[發明專利]一種MIMO-OFDM系統的信息恢復方法及裝置

有效

• 申請號: 202110421711.6
• 申請日: 2021-04-20
• 公開（公告）號: CN113114603B
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 龐立華;尚明浩;李育東;任政;李榮;代新冠;毛昕蓉
• 申請（專利權）人: 西安科技大學
• 主分類號: H04L27/26
• 分類號: H04L27/26;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安維賽恩專利代理事務所(普通合伙) 61257
• 代理人: 李明全

本發明公開了一種MIMO?OFDM系統的信息恢復方法及裝置，獲取MIMO?OFDM發送端發出并通過信道后的I/Q信號，將I/Q信號輸入訓練好的卷積神經網絡對信號進行恢復，得到恢復后的數據信息；其中，卷積神經網絡的訓練方法為：利用發送端生成卷積神經網絡的訓練集，訓練集包括原始信息比特和I/Q信號，且原始信息比特與I/Q信號一一對應；采用訓練集對卷積神經網絡進行訓練，得到卷積神經網絡中各神經元之間的連接權值和偏置值，將各神經元之間的連接權值和偏置值賦予卷積神經網絡，得到訓練好的卷積神經網絡；本發明通過卷積神經網絡替代原有接收機的各個硬件模塊，利用卷積神經網絡進行統一優化，降低了信號恢復的全局誤差，同時降低了接收機的復雜度。

技術領域

本發明屬于無線通信技術領域，尤其涉及一種MIMO-OFDM系統的信息恢復方法及裝置。

背景技術

在通信領域中，數據量的增加、高速的信息傳輸和高準確率的通信需求給現在的通信系統帶來了較大的挑戰。MIMO-OFDM系統利用多天線來抑制信道衰落，相對于普通的SISO(Single-Input Single-Output)系統，MIMO還可以包括SIMO(Single-Input Multi-ple-Output)系統和MISO(Multiple-Input Single-Output)系統。可以看出，此時的信道容量隨著天線數量的增大而線性增大。也就是說可以利用MIMO信道成倍地提高無線信道容量，在不增加帶寬和天線發送功率的情況下，頻譜利用率可以成倍地提高。

接收機是確保MIMO-OFDM系統誤碼率(BER)性能的關鍵。由于非理想因素的影響，到達接收機的信號與發射的信號相比將大大失真。接收機需要盡可能準確地從失真信號中恢復信息。為了克服這些非理想因素，傳統的無線通信接收機主要使用逐步的串行處理來恢復信息，即使用載波同步來校正載波頻率偏差、使用符號同步來克服定時誤差、使用信道估計來估計信道響應、使用均衡來克服信道衰落、使用解調來實現調制的逆運算、并使用信道解碼等等。

如前所述，在這種接收模式下，每個模塊的優化都是對模塊本身的性能進行優化，而不一定是通信系統信息恢復的整體全局最優性能。如預處理模塊的錯誤可能會影響后續處理模塊的優化，從而導致信號恢復過程中的誤差累積。此外，每個接收處理模塊的算法設計通常基于理論假設，該理論假設不一定與通信系統的真實條件相匹配。因此，傳統接收機優化的是假設條件下的最佳性能，而不一定是現實環境下的最佳性能。進而，導致傳統接收機信號恢復準確率難以得到保證。

發明內容

本發明的目的是提供一種MIMO-OFDM系統的信息恢復方法及裝置，通過卷積神經網絡替代原有接收機的各個硬件模塊，再對卷積神經網絡進行統一優化，降低了信號恢復的全局誤差，同時降低了接收機的復雜度。

本發明采用以下技術方案：一種MIMO-OFDM系統的信息恢復方法，包括以下步驟：

獲取MIMO-OFDM發送端發出并通過信道后的I/Q信號，將I/Q信號輸入訓練好的卷積神經網絡進行恢復，得到恢復后的數據信息；其中，卷積神經網絡的訓練方法為：

利用發送端生成卷積神經網絡的訓練集，訓練集包括原始信息比特和I/Q信號，且原始信息比特與I/Q信號一一對應；

采用訓練集對卷積神經網絡進行訓練，得到卷積神經網絡中各神經元之間的連接權值和偏置值，將各神經元之間的連接權值和偏置值賦予卷積神經網絡，得到訓練好的卷積神經網絡。

進一步地，采用訓練集對卷積神經網絡進行訓練包括：

隨機選取訓練集中的一組訓練數據輸入到卷積神經網絡；訓練數據包括原始信息比特和I/Q信號；

通過卷積神經網絡計算得出I/Q信號對應的恢復數據信息；

將恢復數據信息和原始信息比特代入卷積神經網絡的損失函數，并計算損失函數值；