[發(fā)明專利]一種基于圖像處理的SCMA盲檢測方法

有效

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• 申請日: 2018-04-04
• 公開（公告）號: CN108737298B
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發(fā)明（設計）人: 張川;楊超;徐煒鴻;尤肖虎
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學
• 主分類號: H04L25/02
• 分類號: H04L25/02
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 王安琪

1.一種基于圖像處理的SCMA盲檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)設以(N,K)為參數(shù)的規(guī)范化SCMA系統(tǒng)，碼維度為K，星座維度為N，以出現(xiàn)頻率最高的節(jié)點作為二維圖像中相鄰的像素點，進行相應映射模板的構(gòu)造，得到一維信號至二維圖像的映射模板；

(2)在制定完具有系統(tǒng)特征的二維圖像映射模板后，以相應二維圖像映射模板為依托，將原SCMA碼本中的各碼字映射為K×K的圖像；

(3)對步驟(2)得到的二維圖像進行預濾波及降噪，處理后的圖像進行SCMA的碼字檢測；處理后的圖像進行SCMA的碼字檢測具體為：SCMA碼字檢測硬件結(jié)構(gòu)包括圖像處理模塊和DMPA檢測算法模塊，圖像處理模塊包含有圖像訓練模塊和圖像轉(zhuǎn)化模塊；接收到的二維圖像經(jīng)過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡得到去噪后的4×4預處理圖像，涉及乘法和加法操作；預處理圖像到達圖像轉(zhuǎn)化模塊，將重復的4份像素值進行取平均的操作，并重新壓縮轉(zhuǎn)化為一維的1×4復數(shù)信號；該復數(shù)信號進入DMPA檢測算法模塊，進行四個步驟的檢測流程，并判斷輸出原來的發(fā)送碼字。

2.如權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的SCMA盲檢測方法，其特征在于，步驟(3)中，對二維圖像進行預濾波及降噪包括兩種方法：全變分二維濾波和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像訓練。

3.如權(quán)利要求2所述的基于圖像處理的SCMA盲檢測方法，其特征在于，全變分二維濾波具體為：用D表示圖像中待修描的區(qū)域，E表示待修描區(qū)域的邊界區(qū)域，假設整幅圖像為Ω＝D∪E，則可以定義如下的能量函數(shù)：

R[u]＝∫∫_Ωr[|Δu(x,y)|]dxdy

其中Δu(x,y)表示圖像函數(shù)的梯度，r代表非負的實數(shù)函數(shù)；考慮到實際中噪聲對原圖的影響，上述表達式進一步轉(zhuǎn)換為約束形式，且這一約束問題可用非約束條件下的極值求解來處理，并最終得出全變分去噪的歐拉-拉格朗日方程：

歐拉-拉格朗日方程是非線性偏微分方程，因此需要通過數(shù)字化的差分方程來簡化其處理形式，采用半格點的近似方式，并需要步長h＝1，便可得到如下的迭代求解公式：

在實際運用過程中，迭代次數(shù)設置為n＝100，積分步長設定為dt＝0.01，常數(shù)K＝50用來調(diào)整梯度值的計算，在經(jīng)歷過全變分的全局降噪處理后，圖像被接收端還原為一維信號，并使用傳統(tǒng)的DMPA檢測方法進行檢測，DMPA中針對信道環(huán)境N₀設置為一常數(shù)進行處理。

4.如權(quán)利要求2所述的基于圖像處理的SCMA盲檢測方法，其特征在于，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像訓練具體為：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一個多層結(jié)構(gòu)，其中每一層對其輸入進行一下運算：

其中W_i,j表示已經(jīng)訓練好的濾波器系數(shù)矩陣的第i行、第j列，X表示該層輸入的圖像矩陣，經(jīng)過卷積運算并加上偏置bias后，經(jīng)過非線性運算σ(·)，這里σ(i)＝max(0,i)；

對SCMA接收圖像的濾波效果由濾波器系數(shù)和偏置決定，為了得到較優(yōu)的濾波器系數(shù)，通常采用反向誤差傳播對降噪卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，采用以下?lián)p失函數(shù)來衡量濾波器效果：

其中F(x；θ)表示在濾波器系數(shù)θ＝[W,bias]下得到的對輸入x的噪聲估計，而y表示發(fā)送的無噪聲的原始信號；訓練的目標是最小化這一損失函數(shù)，利用深度學習中后向傳播和Mini-batch隨機梯度下降算法訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，獲得最優(yōu)的濾波器系數(shù)和偏置的組合θ＝[W,bias]。

5.如權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的SCMA盲檢測方法，其特征在于，其四個步驟的檢測算法包括如下步驟：

(31)初始化；設(K,N)SCMA系統(tǒng)，SCMA碼維度為K，星座維度為N，則該系統(tǒng)的最大用戶層數(shù)為其中，K＝4，N＝2，最大用戶數(shù)為6；

這里y_k代表接收信號的第k位比特，x_k,1,x_k,2,x_k,3分別代表與第k個資源節(jié)點相連的3個用戶層在此節(jié)點上相互重疊的3個比特，N_0,k表示的即為第k個資源節(jié)點對應的環(huán)境中高斯噪聲的功率密度；

(32)資源節(jié)點更新；

其中，R_k代表的是第k個資源節(jié)點，m₁,m₂,m₃＝1,...,M代表與此資源節(jié)點相連的三個用戶層各自不同的發(fā)射符號；代表從與資源節(jié)點相連的那些用戶層傳遞給該資源節(jié)點的置信值，則代表從與用戶層相連的那些資源節(jié)點傳遞給該用戶層的置信值，是一種相反的傳遞方向；

(33)層節(jié)點更新；

其中，m＝1,...,M代表發(fā)送符號集中不同的符號；步驟(3)結(jié)束后，返回步驟(2)，并由此構(gòu)成一次迭代；當?shù)螖?shù)滿足收斂性要求時，由步驟(3)進入步驟(4)；(4)概率計算與符號判決；

其中，L_j代表第j個用戶層；挑選出各用戶層具有最大概率值的符號，即為最終估計出的原始發(fā)送符號。