，環(huán)境中的各種物體均可反射電磁波，形成非直視路徑（not line-of-sight，NLOS）。在不同類型的反射物體中，建筑物、地面或者其他路邊建筑屬于靜態(tài)反射體，車輛、移動的自行車以及行人屬于動態(tài)反射體，本文不考慮高度較低的行人以及自行車的影響。由于車輛尺寸具有相似性，車輛的運(yùn)動具有規(guī)律性，車道具有固定性，因此，可以通過各種傳感器對車輛的位置進(jìn)行定位跟蹤。

對于路邊高度較低的基站，車輛是導(dǎo)致直視路徑和非直視路徑堵塞以及反射的主要因素，由于天線一般安置在車輛頂部，因此，車輛的位置和尺寸可以決定波束的方向和強(qiáng)度。

本文采用城市中雙車道直道場景，利用射線追蹤模擬器收集數(shù)據(jù)并建立數(shù)據(jù)庫，具體如圖2所示，道路兩側(cè)的建筑物可建模為以混凝土為材料的立方體且大小隨機(jī)；車輛主要考慮小汽車和卡車兩種車型，均建模為金屬外殼的長方體，并且在車道上服從隨機(jī)分布。由于卡車高度較高，如果接收機(jī)安裝于卡車頂部，則不會產(chǎn)生傳輸路徑堵塞現(xiàn)象，波束跟蹤時(shí)也不需要采用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測，因此，將接收器安裝在較低的汽車頂部。

2.2 信道模型

在進(jìn)行波束搜索時(shí)，需要利用射線追蹤模擬器來計(jì)算發(fā)射端和接收端之間的多條最強(qiáng)路徑（選擇最強(qiáng)的Lp=25 條路徑［16］），根據(jù)射線追蹤模擬器輸出的最強(qiáng)路徑信息，建立包含信道和波束信息在內(nèi)的接收信號模型，以該模型為基礎(chǔ)，根據(jù)最佳接收功率對比來獲得最優(yōu)波束對。

本文采用的信道模型如公式（1）所示

編立保甲時(shí)，每村中即擇子弟之年少有力者，教之武藝。不拘棍拳刀槍等項(xiàng)，各熟一藝即于十家牌上，注某槍某刀某棍，其余照前一一注定。不善武藝，但氣力可用，亦各執(zhí)一器?；蛞患冶槐I，守更者以連放三銃為號，各家齊起吶喊，勢可向前，即向前撲殺；如不可向前，止于要路上截殺……[26](P157)

其中，Nt和Nr分別表示第n個(gè)發(fā)射機(jī)和第m個(gè)接收機(jī)的天線數(shù)量，Lp=25，表示射線追蹤器輸出的25條最強(qiáng)路徑，αl表示第l條路徑的路徑增益，分別表示接收機(jī)和發(fā)射機(jī)的天線陣列響應(yīng)，其中分別表示第l條路徑上的到達(dá)方位角和俯仰角分別表示第l條路徑上的離開方位角和俯仰角。

（2）相對排序編碼

由于毫米波車載通信要求基站密集部署，并且基站與車輛之間的距離較短，因此信道容易受到車輛高度變化以及仰角擴(kuò)展的影響［17］。為了減小信道可能受到的影響，令發(fā)射機(jī)和接收機(jī)處的天線均采用均勻平面陣列天線（uniform planar arrays，UPA），發(fā)射機(jī)的天線陣列朝向街道，接收機(jī)的天線安裝于目標(biāo)車輛頂部，并朝上安置。本文所采用的UPA 的大小表示為Nt=Nr=Ny×Nx，其中Ny是垂直方向的天線數(shù)量，Nx是水平方向的天線數(shù)量。

汽車和卡車的類型通過編碼分類變量10 或01來區(qū)分。例如，某條車道上的汽車在笛卡爾坐標(biāo)中可表示為［水平距離，車道索引，10］。

含鈦高爐渣100 g，液固比5，浸出溫度140℃，浸出時(shí)間6 h，攪拌轉(zhuǎn)速400 r/min的條件下，考察了不同鹽酸濃度16%、17%、18%、19%對CaO、MgO、Fe、Al2O3脫除率及TiO2損失率的影響，結(jié)果見圖3。

基于公式（2），最優(yōu)波束對指數(shù)則可以表示為：

3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的V2I波束選擇

當(dāng)車輛進(jìn)入基站的覆蓋范圍時(shí)，會自動檢測到網(wǎng)絡(luò)并連接到基站，此時(shí)車輛會將自身的一些基本信息，例如制造商、型號等發(fā)送給基站，便于基站確定車輛的大小和類型，并根據(jù)此信息進(jìn)行環(huán)境特征編碼；同時(shí)車輛會發(fā)送啟動波束訓(xùn)練請求，基站接到請求后在目標(biāo)車輛間進(jìn)行波束搜索，找到最優(yōu)波束對，并記錄匹配結(jié)果。由于車輛的機(jī)動性，基站會實(shí)時(shí)接收目標(biāo)車輛位置更新信息，實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤。在獲得所有車輛的信息后，基站根據(jù)實(shí)時(shí)信息，制定車輛態(tài)勢感知圖，并將車輛態(tài)勢作為特征存于基站數(shù)據(jù)庫；定義每個(gè)數(shù)據(jù)樣本的最佳波束對指數(shù)為分類標(biāo)簽，便于后續(xù)對實(shí)際目標(biāo)車輛進(jìn)行最優(yōu)波束匹配。

3.1 環(huán)境特征編碼

本文將機(jī)器學(xué)習(xí)模型和波束訓(xùn)練相結(jié)合，建立學(xué)習(xí)和環(huán)境之間的函數(shù)關(guān)系，為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要解決在學(xué)習(xí)模型中描述目標(biāo)車輛位置以及車輛周圍環(huán)境特征這一問題。為了將傳感器收集的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型的特征模式，本文選取自然排序編碼、相對排序編碼以及二維網(wǎng)格位置編碼三種環(huán)境特征編碼方式。

（1）自然排序編碼

當(dāng)定位誤差增大時(shí)，基于自然編碼的x軸坐標(biāo)的誤差預(yù)測精度迅速下降到70%以下，由此可見，本文所采用的基于機(jī)器學(xué)習(xí)輔助波束搜索模型的局限性在于依賴于不同傳感器提供的車輛的精確位置。

本文采用自然排序的方法，車輛在第一條車道上從左向右排序，在第二條車道上也以同樣方式排序。若r表示基站的位置，vl，l=1，2 表示所有車輛（包含汽車和卡車）從左到右在第l條車道上的位置，則特征向量f表示為：

任意一個(gè)波束對[p，q]均可轉(zhuǎn)換成唯一對應(yīng)的波束對指數(shù)i∈{1，2，…M}，其中M≤|Ct||Cr|，對于第i個(gè)波束對，其等效接收信號可表示為：

保證統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量，一方面是完善統(tǒng)計(jì)工作的趨勢所在，另外一個(gè)方面在于為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)提供更多安全保障，從而不斷提升實(shí)際工作質(zhì)量。從使用要求上來看，對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題進(jìn)行關(guān)注，需要立足于數(shù)據(jù)自身準(zhǔn)確性，同時(shí)兼顧統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完整性。所謂“準(zhǔn)確性”，主要是指統(tǒng)計(jì)信息應(yīng)該具備真實(shí)性和客觀性，能夠?yàn)閿?shù)據(jù)使用者提供更加詳細(xì)的依據(jù)[1]?！巴暾浴眲t是指需要保證統(tǒng)計(jì)信息在內(nèi)容上的全面性與系統(tǒng)性，也就是不能存在數(shù)據(jù)殘缺現(xiàn)象。除了這兩項(xiàng)內(nèi)容外，保證統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量，還能在很大程度上為數(shù)據(jù)使用的及時(shí)性提供保障，也能夠突出統(tǒng)計(jì)信息在時(shí)間方面上所具備的價(jià)值。

為將客流數(shù)據(jù)與雷達(dá)圖指標(biāo)進(jìn)行對比，同樣對天津地鐵1號線各車站的出站客流數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。將各站客流量中的最高值作為1，進(jìn)行等比例無量綱化處理，結(jié)果作為各站的出站客流計(jì)算值，見表2。

由于車輛與接收機(jī)的相對距離、車輛類型、車輛所在車道有所不同，因此不同的車輛會對信道產(chǎn)生不同的影響。首先，靠近接收機(jī)的車輛比遠(yuǎn)離接收機(jī)的車輛更有可能影響波束方向，在更靠近基站的車道上的車輛更有可能阻擋另一條車道上的波束，此外，大型車輛更有可能阻擋路徑或充當(dāng)路徑的反射器，而小型車輛對反射的貢獻(xiàn)可能會很小。因此，除了自然排序外，車輛還可以根據(jù)車輛到基站的相對距離、車輛類型和車輛所在車道來對位置特征進(jìn)行有序編碼。假設(shè)第l條車道上的卡車和汽車在進(jìn)行位置排序后可分別表示為tl和cl，則排序后每個(gè)數(shù)據(jù)樣本的特征向量可以表示為：

假設(shè)第一條車道上的卡車沿x水平方向的位置表示為[x1，x2，…，xn]，其中n為第一條車道上卡車的數(shù)量。接收機(jī)沿水平方向的位置可表示為xRX，卡車到接收機(jī)的相對距離可表示為di=|xi-xRX|，將與每個(gè)車道對應(yīng)的特征中所包含的卡車總數(shù)設(shè)置為Ntruck輛，因此，所有卡車在第一條車道上的位置可以表示為：

如果卡車的數(shù)量n＞Ntruck，則需要從接收機(jī)中將最遠(yuǎn)處的卡車的位置特征刪除，相反如果卡車的數(shù)量n＜Ntruck，則需要將無窮遠(yuǎn)處的Ntruck-n輛虛擬卡車的位置特征添加進(jìn)來。t2，c1以及c2需要與t1遵循一樣的排序規(guī)則。正確排序的車輛能夠在不同的特征維度上保持一致，避免學(xué)習(xí)模型潛在的混淆問題。

引領(lǐng)人車交互體驗(yàn)新趨勢的內(nèi)飾設(shè)計(jì)只是全新奧迪A8L車內(nèi)的驚喜之一，作為一輛全尺寸豪華轎車，由開闊空間帶來的舒適性同樣必不可少。與前代車型相比，全新奧迪A8L的車身長度增加了37毫米，這為工程師規(guī)劃嶄新的乘坐體驗(yàn)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。全新奧迪A8L最舒適的位置要數(shù)后排右側(cè)座席，選裝的放松型座椅配備了多種調(diào)節(jié)選項(xiàng)。除了這個(gè)級別中“常規(guī)操作”的電動調(diào)節(jié)座椅、加熱、通風(fēng)、按摩之外，還在前排副駕駛座椅靠背后部設(shè)有腳踏，后排右側(cè)乘客可以選擇多種強(qiáng)度來按摩及加熱腳底。此外，后排座艙首次采用可精確控制的矩陣式LED閱讀燈，讓至臻的科技感與管家般的貼心舒適度有機(jī)地結(jié)合在了一起。

（3）二維網(wǎng)格位置編碼

通過在二維網(wǎng)格中創(chuàng)建一個(gè)圖像來對環(huán)境進(jìn)行編碼也是一種有效的特征矩陣編碼方式。將基站覆蓋區(qū)域量化為粒度為dx的占用網(wǎng)格，其中網(wǎng)格粒度dx是通過水平相鄰的網(wǎng)格中心之間的距離來量化的。假設(shè)基站覆蓋的模擬區(qū)域的大小為Dx，模擬區(qū)域的占用網(wǎng)格則可以通過一個(gè)大小為的矩陣G來表示。

辦理完入院手續(xù)，還沒等喘口氣，老婆便和王姐商量是不是應(yīng)該給蔣利學(xué)送個(gè)紅包。王姐也認(rèn)為應(yīng)該送。老婆問送多少，王姐說五百就行。可是沒多久，兩人便回來了?？磧扇松裆椭兰t包沒送成。一問，果不其然沒送成。老婆便埋怨王姐，紅包都扔他辦公桌上了，不該再拿回來。王姐說，這人一看就是老倔驢，你不想想，他那么堅(jiān)決，一但真不想收，一會兒拿著紅包跑病房來還，咱們可咋下臺？

網(wǎng)格中共有三種類型的車輛：相鄰的卡車、相鄰的汽車以及接收機(jī)所在的汽車。占用網(wǎng)格的編碼方式如圖4 所示，假如第l條車道(l=1，2)的第g個(gè)網(wǎng)格中沒有車輛，則G[l，g]=0；如果卡車的一部分位于某一網(wǎng)格內(nèi)，則該網(wǎng)格表示為G[l，g]=1；如果汽車的一部分位于某一網(wǎng)格內(nèi)（不包括接收機(jī)所在的汽車），則該網(wǎng)格可表示為G[l，g]=2；如果配備接收機(jī)的汽車位于某個(gè)網(wǎng)格內(nèi)，則該網(wǎng)格可表示為G[l，g]=3，車輛的分類變量1、2、3、0 可以進(jìn)一步被編碼為1000、0100、0010、0001。

由于網(wǎng)格類型的編碼方式會產(chǎn)生類似于由像素組成的圖像，因此，網(wǎng)格類型的特征在操作時(shí)具有更大的靈活性。利用網(wǎng)格進(jìn)行環(huán)境編碼幾乎可以將任何類型的城市環(huán)境編碼成圖像，由于機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效地利用圖像類型特征進(jìn)行訓(xùn)練預(yù)測，因此占用網(wǎng)格編碼相對于笛卡爾坐標(biāo)系編碼具有一定的優(yōu)越性。然而，由于量化的原因，占用網(wǎng)格對車輛位置和類型的編碼會有一定的損失，較高的量化分辨率會導(dǎo)致更大的特征維度以及更高的計(jì)算成本，采用較低的量化分辨率則不能提供準(zhǔn)確的車輛位置特征。

3.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的波束匹配

本文的核心思想是選擇環(huán)境參數(shù)，例如車輛位置、基站位置、周邊建筑物等作為特征，以最佳波束對指數(shù)作為標(biāo)簽，對候選波束進(jìn)行分類預(yù)測，以此搜索出最佳匹配波束。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的波束選擇主要分為兩個(gè)階段。第一階段通過將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集來對波束進(jìn)行訓(xùn)練，本文采用的劃分比例為訓(xùn)練集80%，測試集20%，通過訓(xùn)練集對分類器進(jìn)行訓(xùn)練，然后利用測試集驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能，通過變換參數(shù)得到一個(gè)訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型；第二階段是實(shí)際預(yù)測階段，使用訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在實(shí)際情況下對波束進(jìn)行分類預(yù)測，以較少的損耗和較快的速度得到最佳波束對，當(dāng)使用訓(xùn)練好的模型來對波束進(jìn)行選擇時(shí)，算法復(fù)雜度主要體現(xiàn)在在相應(yīng)的環(huán)境特征中尋找出對應(yīng)的最優(yōu)波束對指數(shù)，該方法相較于遍歷搜索方法極大的降低了算法的復(fù)雜度，具體流程如圖5。

4 實(shí)驗(yàn)仿真

為了驗(yàn)證本文所提出的機(jī)器學(xué)習(xí)輔助V2I波束選擇方法的有效性，對波束匹配的對齊概率［18］進(jìn)行仿真，定義ci為測試數(shù)據(jù)集中第i個(gè)數(shù)據(jù)樣本的預(yù)測波束對指數(shù)，si為公式（3）中定義的最優(yōu)波束對指數(shù)，假設(shè)測試數(shù)據(jù)集中的樣本總數(shù)為m，表示兩數(shù)相等則累計(jì)為1，對齊概率可表示為：

假設(shè)采用雙車道直道的城市場景，模擬街道的長度設(shè)置為200 m，建筑物隨機(jī)分布，車輛分布僅考慮小汽車和大卡車，忽略行人以及樹木的影響?；景仓糜诼愤?，位于道路中間100 m 處，在進(jìn)行射線追蹤時(shí)考慮反射、透射和衍射的影響，每個(gè)場景選擇最強(qiáng)的25條路徑進(jìn)行比較計(jì)算。

4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)模型

本文采用1000 個(gè)樣本的80%和20%作為兩個(gè)不相交的數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行訓(xùn)練和測試，主要用于評估支持向量機(jī)（SVM：Support Vector Machine）、隨機(jī)森林、梯度增強(qiáng)（GBR：Gradient boosting regression）以及深度前饋網(wǎng)絡(luò)四個(gè)分類器的性能，針對每次分類器的訓(xùn)練均采用5 重交叉驗(yàn)證的方法來進(jìn)行學(xué)習(xí)，對每個(gè)分類器的超參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)每個(gè)分類器的最優(yōu)分類預(yù)測，仿真結(jié)果如圖6所示。

仿真結(jié)果表明，與SVM 和梯度增強(qiáng)等其他分類器相比，隨機(jī)森林分類器獲得了更高的對齊概率。雖然基于機(jī)器學(xué)習(xí)的波束搜索模型不能保證像窮盡搜索一樣獲得100%的對齊概率，但能夠大幅度減少波束搜索開銷，符合車載毫米波通信需要進(jìn)行實(shí)時(shí)快速毫米波對準(zhǔn)這一需求。

此外，仿真結(jié)果證明深度學(xué)習(xí)的性能并不優(yōu)于隨機(jī)森林分類器，這是由于與深度學(xué)習(xí)相比，隨機(jī)森林分類器能夠很好地處理數(shù)據(jù)局部集中且不平衡的問題，在數(shù)據(jù)樣本規(guī)模較小的情況下，隨機(jī)森林能夠很好地泛化數(shù)據(jù)集，可以從原始數(shù)據(jù)集中生成多個(gè)數(shù)據(jù)樣本子集用于訓(xùn)練，其中訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)樣本子集是由原始數(shù)據(jù)集使用重復(fù)的組合生成的，而深度學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)的要求很高，數(shù)據(jù)的缺少導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)算法的不理想，以上優(yōu)勢使得隨機(jī)森林分類器成為解決具體問題的有效方法。

4.2 編碼方式

不同級別的態(tài)勢感知對各個(gè)分類器所產(chǎn)生的影響有所不同，本文在笛卡爾坐標(biāo)中結(jié)合不同級別的態(tài)勢感知情況來評估訓(xùn)練分類器的性能。首先，通過環(huán)境信息的完整性來量化態(tài)勢感知的層次，具體表現(xiàn)為特征僅含有接收機(jī)位置、添加第一車道卡車位置、添加第二車道卡車位置，仿真結(jié)果如圖8所示。

危機(jī)和契機(jī)總是相伴而生。人工智能的普及雖然在未來會迅速取代財(cái)會基礎(chǔ)人工作業(yè)，但還有相當(dāng)一部分工作是需要人的主觀權(quán)衡、裁量和判斷，而這些是人工智能所無法完成的。因此，會計(jì)人必須思考自身應(yīng)當(dāng)具備哪些無法被人工智能所替代的能力和素養(yǎng)，從而抓住這一契機(jī)，實(shí)現(xiàn)新形勢下職業(yè)道路上的升級轉(zhuǎn)型。本文認(rèn)為以下幾種能力目前無法被人工智能替代。

此外，如圖7 所示，僅在隨機(jī)森林分類器下，二維網(wǎng)格編碼劣于自然排序編碼，在SVM、GBR 分類器中，二維網(wǎng)格編碼都優(yōu)于自然排序編碼，這是由于不同分類器對特征矩陣的處理方式有所不同，導(dǎo)致所得到的結(jié)果不同，具體執(zhí)行時(shí)需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的分類器以及編碼方式。

4.3 態(tài)勢連接的有效性

針對第3 節(jié)介紹的自然排序編碼、相對排序編碼以及二維網(wǎng)格位置編碼三種環(huán)境特征編碼方式，本小節(jié)比較了不同特征編碼方法下的對齊概率，如圖7所示。

問：《養(yǎng)生三記》作者，我來向你求教：我媽媽今年64歲，十幾年前做了一次子宮肌瘤切除手術(shù)，在手術(shù)輸血過程中出現(xiàn)短暫的血液過敏反應(yīng)，之后就患上了皮膚病。目前，其他地方都好了，就是雙腿小腿上仍斷斷斷續(xù)續(xù)地發(fā)病。伴隨年齡的增長，她的睡眠也不好了，一天僅睡兩三個(gè)小時(shí)。三年前檢查發(fā)現(xiàn)她有雙腎結(jié)石，并有腎囊腫，每個(gè)秋天要發(fā)病一次。20天前我去看她，發(fā)現(xiàn)她的尿顏色不對，呈現(xiàn)磚紅色，并且混濁。她自己也說走一點(diǎn)路就覺得很累，并“尿血”。我心里很著急，快幫我看看，媽媽這是怎么了？

圖8將不同級別的態(tài)勢感知量化為特征中的車輛數(shù)量，結(jié)果表明，在僅有接收機(jī)作為特征時(shí)，對齊概率很低，添加汽車作為特征后，對齊概率約為65%；添加第一車道的卡車特征所獲得的對齊概率提升高于增加第二車道卡車特征所獲得的對齊概率提升，這是由于第一車道的卡車更靠近接收器，卡車巨大的體積對接收器的影響更大，此外這一結(jié)果也說明了大多數(shù)對齊概率的提高是由每條車道上距離最近的卡車貢獻(xiàn)的。

仿真結(jié)果表明，在隨機(jī)森林、SVM、GBR 分類器下，相對排序編碼均優(yōu)于自然排序編碼和二維網(wǎng)格位置編碼。相對排序編碼是根據(jù)車輛到基站的相對距離、車輛類型和車輛所在車道來對位置特征進(jìn)行有序編碼，考慮到了大型車輛以及臨近車輛的影響，因此具有一定的優(yōu)越性。

4.4 噪聲特征

車輛的位置信息一般通過傳感器如全球定位系統(tǒng)、雷達(dá)、激光雷達(dá)等獲得，然而每個(gè)傳感器都有一定的測量誤差。本文采用高斯分布N(0，σ2)對兩個(gè)坐標(biāo)的定位誤差進(jìn)行建模，兩個(gè)坐標(biāo)分別為沿車道方向的x軸坐標(biāo)和垂直于車道方向的y軸坐標(biāo)。假設(shè)沿x軸和y軸的位置誤差是獨(dú)立的，在x軸方向上，定位誤差直接添加到實(shí)際的車輛位置上，在y軸方向上，添加定位誤差后量化到車道索引上，y軸上的定位不準(zhǔn)確可能會導(dǎo)致車輛的車道索引指數(shù)不同，從而產(chǎn)生錯誤的特征向量，不同定位精度水平下的對齊概率比較如圖9 所示，仿真結(jié)果表明，x軸和y軸下的坐標(biāo)位置不準(zhǔn)確對預(yù)測精度有較大的影響。當(dāng)定位誤差較小時(shí)，隨著y軸坐標(biāo)誤差的增大，對齊概率顯著降低，如果y軸坐標(biāo)的誤差較大可能會出現(xiàn)車道定位錯誤的情況，相比較y軸，x軸的對齊概率降低的幅度更小一些，x軸定位誤差僅會改變車輛的位置，因此，對對齊概率的影響相對小一些。

如圖3所示，本文采用雙車道，假設(shè)車輛在每個(gè)車道的中心行駛。車道指數(shù)用分類變量1 和2 來表示，每輛車的位置可以通過水平位置和車道索引來表示，其中水平位置是指當(dāng)原點(diǎn)設(shè)置在目標(biāo)區(qū)域的左下方時(shí)，車輛中心沿x軸的坐標(biāo)。

5 結(jié)論

本文將機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于車載毫米波通信的波束搜索，通過車輛環(huán)境態(tài)勢感知獲取環(huán)境特征，建立數(shù)據(jù)庫，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法將目標(biāo)車輛與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，找到最優(yōu)波束對。仿真表明，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的波束對齊方法能夠在保證匹配精度的同時(shí)有效地減少波束搜索開銷，滿足車聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)波束對齊需求。雖然該方法能夠大幅度降低搜索開銷，但其搜索精度仍低于窮盡搜索等傳統(tǒng)方法，因此，今后的研究中需要通過增加環(huán)境特征、改進(jìn)編碼方式以及尋找更加快速準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)等方法來進(jìn)一步提高匹配精度。