system: [SYSTEM]

user: 3. 基于神经网络的检测方案 接收机类型判决可以首先基于传统的数据信号处理算法，需要预先提取足够的干扰相关信息。然而在很多情况下(例如干扰来自未与服务小区同步的其他小区)，无法预先提取到足够信息来进行干扰判决，这种情况下传统的检测方案无法工作或性能很差。因此亟需一些其他的解决方案。在这种情况下，基于神经网络的自适应接收机可以取得很好的性能，神经网络可以从干扰相关矩阵中提取到足够的信息来进行干扰识别从而进行接收机判决。 3.1. 特征提取 采用一个包含T个训练样本的训练集去训练神经网络，该训练集可以记为 { u t ， w t } t = 1 T ，其中 u t 和 w t 分别表示第t个训练样本的特征集和标签集，其中 t ∈ { 1 ， 2 ， ⋯ ， T } 。 特征集需要从对通信性能有影响的信息中提取。干扰相关矩阵在不同IoT等级场景下包含不同特性，因此可以用于提取特征以用于训练神经网络模型。基于此，集合 u t 可从干扰相关矩阵中提取，特征提取过程可以表示如下： R k t = [ r 1 ， 1 ， k t r 1 ， 2 ， k t ⋯ r 1 ， N R ， k t r 2 ， 1 ， k t r 2 ， 2 ， k t ⋯ r 2 ， N R ， k t ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ r N R ， 1 ， k t r N R ， 2 ， k t ⋯ r N R ， N R ， k t ] (9) 其中 R k t 代表第t个训练样本中第k个子载波上的干扰相关矩阵。为实现有效的特征提取，基于 R k t ∈ ℂ N R × N R ，我们提出了三种特征提取方法，可以如下表示： 方法1： u t = [ | r 1 ， 1 ， k t | ， ⋯ ， | r N R ， 1 ， k t | ， | r 1 ， 2 ， k t | ， ⋯ ， | r N R ， 2 ， k t | ， | r 1 ， N R ， k t | ， ⋯ ， | r N R ， N R ， k t | ] (10) 方法2： u t = [ r 1 ， 1 ， k t ， ⋯ ， r N R ， 1 ， k t ， r 2 ， 2 ， k t ， ⋯ ， r N R ， 2 ， k t ， r 3 ， 3 ， k t ， ⋯ ， r N R ， 3 ， k t ， ⋯ ， r N R ， N R ， k t ] (11) 方法3： u t = [ r 1 ， 1 ， k t ， r 2 ， 2 ， k t ， ⋯ ， r N R ， N R ， k t ] (12) 方法1中， u t ∈ ℂ 1 × N R 2 。对于干扰相关矩阵 R k t 中的每个元素，其模值可以作为特征来训练神经网络。该特征提取方法可以实现很高的分类准确性。为了简化算法，可以选取干扰相关矩阵 R k t 的子集进 行训练。如方法2所示，干扰相关矩阵的主对角线及其以上的元素被选择，因此 u t ∈ ℂ 1 × ( N R 2 + N R ) / 2 。该方 法同样可以实现很高的准确性。为进一步简化计算复杂度，我们提出了方法3。只选取干扰相关矩阵 R k t 主对角线上的元素进行特征提取， u t ∈ ℂ 1 × N R ，该方法可以在实现较低的复杂度的同时具有较高的预测准确性。 为了进行信道干扰状态判决，接收端处理后的SINR可以作为代价函数。基于该代价函数，标签 w t 可由下式确定： w t = { w M R C ， ​ ​     if   γ I R C − γ M R C ≤ Δ w I R C ，             otherwise (13) 其中 Δ 为考虑到性能及计算复杂度折中的一个阈值，其可以表征信道干扰和噪声状态。当 γ I R C − γ M R C ≤ Δ 时，说明信道干扰较小，此时应该采用MRC接收机，在保证检测性能的同时降低计算复杂度。当 γ I R C − γ M R C > Δ 时，说明信道干扰较大，此时应该采用IRC接收机以获得更好的性能。基于以上过程描述，可得到训练数据集 { u t ， w t } t = 1 T 以用于训练神经网络模型。 3.2. 基于神经网络的自适应接收机及神经网络训练 该自适应接收机可基于神经网络进行信道干扰状态识别，图1为基于神经网络的自适应接收机的结构图。基于参考信号进行信道估计以得到信道矩阵和干扰相关信息。由此可得到干扰相关矩阵以进行特征提取，同时可基于性能分析进行标签分配，特征和标签构成训练数据集。基于训练集训练后可得到神经网络，学习到的分类特征可应用于未来的干扰识别及接收机判决。 图1. 基于多层神经网络的接收机的基本结构 神经网络的结果可分为输入层，隐层和输出层。每层包含若干节点，其可以从前一层的节点或直接从输入层得到输入信号，并且输出信号到下一层节点或输出层，输入输出关系可表示如下： a j [ l ] = f ( ∑ r w j r [ l ] a r [ l − 1 ] + b j [ l ] ) (14) 其中 w j r [ l ] 表示连接第 l − 1 层的第r个节点和第l层的第j个节点的权值， b j [ l ] 表示第l层的第j个节点的偏差。 a r [ l − 1 ] 表示第l层的第r个节点的输入信号， f ( x ) 表示激活函数。 在本文中采用多层感知器(Multi-Layer Perceptron， MLP)作为神经网络进行干扰识别，因为其具有非常紧凑的拓扑结构，并且可以在较少的迭代次数中得到训练。本文中应用的神经网络是全连接的，该神经网络包括两个隐层，第一层有16个节点，第二层有8个节点。隐层的激活函数采用修正线性单元(rectified linear unit， relu)函数，输出层的激活函数采用Logistic函数。 此外，为了进一步降低计算复杂度，可将信道变化相似的子载波划分为一个子载波组，从而可以划分为M个子载波组(如图2所示)。于是可用 R ¯ m 代替子载波组中各个子载波的干扰相关矩阵 R k 进行特征提取以用于训练神经网络，其中k属于子载波组m。 R ¯ m 可由下式表示： R ¯ m = 1 k m ∑ k = 1 k m R k (15) 其中 k m 是子载波组m中的子载波数目。 图2. 子载波组m中 R ¯ m 结构，其中 m ∈ { 1 ， 2 ， ⋯ ， M } 因此同一个子载波组中的子载波只需要一次基于神经网络的干扰识别来进行接收机判决，可以大大降低计算复杂度。此外，在神经网络训练中，我们在损失函数中加入正则化项，通过缩小模型参数以防止过拟合现象，可以进一步降低计算复杂度。 为初始化所用的神经网络的权值和偏差，将提取的特征 u t (如方法1，方法2或方法3)和相应的接收机标签 w t 输入到神经网络。分类特性可以基于训练数据得以学习，并且可应用于未来的接收判决，该神经网络可由下述算法1得到： Algorithm 1. Training method for neural network 算法1. 神经网络训练算法 3.3. 接收机实际应用判决 训练好的神经网络可被存储下来，并在后续的实际场景下执行干扰识别及接收机判决。在每个传输周期内，接收端根据该训练好的神经网络和当前提取到的特征信息得到当前干扰信息并且做出接收机判决，可以有效的随信道状态进行改变，得到很好的性能提升，可以表示为算法2： Algorithm 2. Receiver decision based on neural network 算法2. 基于神经网络的接收机判决 3.4. 硬判决方案 此外，常见的一种硬判决方法是基于干扰加噪声协方差矩阵的对角加载方法，通过矩阵的迹和非对角线元素和的比值来识别干扰等级，具体公式可由如下表示： η = T r ( R k ) ∑ n ≠ m | r n ， m ， k | (16) 其中 ∑ n ≠ m | r n ， m ， k | 表示干扰相关矩阵的非主对角线上元素的和。基于该比值，接收机的判决可根据以下准则： w t = { w M R C ， ​ ​     if   η ≤ θ w I R C ，         if   η > θ (17) 其中 θ 是一个与信道状态相关的阈值，可以根据信道条件决定。可以看出不同信道条件下 θ 的最优值显然是不同的，考虑到实际通信系统中信道条件是不断变化的，固定的 θ 值会带来比较明显的性能损失，因此基于神经网络的干扰感知自适应接收机提供了更优的性能。