[發明專利]一種基于決策樹的雙跳無線網絡中繼選擇方法

在審

• 申請號: 202110300904.6
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN113068243A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 王曉煒;朱天成;鄭亞彬;王欣
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: H04W40/22
• 分類號: H04W40/22;H04W40/12;G06N5/00
• 代理公司: 上海元好知識產權代理有限公司 31323
• 代理人: 張靜潔;曹媛

本發明提供一種基于決策樹的雙跳無線網絡中繼選擇方法，所述雙跳無線網絡包括源節點S、目的節點D和K個中繼，所述方法包括：步驟S1，準備訓練數據G＝{(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，...，(x_m，y_m)，...，(x_M，y_M)}，其中(x_m，y_m)是由輸入x_m和輸出y_m組成的第m個樣本，x_m是包含K個特征的輸入向量，y_m表示最優策略選擇的中繼k^*；步驟S2，將訓練數據G輸入到決策樹進行訓練，構建決策樹模型；步驟S3，采用所述決策樹模型進行雙跳無線網絡中繼選擇。與現有技術相比，本發明基于決策樹的中繼選擇的優點在于較低的計算復雜度，較小的反饋量和量化的信道狀態信息要求。

技術領域

本發明涉及無線通信網絡技術領域，具體涉及一種基于決策樹的雙跳無線網絡中繼選擇方法。

背景技術

機器學習作為一種有效的人工智能技術，它可以用來完成各種任務。最近，人們已經嘗試到將機器學習應用到無線通信中，例如使用k-NN和支持向量機SVM算法解決天線選擇問題，使用SVM和貝葉斯方案解決了無線竊聽通道中的天線選擇問題。

中繼選擇是中繼輔助網絡中的一項重要技術，并在過去十年中得到了廣泛的研究。傳統的中繼選擇依賴于最大化算法和準確的信道狀態信息(CSI)。當其他問題與中繼選擇共存時，例如多跳中繼或子信道分配問題，還有成本和資源消耗的問題。優化驅動選擇的瓶頸和機器學習的發展激發了我們探索全新的中繼選擇方法。

有學者研究出了一些方案，但是這些方案的計算復雜度較高，會導致資源浪費和較高的成本，因此，需要進一步改進。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于決策樹的雙跳無線網絡中繼選擇方法，運用機器學習的知識研究兩跳無線網絡中的中繼選擇問題。

為了達到上述目的，本發明通過以下技術方案實現：

一種基于決策樹的雙跳無線網絡中繼選擇方法，所述雙跳無線網絡包括源節點S、目的節點D和K個中繼，所述方法包括：

步驟S1，準備訓練數據G＝{(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，...，(x_m，y_m)，...，(x_M，y_M)}，其中(x_m，y_m)是由輸入x_m和輸出y_m組成的第m個樣本，x_m是包含K個特征的輸入向量，y_m表示最優策略選擇的中繼k^*；

步驟S2，將訓練數據G輸入到決策樹進行訓練，構建決策樹模型；

步驟S3，采用所述決策樹模型進行雙跳無線網絡中繼選擇。

進一步的，按照以下公式計算：

其中，g_k表示通過中繼r_k從源節點S到目的節點D的等效信道增益，θ為信道狀態信息閾值。

進一步的，傳統算法的最佳k^*按照以下公式計算：

其中，g_k表示通過中繼r_k從源節點S到目的節點D的等效信道增益。