[發明專利]一種毫米波點對點通信信道均衡方法

有效

• 申請號: 202110254010.8
• 申請日: 2021-05-20
• 公開（公告）號: CN113037668B
• 公開（公告）日: 2023-03-10
• 發明（設計）人: 柴利;樂程放;唐慧;楊君
• 申請（專利權）人: 武漢科技大學
• 主分類號: H04L25/03
• 分類號: H04L25/03;G06F30/27;G06N3/045;G06N3/08
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 胡琳萍

1.一種毫米波點對點通信信道均衡方法，其特征在于記錄已知的發送數據和接收數據形成數據庫，通過數據庫搭建和訓練卷積神經網絡實現由接收數據直接恢復得到原始發送數據；包括如下步驟：

步驟1、建立數據庫：分別針對室內環境和室外環境設置各場景下的收發天線個數，仿真得到數據組；每個通信場景仿真輸出包括8個信道參數：1個大尺度參數、1個小尺度參數、6個傳播特征參數，8個信道參數分別為：時延擴展、平均水平到達角、平均垂直到達角、平均水平離開角、平均垂直離開角、平均到達時間、路徑損耗、接收功率；根據平均到達時間和路徑損耗作為參考修改瑞利信道參數進行仿真；

獲取特定通信場景下的信道參數，并根據信道參數的數量級修改瑞利信道，以修改后的基于瑞利信道的仿真模型搭建100Ghz頻率的點對點單輸入單輸出通信仿真模型；依據所述點對點單輸入單輸出通信仿真模型獲取傳輸數據流；

對輸入所述通信仿真模型的已知的原始二進制數據流進行調制后以復數形式輸入瑞利信道，獲得適用于對應場景的復數形式的接收信號；將所述復數形式的接收信號作為輸入特征，所述已知的原始二進制數據流經調制之后得到的復數形式數據作為輸出標簽；

隨機選取一個場景下的子信道的輸入特征和輸出標簽搭建數據庫，將輸入特征的每組數據劃分為實部和虛部，采用與輸入特征相同的處理方法獲得包括實部和虛部的輸出標簽；

步驟2、劃分數據集：將輸入特征隨機劃分成訓練集、交叉驗證集和測試集，訓練集、交叉驗證集和測試集各占輸入特征百分量依次為80％、10％和10％；輸出標簽按照輸入特征的方法同樣劃分為訓練集、交叉驗證集和測試集；

步驟3、搭建包括輸入層、卷積層、全連接層和輸出層的卷積神經網絡模型；設置卷積神經網絡模型的超參數，根據學習結果對超參數進行修改直到訓練效果有明顯改進；

步驟4、確定代價函數和性能評價指標：將輸入特征的訓練集輸入到步驟3中的初始卷積神經網絡，調整所述超參數得到訓練集的第c個卷積神經網絡模型的代價函數J_mse：

式(1)中：m表示訓練集的有效數據組的個數，范圍為1到M個，y表示真實值，表示估計值；

確定均方根誤差RMSE和決定系數R²為性能評價指標：

其中，表示均值，分子部分表示真實值與預測值的平方差之和，類似于均方差MSE；分母部分表示真實值與均值的平方差之和；

步驟5、由接收數據直接恢復得到原始發送數據。

2.根據權利要求1所述的毫米波點對點通信信道均衡方法，其特征在于步驟3中，所述卷積神經網絡模型包括8種超參數：學習率、迭代次數、激活函數的類型、卷積核大小、卷積層層數、每層卷積層卷積核的數目、全連接層層數和每層全連接層單元數。

3.根據權利要求1所述的毫米波點對點通信信道均衡方法，其特征在于步驟1中，利用Wireless Insite軟件仿真得到特定通信場景下的信道參數，并根據信道參數的數量級修改瑞利信道，并以修改后的基于瑞利信道的仿真模型搭建100Ghz頻率的點對點單輸入單輸出通信仿真模型；依據搭建的所述點對點單輸入單輸出通信仿真模型獲取傳輸數據流，建立數據庫。

4.根據權利要求1所述的毫米波點對點通信信道均衡方法，其特征在于步驟1已知的原始二進制數據流經16QAM調制之后得到的復數形式數據作為數據集的輸出標簽。

5.根據權利要求1所述的毫米波點對點通信信道均衡方法，其特征在于步驟5由接收數據直接恢復得到原始發送數據中，網絡學習得到的結果是經過16QAM調制后的復數數據的實部和虛部，經過解調后便可獲得傳輸的原始二進制數據流。

6.根據權利要求1所述的毫米波點對點通信信道均衡方法，其特征在于，步驟1中特定通信場景包括室內環境和室外環境。

7.根據權利要求1所述的毫米波點對點通信信道均衡方法，其特征在于步驟1中利用Wireless Insite軟件仿真得到特定通信場景下的信道參數。