一种基于模型驱动深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法技术

本发明专利技术涉及一种基于模型驱动深度学习的MIMO‑SCFDE自适应传输方案。该发明专利技术基于MIMO‑SCFDE系统建立自适应传输模型。采用AMNet和ADNet分别替代传统系统中的信号调制和调制识别部分。AMNet采用以2D CNN、LSTM和FC‑DNN为子网络的组合网络，构成集成神经网络模型,根据接收端的信道状况调整发送端的调制方式,通过将接收信号中提取的特征信息输入到多个子网络中，并根据训练得到的网络参数实现特征与最优调制方案的转化。同时选用不同路径延迟下的接收功率作为自适应因子来实现对每个子网络结果的自适应集成。ADNet根据循环谱具有在低信噪比下对信号类型准确检测的优势，基于循环谱图的复杂度，完成对调制识别方案的自适应选择。本系统更适合5G通信系统对性能的要求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模型驱动深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法
本专利技术涉及智能通信领域，特别涉及一种基于模型驱动深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法。
技术介绍
自适应传输技术是指系统的发射机利用信道状态信息(CSI)自适应调整传输策略的技术，包括改变发射功率、调整调制方式或调整信道编码方案，从而提高了信息传输速率或可靠性。传统的自适应传输技术大多通过复杂的算法来提高通信系统的性能。然而，对于要求高效率、高密度的5G通信来说，计算复杂度的增加必然会降低通信的有效性。随着人工智能技术的兴起，深度学习作为一种先进的数据处理算法在图像分析和语音识别中得到了广泛的应用。深度学习与无线通信的有机结合将成为物理层传输的突破。深度学习应用到通信系统物理层的信号传输研究主要分为数据驱动网络和模型驱动网络两种。基于数据驱动的深度学习网络将无线通信系统的多个功能块看作一个未知的黑盒子，利用深度学习网络取而代之，然后依赖大量训练数据完成输入到输出的训练。该方法抛弃了现有的无线通信知识，需要大量的数据进行训练和学习。相比之下，基于模型驱动的深度学习网络保持了原有的物理层结构，使用训练效率高的深度学习模型代替某个模块或可训练参数以优化整体性能，该技术已成为物理层传输技术最有潜力的发展方向之一。
技术实现思路
本专利技术解决现有多输入多输出单载波频域均衡系统(MIMO-SCFDE)的自适应传输方法中基于规则方案所造成的吞吐量和可靠性低的问题，提供了一种分别采用AMNet和ADNet来实现待传输信号调制和接收信号调制方式识别的自适应传输方法。本专利技术所采用的技术方案是，一种基于模型驱动深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：基于MIMO-SCFDE无线通信系统框架生成自适应传输方法所需的数据集。AMNet数据集的特征信息来自于在接收端提取的估计的信噪比信息、信道矩阵的秩信息、信道矩阵的标记信息以及信道均衡信息，并且通过分析信号检测性能根据最优的调制方式分配标签。ADNet数据集的特征信息来自不同调制方式的循环谱，根据调制方式的类别进行分配标签；步骤2：将步骤1所述的两个模型的样本数据随机打乱并重新划分为12000组训练集用于离线训练，3000组验证集用于验证模型的性能和2000组测试集用于网络性能的在线测试。步骤3：基于步骤2所述的训练数据，利用主成分分析(PCA)算法对特征信息进行线性降维，将多种维度的特征信息作为自适应传输模型的输入；步骤4：将步骤3所述数据中每组提取的特征参数分别输入到以2-DCNN、LSTM和FC-DNN为子网络的AMNet和采用集成CNN的ADNet中进行自学习，前者子网络的数目等于不同发送天线和接收天线间组合的个数，后者子网络数目为所采用的调制方式的个数；步骤5：AMNet中采用不同路径延时的接收功率作为自适应因子将步骤4所述的每个子网络的输出结果进行自适应集成。ADNet中采用集成的CNN根据循环谱图的复杂度进行集成分析。步骤6：根据由步骤1、步骤2、步骤3、步骤4和步骤5所建立的模型替代MIMO-SCFDE系统的调制和调制识别部分进行在线测试。优选地，所述步骤1中，自适应传输模型的数据集是四天线MIMO-SCFDE系统基于BPSK、QPSK、16QAM和64QAM四种调制方式下生成，AMNet标签为1-256种调制方案，ADNet数据集的标签设定为BPSK、QPSK、16QAM和64QAM调制类别。优选地，所述步骤2中，对数据集进行归一化处理。优选地，所述步骤3中，将原始特征信息和PCA降维后的特征信息作为两类特征信息，自适应传输模型根据两类特征信息优化参数，以增加模型的可拓展性。优选地，所述步骤4中，2DCNN网络采用由多个卷积滤波器组成的卷积层和一个平均池化层进行提取，LSTM网络采用4层隐含层，状态激活函数采用tanh，时间步长设置为5，并通过改进的蚁群优化算法进行优化。优选地，蚁群优化算法通过自适应因子P自适应的调节信息启发因子α，根据待预测数据与模型训练数据的对比情况确定信息素的强度来改变搜索随机性的大小。优选地，所述步骤5中，AMNet中每组特征参数经过每一个子网络后都会生成一种调制方案Si，其由0和1组成的向量来表示，根据自适应因子与输出结果的乘积求和完成自适应集成。ADNet的复杂度计算参数为颜色矩，灰度共生矩阵，信息熵以及边缘检测，并根据不同调制方式的循环谱图与CNN深度的适应性关系，对复杂度为0，1，2，3的循环谱图分别采用LeNet-5，AlexNet，VGG-16和ResNet-50进行识别，进而充分发挥CNN的固有特性。所述步骤5中，AMNet的训练过程包括以下步骤：步骤5.1：将12000组多维度的特征信息输入到网络中训练，采用改进的蚁群优化算法优化神经网络以获得最佳的权值和偏置值，神经网络的学习率随着迭代次数的增加而减少；步骤5.2：将3000组验证集中不同维度的特征信息打乱顺序后对所建立网络性能进行验证。步骤5.3：损失函数选用交叉熵函数：本专利技术所述一种基于模型驱动深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本专利技术涉及一种基于模型驱动深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法，采用创新性的结构设计，基于MIMO-SCFDE建立自适应传输模型。系统采用AMNet和ADNet分别替代系统的调制和调制识别部分。AMNet是采用以2DCNN，LSTM和FC-DNN的组合网络为子网络的集成神经网络模型，模型可根据接收端的信道状况自适应的调整发送端调制方式的选择。通过从接收信号中提取的特征信息输入到不同子网络中根据训练得到的网络参数进行特征与最优调制方案的转化，并且选用不同路径的延迟因子作为自适应因子来实现对每个子网络结果的自适应集成。ADNet根据循环谱具有在低信噪比下对信号类型准确检测的优势，基于循环谱图复杂度完成对调制方式识别方案的自适应选择。为实现输入特征的多样性，采用PCA算法对特征信息进行线性降维，将多维度的特征信息作为集成模型的输入。此方法对于不同的通信系统，只需要根据所用系统框架生成数据集可，具有较强的泛化性，更适合当下5G通信的要求。附图说明图1是模型驱动MIMO-SCFDE系统结构图图2AMNet模型结构图图3ADNet模型结构图图4是自适应传输方法的吞吐量性能图图5是自适应传输方法的调制识别准确率图具体实施方式下面结合实施例对本专利技术做进一步的详细描述，但本专利技术的保护范围并不限于此。本专利技术涉及基于模型驱动深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法，模型驱动MIMO-SCFDE系统模型如图1所示，所述方法包括以下步骤。步骤1：基于MIMO-SCFDE无线通信系统框架生成深度模型所需的数据集。数据集的特征信息来自于在接收端提取的接收信号的特征，自适应调制和自本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模型驱动和深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤1：基于MIMO-SCFDE无线通信系统框架生成自适应传输方法所需的数据集，AMNet数据集的特征信息来自于在接收端提取的估计的信噪比信息、信道矩阵的秩信息、信道矩阵的标记信息以及信道均衡信息，并且通过分析信号检测性能根据最优的调制方式分配标签，ADNet数据集的特征信息来自不同调制方式的循环谱，根据调制方式的类别进行分配标签；/n步骤2：将步骤1所述的两个模型的样本数据随机打乱并重新划分为12000组训练集用于离线训练，3000组验证集用于验证模型的性能和2000组用于网络性能的测试，并对数据进行归一化处理；/n步骤3：基于步骤2所述的数据集，利用主成分分析(PCA)算法对特征信息进行线性降维，将多维度的特征信息作为自适应传输模型的输入；/n步骤4：将步骤3所述数据中每组提取的特征参数分别输入到以2D CNN、LSTM和FC-DNN为子网络的AMNet和采用集成CNN的ADNet中进行自学习，前者子网络的数目等于不同发送天线和接收天线间组合的个数，后者子网络数目为所采用的调制方式的个数；/n步骤5：AMNet中每组特征参数经过每一个子网络后都会生成一种调制方法Si，其由0和1组成的向量来表示，根据对自适应因子与输出结果的乘积求和完成自适应集成；ADNet中采用复杂度分类CNN根据循环谱的复杂度进行集成分析，其复杂度计算参数为颜色矩，灰度共生矩阵，信息熵以及边缘检测，并根据不同调制方式的循环谱图与CNN深度的适应性关系，对复杂度为0，1，2，3的循环谱图分别采用LeNet-5，AlexNet，VGG-16和ResNet-50进行识别，进而充分发挥CNN的固有特性；/n步骤6：根据由步骤1、步骤2、步骤3、步骤4和步骤5所建立的模型替代MIMO-SCFDE系统的调制和调制识别部分进行在线测试。/n...

【技术特征摘要】
20201009 CN 20201108161681.一种基于模型驱动和深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：基于MIMO-SCFDE无线通信系统框架生成自适应传输方法所需的数据集，AMNet数据集的特征信息来自于在接收端提取的估计的信噪比信息、信道矩阵的秩信息、信道矩阵的标记信息以及信道均衡信息，并且通过分析信号检测性能根据最优的调制方式分配标签，ADNet数据集的特征信息来自不同调制方式的循环谱，根据调制方式的类别进行分配标签；
步骤2：将步骤1所述的两个模型的样本数据随机打乱并重新划分为12000组训练集用于离线训练，3000组验证集用于验证模型的性能和2000组用于网络性能的测试，并对数据进行归一化处理；
步骤3：基于步骤2所述的数据集，利用主成分分析(PCA)算法对特征信息进行线性降维，将多维度的特征信息作为自适应传输模型的输入；
步骤4：将步骤3所述数据中每组提取的特征参数分别输入到以2DCNN、LSTM和FC-DNN为子网络的AMNet和采用集成CNN的ADNet中进行自学习，前者子网络的数目等于不同发送天线和接收天线间组合的个数，后者子网络数目为所采用的调制方式的个数；
步骤5：AMNet中每组特征参数经过每一个子网络后都会生成一种调制方法Si，其由0和1组成的向量来表示，根据对自适应因子与输出结果的乘积求和完成自适应集成；ADNet中采用复杂度分类CNN根据循环谱的复杂度进行集成分析，其复杂度计算参数为颜色矩，灰度共生矩阵，信息熵以及边缘检测，并根据不同调制方式的循环谱图与CNN深度的适应性关系，对复杂度为0，1，2，3的循环谱图分别采用LeNet-5，AlexNet，VGG-16和ResNet-50进行识别，进而充分发挥CNN的固有特性；
步骤6：根据由步骤1、步骤2、步骤3、步骤4和步骤5所建立的模型替代MIMO-SCFDE系统的调制和调制识别部分进行在线测试。


2.根据权利要求1所述的一种基于模型驱动和深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法，其特征在于：所述步骤2中，数据归一化公式为(其中，xi*表示归一化后的数据，xi表示原始数据，xmax和xmin分别表示原始数据集的最大值和最小值。)


3.根据权利要求1所述的一种基于模型驱动和深度学习的MIMO-SCFDE自适应传输方法，其特征在于：所述步骤3中，主成分分析(PCA)算法的实现包括以下步骤：
步骤3.1：将原始数据按列组成n行d列矩阵X；
步骤3.2：将X的每一列(代表一个属性)进行零均值化，即减去这一列的均值；
步骤3.3：求出协方差矩阵
步骤3.4：求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量；
步骤3.5：将特征向量按对应特征值大小从上...

【专利技术属性】
技术研发人员：李军，尚李杨，张志东，于印长，乔元健，付文文，韩永力，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学，
类型：发明
国别省市：山东;37