网络节点及其执行的方法、电子设备以及存储介质与流程

本公开涉及通信领域，具体涉及一种网络节点、由网络节点执行的方法、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着第五代移动通信网络建设的不断推进，以及物联网时代的来临，客户对无线通信能力的诉求日益增多，其中对目标对象的位置的精准定位越来越成为各种应用行业和设备功能的基本能力和必备要求，应急救援、车联网、智能制造、智慧物流等应用场景对定位能力都不断提出了更高的期望。此外，定位能力已经成为5g核心能力之一，并且定位精度的标准不断提高以满足特定垂直行业在各种应用场景的需求。

2、然而，目前广泛使用的目标对象定位方法多只适用于对视距(line of sight,los)场景中的目标对象的定位，不能很好地适用于非视距(non line of sight,nlos)场景中的目标对象的定位，目前针对nlos场景的定位技术的研究仍然不足，并且目前针对nlos场景的有限的定位技术存在定位复杂度高或定位准确度低的问题，鉴于此，需要在nlos场景下降低定位复杂度低且提高定位精度的定位技术。

技术实现思路

1、根据本公开实施例的第一方面，提供了一种由网络节点执行的方法，包括：获取目标对象与信号接收装置之间的非视距信道的信道脉冲响应；基于所述信道脉冲响应确定所述非视距信道的多个信号路径；基于所述多个信号路径确定多个簇；基于与所述多个簇对应的功率信息和/或到达角度信息从所述多个簇中选择至少一个簇；基于所述至少一个簇定位所述目标对象。

2、可选地，基于与所述多个簇对应的功率信息和/或到达角度信息从所述多个簇中选择至少一个簇，包括：基于与所述多个簇对应的功率信息和/或到达角度信息，获取与所述多个簇对应的功率分布信息和/或角度分布信息，其中，所述功率分布信息用于表示与所述多个簇对应的功率在空间中的分布情况，所述角度分布信息用于表示与所述多个簇对应的到达角度在空间中的分布情况；基于所述功率分布信息和/或所述角度分布信息从所述多个簇中选择所述至少一个簇。

3、可选地，基于与所述多个簇对应的功率信息和/或到达角度信息，获取与所述多个簇对应的功率分布信息和/或角度分布信息，包括：基于所述到达角度信息构建与所述目标对象对应的空间网格，其中，所述到达角度信息包括水平到达角度和垂直到达角度，所述空间网格的水平方向和垂直方向的坐标分别为水平到达角度和垂直达到角度；将所述到达角度信息映射到所述空间网格获得所述角度分布信息，和/或将所述功率信息映射到所述空间网格获得所述功率分布信息。

4、可选地，基于所述到达角度信息构建与所述目标对象对应的空间网格，包括：估计所述多个簇中每个簇中功率最强的信号路径对应的水平到达角和垂直到达角；基于所述多个簇中每个簇中功率最强的信号路径对应的水平到达角和垂直到达角的最大值和最小值确定所述空间网格的水平方向和垂直方向的坐标范围；根据所述坐标范围以及所述多个簇的数量确定所述空间网格在水平方向和垂直方向的分辨率。

5、可选地，将所述功率信息映射到所述空间网格获得所述功率分布信息，包括：将所述多个簇中每个簇中功率最强的信号路径的功率映射到所述空间网格，获得所述功率分布信息。

6、可选地，基于所述功率分布信息和/或所述角度分布信息从所述多个簇中选择所述至少一个簇，包括：利用第一卷积核在所述空间网格中对所述角度分布信息执行卷积，获得角度分布密度；利用第二卷积核在所述空间网格中对所述功率分布信息执行卷积，获得功率分布密度；基于所述角度分布密度和所述功率分布密度从所述多个簇中选择所述至少一个簇。

7、可选地，利用第二卷积核在所述空间网格中对所述功率分布信息执行卷积，获得功率分布密度，包括：基于第二卷积核的卷积区域中的功率分布信息对第二卷积核进行调节来获得调节后的第二卷积核；利用调节后的第二卷积核对所述卷积区域中的功率分布信息执行卷积，获得功率分布密度。

8、可选地，基于所述角度分布密度和所述功率分布密度从所述多个簇中选择所述至少一个簇，包括：基于所述角度分布密度和所述功率分布密度获得角度功率谱密度；基于所述角度功率谱密度从所述多个簇中选择所述至少一个簇。

9、可选地，基于所述角度功率谱密度从所述多个簇中选择所述至少一个簇包括：对所述角度功率谱密度执行数据映射获得在预设区间内的映射数据；基于所述映射数据确定第一阈值；基于第一阈值选择所述空间网格中的至少一个卷积区域；从所述至少一个卷积区域中每个卷积区域选择功率最强的簇。

10、可选地，所述第一卷积核和所述第二卷积核的大小是基于所述目标对象所处场景确定的。

11、可选地，所述与所述多个簇对应的功率包括与所述多个簇中包括的各信号路径对应的互相关功率，其中，所述互相关功率是基于各信号路径在预定时间窗内的不同时刻的信道脉冲响应之间的互相关操作确定的。

12、可选地，基于所述多个信号路径确定多个簇，包括：基于所述多个信号路径中的各信号路径对应的功率信息和时延信息确定所述多个簇，其中，所述功率信息包括各信号路径对应的互相关功率，其中，各信号路径的互相关功率是基于各信号路径在预定时间窗内的不同时刻的信道脉冲响应之间的互相关操作确定的。

13、可选地，基于所述多个信号路径中的各信号路径的功率信息和时延信息确定所述多个簇，包括：基于所述多个信号路径中的各信号路径的互相关功率的变化趋势和所述时延信息，检测时域内的功率峰值；基于所述功率峰值确定所述多个簇。

14、可选地，基于所述信道脉冲响应确定所述非视距信道的多个信号路径，包括：基于所述信道脉冲响应，确定所述非视距信道的信号路径集合中各信号路径的互相关功率，其中，各信号路径的互相关功率是基于各信号路径在预定时间窗内的不同时刻的信道脉冲响应之间的互相关操作确定的；基于所述互相关功率，从所述非视距信道的信号路径集合中去除至少一个信号路径来确定多个信号路径。

15、可选地，基于所述互相关功率，从所述非视距信道的信号路径集合中去除至少一个信号路径来确定多个信号路径，包括：基于所述互相关功率，确定互相关功率阈值；基于所述互相关功率阈值，从所述非视距信道的信号路径集合中去除至少一个信号路径，将去除所述至少一个信号路径后的剩余信号路径作为所述多个信号路径。

16、可选地，所述信号接收装置包括多个天线，所述互相关功率包括所述多个天线的每个天线对应的各信号路径的互相关功率，其中，基于所述互相关功率，确定互相关功率阈值，包括：将所述多个天线对应的各信号路径的互相关功率求平均，并从高到低排列获得平均互相关功率队列；基于所述预定时间窗以及每个天线对应的各信号路径的互相关功率确定所述平均互相关功率队列中与有效路径起始位置对应的平均互相关功率，作为所述互相关功率阈值。

17、可选地，基于所述至少一个簇定位所述目标对象，包括：基于信号路径的功率，从所述至少一个簇中的每个簇中分别选择至少一个第一信号路径；基于从各个簇中选择的信号路径的相关信息，使用人工智能ai模型获得定位结果；基于当前定位结果和上一次使用ai模型获得的定位结果之间的差异，确定是否输出定位结果，若是，则基于当前定位结果获得目标对象的位置信息，否则基于信号路径的功率从每个簇中分别选取至少一个第二信号路径，并执行基于从各个簇中选择的信号路径的相关信息，使用ai模型获得定位结果的步骤；其中，所述第二信号路径包括所述第一信号路径。

18、可选地，在从每个簇中分别选择至少一个第二信号路径之后，基于从各个簇中选择的信号路径的相关信息，使用ai模型获得定位结果，包括：在不同簇中的信号路径的相关信息对应的特征数据之间执行第一注意力操作，获得第一注意力结果；在同一簇中的信号路径的相关信息对应的特征数据之间执行第二注意力操作，获得第二注意力结果；基于所述第一注意力结果和所述第二注意力结果，获得定位结果。

19、可选地，所述相关信息包括基于与信号路径对应的信道脉冲响应获取的与信号路径对应的角度信息、功率信息和时延信息。

20、可选地，所述基于当前定位结果获得所述目标对象的位置信息，包括：对所述当前定位结果执行有效性验证；如果所述当前定位结果有效，则基于所述当前定位结果获得所述位置信息；如果所述当前定位结果无效，则基于所述目标对象的先前定位结果获得所述位置信息。

21、根据本公开实施例的第二方面，提供了一种由网络节点执行的方法，包括：获取目标对象与信号接收装置之间的非视距信道的信道脉冲响应；基于所述信道脉冲响应，确定所述非视距信道的信号路径集合中各信号路径的互相关功率，其中，各信号路径的互相关功率是基于各信号路径在预定时间窗内的不同时刻的信道脉冲响应之间的互相关操作确定的；基于所述互相关功率，从所述非视距信道的信号路径集合中去除至少一个信号路径来确定多个信号路径；基于所述多个信号路径定位所述目标对象。

22、可选地，基于所述互相关功率，从所述非视距信道的信号路径集合中去除至少一个信号路径来确定多个信号路径，包括：基于所述互相关功率，确定互相关功率阈值；基于所述互相关功率阈值，从所述非视距信道的信号路径集合中去除至少一个信号路径，将去除所述至少一个信号路径后的剩余信号路径作为所述多个信号路径。

23、可选地，所述信号接收装置包括多个天线，所述互相关功率包括所述多个天线的每个天线对应的各信号路径的互相关功率，基于所述互相关功率，确定互相关功率阈值，包括：将所述多个天线对应的各信号路径的互相关功率求平均，并从高到低排列获得平均互相关功率队列；基于所述预定时间窗以及每个天线对应的各信号路径的互相关功率确定所述平均互相关功率队列中与有效路径起始位置对应的平均互相关功率，作为所述互相关功率阈值。

24、根据本公开实施例的第三方面，提供了一种由网络节点执行的方法，包括：获取目标对象与信号接收装置之间的非视距信道的信道脉冲响应；基于所述信道脉冲响应确定所述非视距信道的多个信号路径；基于所述多个信号路径确定多个簇；基于信号路径的功率，从所述多个簇中的每个簇中分别选择至少一个第一信号路径；基于从各个簇中选择的信号路径的相关信息，使用人工智能ai模型获得定位结果；基于当前定位结果和上一次使用ai模型获得的定位结果之间的差异，确定是否输出定位结果，若是，则基于当前定位结果获得目标对象的位置信息，否则基于信号路径的功率从每个簇中分别选取至少一个第二信号路径，并执行基于从各个簇中选择的信号路径的相关信息，使用ai模型获得定位结果的步骤；其中，所述第二信号路径包括所述第一信号路径。

25、可选地，在从每个簇中分别选取至少一个第二信号路径之后，基于从各个簇中选择的信号路径的相关信息，使用ai模型获得定位结果，包括：在不同簇中的信号路径的相关信息对应的特征数据之间执行第一注意力操作，获得第一注意力结果；在同一簇中的信号路径的相关信息对应的特征数据之间执行第二注意力操作，获得第二注意力结果；基于所述第一注意力结果和所述第二注意力结果，获得定位结果。

26、可选地，所述相关信息包括基于与信号路径对应的信道脉冲响应获取的与信号路径对应的角度信息、功率信息和时延信息。

27、根据本公开实施例的第四方面，提供了一种网络节点，包括：收发器；处理器，与所述收发器耦接并被配置为执行上述任何一种方法。

28、根据本公开实施例的第五方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；与所述至少一个处理器耦接的至少一个收发器和/或至少一个存储器，其中，所述至少一个处理器被配置为执行上述任何一种方法。

29、根据本公开实施例的第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序或指令，所述计算机程序或指令在被至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器执行上述任何一种方法。

30、根据本公开实施例提供的技术方案，在获取目标对象与信号接收装置之间的非视距信道的信道脉冲响应，基于所述信道脉冲响应确定所述非视距信道的多个信号路径，并基于所述多个信号路径确定多个簇基于多个信号路径确定多个簇之后，由于基于与所述多个簇对应的功率信息和/或所述多个簇对应的到达角度信息来从所述多个簇中选择至少一个簇，并基于所述至少一个簇定位目标对象，由此使得可以选择出更有价值的簇，仅基于有价值的簇来定位目标对象，从而不仅降低了定位复杂度，而且提高了定位精度。

31、根据本公开实施例提供的技术方案，在获取目标对象与信号接收装置之间的非视距信道的信道脉冲响应之后，基于所述信道脉冲响应，确定所述非视距信道的信号路径集合中各信号路径的互相关功率(其中，各信号路径的互相关功率是基于各信号路径在预定时间窗内的不同时刻的信道脉冲响应之间的互相关操作确定的)，然后，基于所述互相关功率，从所述非视距信道的信号路径集合中去除至少一个信号路径来确定多个信号路径，再基于所述多个信号路径定位所述目标对象，由于互相关功率确定过程中的互相关操作可以消除信号噪声，因此在基于互相关功率去除无效的信号路径后再基于剩余有价值的信号路径来定位目标对象，不仅可以降低定位复杂度，而且也利于提高定位精度。

32、根据本公开实施例的技术方案，在获取目标对象与信号接收装置之间的非视距信道的信道脉冲响应，基于所述信道脉冲响应确定目标对象与信号接收装置之间的非视距信道的多个信号路径，并且基于所述多个信号路径确定多个簇之后，基于信号路径的功率，从所述多个簇中的每个簇中分别选择至少一个第一信号路径；基于从各个簇中选择的信号路径的相关信息，使用人工智能ai模型获得定位结果；基于当前定位结果和上一次使用ai模型获得的定位结果之间的差异，确定是否输出定位结果，若是，则基于当前定位结果获得目标对象的位置信息，否则基于信号路径的功率从每个簇中分别选取至少一个第二信号路径(第二信号路径包括第一信号路径)，并执行基于从各个簇中选择的信号路径的相关信息，使用ai模型获得定位结果的步骤，通过这种方式，可以降低输入到人工智能模型的数据的规模，减小定位复杂度，同时，由于定位结果基于不断增加的更多信号路径对应的特征数据来获得，因此可以提高目标对象的定位精度。

33、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。