[發明專利]一種基于集成神經網絡的終端設備傳輸功率的控制方法

有效

• 申請號: 202010964851.3
• 申請日: 2020-09-15
• 公開（公告）號: CN112153617B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 李君;朱明浩;仲星;王秀敏;李正權
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學濱江學院;中科怡海高新技術發展有限公司
• 主分類號: H04W4/70
• 分類號: H04W4/70;H04B17/382;G06N3/04;G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種基于集成神經網絡的終端設備傳輸功率的控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)收集D2D鏈路的信道功率增益樣本；

(2)將收集到的信道功率增益樣本輸入到SPCA算法，并得到相應樣本下的最優功率分配策略，收集訓練數據集，包括信道增益樣本和標簽；

(3)搭建基于深度神經網絡和卷積神經網絡結合形成的集成神經網絡，并初始化集成神經網絡權重；

(4)將訓練數據集分別輸入至深度神經網絡和卷積神經網絡，構建兩個神經網絡的輸出和標簽之間的MSE作為損失函數，并選擇隨機梯度下降算法對兩神經網絡的權重進行更新；

(5)當損失函數小于預設值或達到迭代次數時即認為集成神經網絡訓練完成，保存集成神經網絡；

(6)測試階段構建選擇器，由選擇器負責收集兩個神經網絡輸出的功率分配：以訓練階段相同分布的信道生成的樣本作為測試集，兩個神經網絡接收數據集并產生相應的功率分配；

(7)計算兩個神經網絡輸出策略所引起的和速率，并進行比較；

(8)選擇并輸出代表最優性能的功率分配策略。

2.根據權利要求1所述的基于集成神經網絡的終端設備傳輸功率的控制方法，其特征在于，所述步驟(2)的實現過程如下：

對于i鏈路來說，其速率可被表示為：

其中，h_ij是i鏈路的發射機到j鏈路的接收機之間的信道功率增益；h_ii是鏈路i中發射機到接受機之間的信道功率增益；p_j是j鏈路的傳輸功率；p_i是i鏈路的傳輸功率；是環境背景噪聲；

運行SPCA算法，得到相應的最優功率分配標簽p^*；重復N次，得到N個具有增益樣本和相應標簽的訓練數據集。

3.根據權利要求1所述的基于集成神經網絡的終端設備傳輸功率的控制方法，其特征在于，所述步驟(3)的實現過程如下：

將增益樣本輸入進集成神經網絡，由輸入層轉發輸入數據，隱層或卷積核處理輸入數據，最后輸出層輸出相應決策；所述深度神經網絡采用具有完全連接的前饋網絡，N₀維的輸入向量通過輸入層輸入到網絡，該層也有N₀個神經元，最后輸出層處理來自最后一隱層的信息；第l層第n個神經元的輸出表示為其中W_n,l是l-1層所有神經元與l層第n個神經元之間連接的權重向量，b_n,l是l層第n個神經元的偏置項，f_n,l是提供非線性能力的激活函數，采用ReLU作為每層隱層的激活函數，輸出層的激活函數采用sigmoid函數作為輸出激活函數。

4.根據權利要求1所述的基于集成神經網絡的終端設備傳輸功率的控制方法，其特征在于，步驟(4)所述的損失函數構造如下：

其中，p_i是i鏈路的傳輸功率，得到相應的最優功率分配標簽p^*；采用小批次梯度下降算法，每批次包含M個樣本，訓練周期為γ＝300，優化器選擇隨機梯度下降算法對兩神經網絡的權重和偏置進行更新。