用于优化物理层参数的设备和方法技术

提供了一种用于优化物理层参数的设备和方法。根据一个实施例，所述设备包括：第一神经网络，被配置为接收传输环境和误块率(BLER)，并且生成物理层参数的值；第二神经网络，被配置为接收传输环境和BLER，并且生成信噪比(SNR)值；和处理器，连接到第一神经网络和第二神经网络，并且被配置为接收传输环境、生成的物理层参数和生成的SNR，并且生成BLER。

【技术实现步骤摘要】
用于优化物理层参数的设备和方法本申请要求于2019年4月23日在美国专利商标局提交并被分配序列号62/837,403的美国临时专利申请和2019年11月19日在美国专利商标局提交并被分配序列号16/688,546的美国非临时专利申请的优先权，所述美国临时专利申请和所述美国非临时专利申请的全部内容通过引用包含于此。
本公开总体涉及无线通信系统，更具体地，涉及用于优化物理层参数的设备和方法。
技术介绍
在无线通信系统(诸如，第五代(5G)蜂窝系统)中，在理想的合理假设下最优封闭形式解决方案经常是可获得的。然而，这样的最优解决方案频繁地引起实施复杂度问题并且容易受到非理想的影响。为解决这样的问题而设计的近似解决方案通常涉及不能以封闭形式确定的参数，并且通常需要竭尽全力来优化这样的参数。在无线通信系统中，低密度奇偶校验(LDPC)码的最小和(min-sum)解码是可以在硬件实现中容易采用的低复杂度解码方法。对于最小和解码的附加偏移(即，偏移最小和(OMS：offsetmin-sum))方法显著提高了最小和方法的性能。该偏移的最优值不易解析处理，并且可取决于许多参数。最优偏移值在经验上取决于信道、传输条件和编码。在第三代合作计划(3GPP)5G新无线电(NR)技术规范中，LDPC码被选为共享信道。对LDPC码进行解码的典型方法涉及置信度传播，其中，如果编码被适当地设计，则置信度传播可实现接近最优性能。经由和积方法实现置信度传播解码为置信度传播提供良好的性能。然而，和积解码具有大的计算复杂度，这使其在实际实施中难以采用。最小和方法是近似和积解码的低复杂度方法。为了提高最小和解码的性能，OMS向最小和操作增加附加项。该附加项被离线优化以提高最小和方法的性能。优化偏移值取决于编码中的许多参数，诸如，编码速率、底层原型的提升参数、传输方案(诸如，天线的数量)、调制阶数和信道类型(诸如，加性高斯白噪声(AWGN)信道和衰落信道)。不幸的是，偏移值不具有封闭形式表达式，或者甚至不与这些参数具有明确行为。因此，针对所有可能的情景寻找最优偏移值是非常复杂的问题，这需要大量的模拟，以针对预定范围中的所有可能的偏移值确定在每种情景下的误块率(BLER)。
技术实现思路
根据一个实施例，提供一种用于优化物理层参数的设备。所述用于优化物理层参数的设备包括：第一神经网络，被配置为接收传输环境和BLER，并且生成物理层参数的值；第二神经网络，被配置为接收传输环境和BLER，并且生成SNR值；和处理器，连接到第一神经网络和第二神经网络，并且被配置为接收传输环境、生成的物理层参数和生成的SNR，并且生成BLER。根据一个实施例，提供一种用于优化物理层参数的方法。所述用于优化物理层参数的方法包括：初始化第一神经网络和第二神经网络；确定均方误差测试(MSEtest)值是否大于阈值；如果MSEtest值大于阈值，则选择一批传输环境，通过第一神经网络生成物理层参数值，通过第二神经网络生成信噪比(SNR)值，通过处理器模拟一批传输环境以获得BLER，通过第一神经网络使用BLER更新物理层参数，通过第二神经网络使用BLER更新SNR值，并返回以确定MSEtest值是否大于阈值；和如果MSEtest值不大于阈值，则停止。附图说明从下面的结合附图的详细描述，本公开的某些实施例的以上和其他方面、特征和优点将更清楚，其中：图1是根据实施例的用于确定最优物理层参数的设备的框图；图2是根据一个实施例的确定最优物理层参数的方法的流程图；和图3是根据实施例的用于执行马尔可夫决策过程(MDP)的设备的框图。具体实施方式在下文中，参照附图详细描述本公开的实施例。应当注意，虽然相同的参考标号被示出在不同的附图中，但是相同的参考标号将指定相同的元件。在下面的描述中，具体细节(诸如，详细的配置和组件)仅被提供来帮助全面理解本公开的实施例。因此，对本领域技术人员应当清楚，在不脱离本公开的范围的情况下，可进行对在此描述的实施例的各种改变和修改。此外，为了清楚和简洁，省略了对公知功能和构造的描述。以下描述的术语是考虑到本公开中的功能而定义的术语，并且可根据用户、用户的意图或习惯而不同。因此，应基于贯穿本说明书的内容确定术语的定义。本公开可具有各种修改和各种实施例，以下参照附图详细描述各种实施例之中的实施例。然而，应当理解，本公开不限于实施例，而包括在本公开的范围内的所有修改、等同物和替代物。尽管可使用包括序数(诸如，第一、第二等)的术语来描述各种元件，但是结构性元件不受术语的限制。术语仅用于区分一个元件和另一元件。例如，在不脱离本公开的范围的情况下，第一结构性元件可被称为第二结构性元件。类似地，第二结构性元件也可被称为第一结构性元件。如在此使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关项的任何组合和所有组合。在此使用的术语仅用于描述本公开的各种实施例，而不意在限制本公开。除非上下文另外清楚地指示，否则单数形式意在包括复数形式。在本公开中，应当理解，术语“包括”或“具有”指示存在特征、数量、步骤、操作、结构性元件、部件或它们的组合，并且不排除一个或多个其他特征、数量、步骤、操作、结构性元件、部件或它们的组合的存在或添加的可能性。除非另外定义，否则在此使用的所有术语具有与本公开所属领域的技术人员所理解的含义相同的含义。除非在本公开中明确定义，否则术语(诸如，在常用词典中定义的术语)将被解释为具有与相关领域中的上下文的含义相同的含义，并且不应被解释为具有理想或过于形式化的含义。本公开公开了通过连续地修改SNR和物理层参数以针对各种随机采样的传输环境被优化的自动的物理层参数优化的设备和方法。此外，本公开公开了在各种传输条件和编码参数下学习最优物理层参数(例如，偏移值)的RL方法。本公开训练第一神经网络(例如，策略网络)和第二神经网络(例如，SNR值网络)，其中，第一神经网络提供最优物理层参数并且第二神经网络针对给定输入状态提供操作SNR。本公开可应用到LDPC解码器的偏移优化。然而，本公开不限于此。本公开提供优化物理层参数并控制SNR的方式，其中，SNR控制保证在目标BLER下的操作，这是通信系统所需要的。本公开还针对给定的传输环境提供合理的SNR范围。本公开在不同传输环境下学习物理层参数的最优值。在一个实施例中，学习物理层参数的最优值需要两个神经网络，这需要另外的处理和存储容量。此外，本公开公开了扩展actor-critic方法以包括多个不同状态的方法，其中，状态表示给定的传输条件和编码参数。为了处理多个状态，本公开公开了使用神经网络结构来学习策略和策略的值函数的方法，其中，第一神经网络(例如，策略网络)提供物理层参数(例如，偏移值)的最优值并且第二神经网络(例如，值网络)针对给定输入状态提供操作SNR。可使用模拟模型在具有理想信道估计等的较简单的环境下获得初始结果，其中，模拟模型随后被合并以对更真实的传输条件(诸如，真实信道估计)建模，并且通过跟随最新的模拟本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于优化物理层参数的设备，所述设备包括：/n第一神经网络，被配置为接收传输环境和误块率，并且生成物理层参数的值；/n第二神经网络，被配置为接收传输环境和误块率，并且生成信噪比值；和/n处理器，连接到第一神经网络和第二神经网络，并且被配置为接收传输环境、生成的物理层参数和生成的信噪比值，并且生成误块率。/n

【技术特征摘要】
20190423 US 62/837,403;20191119 US 16/688,5461.一种用于优化物理层参数的设备，所述设备包括：
第一神经网络，被配置为接收传输环境和误块率，并且生成物理层参数的值；
第二神经网络，被配置为接收传输环境和误块率，并且生成信噪比值；和
处理器，连接到第一神经网络和第二神经网络，并且被配置为接收传输环境、生成的物理层参数和生成的信噪比值，并且生成误块率。


2.根据权利要求1所述的用于优化物理层参数的设备，其中，第一神经网络和第二神经网络还被配置为：使用模拟模型分别初始化第一神经网络和第二神经网络。


3.根据权利要求1所述的用于优化物理层参数的设备，其中，处理器还被配置为：确定均方误差测试，其中，均方误差测试是针对传输环境的测试集的均方误差，其中，其中，MSE是均方误差，n是传输环境的测试集的状态数，其中，SNRt是在特定误块率下的最小信噪比值，并且其中，SNRr是第二神经网络的输出。


4.根据权利要求1所述的用于优化物理层参数的设备，还包括：低密度奇偶校验解码器，其中，物理层参数是针对低密度奇偶校验解码器的偏移值。


5.根据权利要求1所述的用于优化物理层参数的设备，其中，传输环境包括：信道类型、传输等级、调制阶数、编码速率、基本图、提升大小、和解码器迭代的最大次数中的至少一个。


6.根据权利要求5所述的用于优化物理层参数的设备，其中，信道类型包括加性高斯白噪声信道、扩展步行者信道或扩展车辆信道；调制阶数是2、4、6或8；提升大小最大是384；基本图是基本图1或基本图2；并且解码器迭代的最大次数是20。


7.根据权利要求1所述的用于优化物理层参数的设备，其中，第一神经网络包括多个隐藏层和输出层，其中，强化学习激活被用于所述多个隐藏层。


8.根据权利要求7所述的用于优化物理层参数的设备，其中，输出层使用S型激活。


9.根据权利要求7所述的用于优化物理层参数的设备，其中，输出层使用线性激活。


10.根据权利要求1所述的用于优化物理层参数的设备，其中，基于以下规则选择传输环境：
在一批传输环境中没有两个传输环境是相同的；
针对每一批传输环境，信道类型、传输等级和解码器迭代的最大次数被随机均匀地采样；以及
在应用新无线电标准的约束的同时，编码速率、基本图、提升大小和调制阶数被随机生成。


11.一种用于优化物...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋基逢，艾哈迈德·A·艾伯塔布，裵正铉，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国;KR