[發明專利]基于交叉熵迭代學習的物聯網設備用戶特征碼識別方法

有效

• 申請號: 202110733036.0
• 申請日: 2021-06-29
• 公開（公告）號: CN113472484B
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 房宵杰;宋鴿;沙學軍;李卓明
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: H04L1/00
• 分類號: H04L1/00;H04W74/08;G06F17/11
• 代理公司: 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213
• 代理人: 岳昕

1.基于交叉熵迭代學習的物聯網設備用戶特征碼識別方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟：

步驟一、通過天線從信道中接收信號y；

步驟二、參數初始化

設置初始狀態p_i表示p中的第i個元素，i＝1,2，…，M，設置臨時變量ρ，被選取的二進制序列集合設置迭代指標s＝0，閾值Γ_L；

步驟三、根據p生成T個二進制序列并分別計算每個序列的交叉熵L(X_t)，其中，X_t表示根據p生成的T個二進制序列中的第t個序列，t＝1,2,…,T；

所述步驟三中，分別計算每個序列的交叉熵L(X_t)，其具體過程為：

其中，L(X_t)表示X_t的交叉熵，y_i表示y中的第i個元素，X_t,i為X_t中的第i個元素，‖·‖²表示向量范數的平方；

步驟四、將集合中的元素按降序排列，并令門限值其中，為Δ中第個序列的交叉熵，是向下取整函數；

步驟五、根據集合Δ中每個序列的交叉熵和Γ來更新p，將更新后的p記為p′＝{p₁,p₂,...p_M}；

所述步驟五的具體過程為：

其中，|Δ|表示集合Δ中的樣本總數，t′＝1,2,…,|Δ|，X_t′為Δ中的第t′個序列，X_t′,i為X_t′中的第i個元素，I_{·}表示指標函數，I_{·}滿足如下關系：

步驟六、根據集合Δ更新被選取的二進制序列集合，將更新后的Λ記為Λ′中的序列為Δ中的前個序列；

步驟七、判斷是否滿足且Γ≤Γ_L，若滿足，則更新迭代指標s＝s+1，令p′→p，Λ′→Λ，并重復步驟三至步驟六的過程；直至不滿足且Γ≤Γ_L時停止迭代，執行步驟八；

步驟八、根據最后一次迭代更新后的p生成估計用戶簽名序列和用戶數據

所述步驟八的具體過程為：

其中，sgn(·)表示sign函數，(·)^T代表轉置，運算符和分別表示提取的實部和虛部，j為虛數符號。

2.根據權利要求1所述的基于交叉熵迭代學習的物聯網設備用戶特征碼識別方法，其特征在于，所述步驟一中，通過天線從信道中接收信號y，信號y的形式為：

y＝Hcd+n

其中，d是活躍設備U的傳輸信號，c＝[c₁,c₂,...,c_M]^T表示活躍設備U的特征碼，M代表特征碼的長度，c_i代表特征碼的第i個碼元，i＝1,2，…，M，對角矩陣H＝diag(h₁,h₂,...,h_M)表示U到AP的信道矩陣，h_i代表發送碼元c_i時，活躍設備U到AP時的信道特性，n表示復高斯白噪聲向量。