CN109687897B - 基于深度学习大规模mimo系统的叠加csi反馈方法 - Google Patents

基于深度学习大规模mimo系统的叠加csi反馈方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于深度学习大规模MIMO系统的叠加CSI反馈方法，用户端读取一段信道状态信息和一段上行数据；对信道状态信息扩频处理，得到扩频序列，对上行数据进行数字调制，得到上行调制序列；将扩频序列与上行调制序列进行加权叠加，得到叠加序列，用户端发射叠加序列，基站端接收得到接收序列；构建模型HDNet，模型HDNet包括信道状态信息估计模型和上行数据检测模型；初始化模型参数，离线训练模型HDNet，误差收敛后保存模型；在线接收信号，得到在线接收序列，根据在线接收序列，用训练好的模型HDNet恢复出信道状态信息的估计值，检测出上行数据的检测值。本发明的反馈不需要额外的频谱开销，可提高反馈CSI的恢复精度，并减小了系统的处理复杂度。

Description

基于深度学习大规模MIMO系统的叠加CSI反馈方法
技术领域
本发明涉及大规模MIMO(multiple input multiple output)系统的叠加信道状态信息反馈技术领域，特别涉及一种基于深度学习大规模MIMO系统的叠加信道状态信息反馈方法。
背景技术
作为满足未来5G(the fifth generation)网络高效频谱效率和能量效率的关键技术，大规模MIMO系统通过基站端部署的上百根天线，能在不增加发射功率和系统带宽的情况下为更多用户提供无线数据服务。同时，大规模MIMO系统中诸多带来性能提升的操作(如多用户调度、速率分配、发射端预编码等)依赖于准确的下行信道状态信息(CSI,channel state information)的获取。在频分双工(FDD，frequency division duplex)大规模MIMO系统中信道间的互惠性不再适用，CSI只能由用户端反馈回基站。
传统基于码本的CSI方案因天线数众多，所需码本维度巨大，继而变得难以适用；而利用信号稀疏特性的压缩感知(CS，compressed sensing)反馈技术虽能一定程度上降低系统的反馈开销，但在反馈过程中占用一定的频谱资源。
近年来，叠加(SC，superimposed coding)技术以其能够高效利用频谱资源的特性，被广泛应用于无线通信各领域。同时，深度学习因其精度高，计算速度快等优点，引起广泛关注。本发明结合SC和CS技术优点，将CSI加权叠加到信息序列上反馈回基站，在接收端利用深度学习技术恢复CSI。继而在不增加频谱开销的情况下，提高CSI的重构精度以及重构速率，为信道反馈研究带来更多可实施方案，具有重大意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度学习大规模MIMO系统的叠加信道状态信息反馈方法，与传统叠加反馈方法相比，本方法借助深度神经网络，在不增加额外带宽资源的条件下，减小了系统的处理复杂度，同时有效提高了重构反馈CSI的精度和速率。
具体的发明方案为：
基于深度学习大规模MIMO系统的叠加信道状态信息反馈方法，包括以下步骤：
(1)用户端读取长度为NH的信道状态信息H和长度为2ND的上行数据D，对信道状态信息H进行扩频处理得到长度为ND的扩频序列Hspread，对上行数据D进行数字调制得到长度为ND的上行调制序列Dmodulate；
所述的信道状态信息H，扩频序列Hspread和上行调制序列Dmodulate的元素均为复数；
所述的上行数据D的元素均为二进制比特；
(2)将扩频序列Hspread与上行调制序列Dmodulate进行加权叠加得到长度为ND的叠加序列S，用户端发射叠加序列S，基站端接收得到长度为ND的接收序列R；所述的叠加序列S和接收序列R的元素均为复数；
(3)构建模型HDNet，所述的模型HDNet包括信道状态信息估计模型fH(R)和上行数据检测模型fD(R)；
(4)初始化模型HDNet参数，离线训练模型HDNet，误差收敛后保存模型；
(5)在线接收信号，得到在线接收序列Ronline，根据在线接收序列Ronline，用训练好的模型HDNet恢复出信道状态信息的估计值
Figure BDA0001976848170000021
检测出上行数据的检测值
Figure BDA0001976848170000022
所述的信道状态信息的估计值
Figure BDA0001976848170000023
的元素均为复数；
所述的上行数据的检测值
Figure BDA0001976848170000024
的元素均为二进制比特。
其中，该方法步骤(1)所述扩频包括：
生成长度为K的Zadoff-Chu序列
Figure BDA0001976848170000025
计算信道状态信息H与Q的kronecker乘积得到长度为ND的扩频序列Hspread，即：
Figure BDA0001976848170000026
其中，
Figure BDA0001976848170000027
表示kronecker积，K根据工程经验设置，ND与K满足ND＝NH×K。
其中，该方法步骤(2)所述加权叠加可表示为：
Figure BDA0001976848170000028
其中，ρ表示叠加因子，EK表示用户发送功率。
其中，该方法步骤(3)包括以下步骤：
(3-1)信道状态信息估计模型fH(R)包含1个输入层，mH个全连接层(mH≥3)，1个输出层，输入层节点数为2ND，各全连接层节点数分别为
Figure BDA0001976848170000031
输出层节点数为2NH，全连接层均采用Leaky ReLU函数作为激活函数，以均方误差(MSE)作为损失函数，将接收序列R作为输入，期望输出为信道状态信息H；
(3-2)上行数据检测模型fD(R)包含1个输入层，mD个全连接层(mD≥3)，1个输出层，输入层节点数为2ND，各全连接层节点数分别为
Figure BDA0001976848170000032
Figure BDA0001976848170000033
输出层节点数为2ND，全连接层均采用Leaky ReLU函数作为激活函数，以交叉熵函数作为损失函数，将接收序列R作为输入，期望输出为上行数据D。
本发明的有益效果是：在不增加额外的频谱开销条件下，提高了反馈CSI的恢复精度，并减小了系统的处理复杂度。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为实施例模型HDNet结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，基于深度学习大规模MIMO系统的叠加信道状态信息反馈方法，包括以下步骤：
1)用户端读取长度为NH的信道状态信息H和长度为2ND的上行数据D，对信道状态信息H进行扩频处理得到长度为ND的扩频序列Hspread，对上行数据D进行数字调制得到长度为ND的上行调制序列Dmodulate；
所述的信道状态信息H，扩频序列Hspread和上行调制序列Dmodulate的元素均为复数；
所述的上行数据D的元素均为二进制比特；
具体地，该方法步骤1)所述扩频包括：
生成长度为K的Zadoff-Chu序列
Figure BDA0001976848170000034
计算信道状态信息H与Q的kronecker乘积得到长度为ND的扩频序列Hspread，即：
Figure BDA0001976848170000041
其中，
Figure BDA0001976848170000042
表示kronecker积，K根据工程经验设置，ND与K满足ND＝NH×K；
示例1：所述步骤1)示例如下：
假设：NH＝4，ND＝12，K＝3，Q＝(1+1j,2+2j,3+3j)，
信道状态信息：H＝(0.2+0.3j,0.4+0.5j,0.6+0.7j,0.8+0.9j)，
上行数据：D＝(0,1,1,0,1,1,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,0)；
信道状态信息H按照公式
Figure BDA0001976848170000043
扩频后得到的扩频序列：
Figure BDA0001976848170000044
上行数据D采用数字调制后得到的上行调制序列：
Dmodulate＝(-1+1j,1-1j,1+1j,-1-1j,1-1j,-1+1j,1-1j,-1+1j,1+1j,-1-1j,-1+1j,1-1j)；
2)将扩频序列Hspread与上行调制序列Dmodulate进行加权叠加得到长度为ND的叠加序列S，用户端发射叠加序列S，基站端接收得到长度为ND的接收序列R；
所述的叠加序列S和接收序列R的元素均为复数；
具体地，该方法步骤2)所述加权叠加可表示为：
Figure BDA0001976848170000045
其中，ρ表示叠加因子，EK表示用户发送功率；
示例2：所述步骤2)示例如下：
假设：ρ＝0.2，EK＝100，调制序列：Dmodulate＝(1-1j,-1+1j,1+1j)，
扩频后序列：Hspread＝(0.2+0.3j,0.4+0.5j,0.6+0.7j)，
按照加权叠加公式
Figure BDA0001976848170000046
可计算出叠加序列：
S＝(0.984-7.603j,-7.155+11.180j,11.628+12.075j)；
构建模型HDNet，所述的模型HDNet包括信道状态信息估计模型fH(R)和上行数据检测模型fD(R)；
如图2所示，在本申请的实施例中，所述步骤3)包括：
3-1)信道状态信息估计模型fH(R)包含1个输入层，mH个全连接层(mH≥3)，1个输出层，输入层节点数为2ND，各全连接层节点数分别为
Figure BDA0001976848170000051
输出层节点数为2NH，全连接层均采用Leaky ReLU函数作为激活函数，以均方误差(MSE)作为损失函数，将接收序列R作为输入，期望输出为信道状态信息H；
3-2)上行数据检测模型fD(R)包含1个输入层，mD个全连接层(mD≥3)，1个输出层，输入层节点数为2ND，各全连接层节点数分别为
Figure BDA0001976848170000052
Figure BDA0001976848170000053
输出层节点数为2ND，全连接层均采用Leaky ReLU函数作为激活函数，以交叉熵函数作为损失函数，将接收序列R作为输入，期望输出为上行数据D；
3)初始化模型HDNet参数，离线训练模型HDNet，误差收敛后保存模型；
4)在线接收信号，得到在线接收序列Ronline，根据在线接收序列Ronline，用训练好的模型HDNet恢复出信道状态信息的估计值
Figure BDA0001976848170000054
检测出上行数据的检测值
Figure BDA0001976848170000055
所述的信道状态信息的估计值
Figure BDA0001976848170000056
的元素均为复数；
所述的上行数据的检测值
Figure BDA0001976848170000057
的元素均为二进制比特。
需要说明的是，本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的实施方法，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.基于深度学习大规模MIMO系统的叠加CSI反馈方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)用户端读取长度为NH的信道状态信息H和长度为2ND的上行数据D，对信道状态信息H进行扩频处理得到长度为ND的扩频序列Hspread，对上行数据D进行数字调制得到长度为ND的上行调制序列Dmodulate；
所述的信道状态信息H，扩频序列Hspread和上行调制序列Dmodulate的元素均为复数；
所述的上行数据D的元素均为二进制比特；
(2)将扩频序列Hspread与上行调制序列Dmodulate进行加权叠加得到长度为ND的叠加序列S，用户端发射叠加序列S，基站端接收得到长度为ND的接收序列R；
所述的叠加序列S和接收序列R的元素均为复数；
(3)构建模型HDNet，所述的模型HDNet包括信道状态信息估计模型fH(R)和上行数据检测模型fD(R)；
(4)初始化模型HDNet参数，离线训练模型HDNet，误差收敛后保存模型；
(5)在线接收信号，得到在线接收序列Ronline，根据在线接收序列Ronline，用训练好的模型HDNet恢复出信道状态信息的估计值
Figure FDA0003271855380000011
检测出上行数据的检测值
Figure FDA0003271855380000012
所述的信道状态信息的估计值
Figure FDA0003271855380000013
的元素均为复数；
所述的上行数据的检测值
Figure FDA0003271855380000014
的元素均为二进制比特；
步骤(1)所述扩频包括：
生成长度为K的Zadoff-Chu序列
Figure FDA0003271855380000015
计算信道状态信息H与Q的kronecker乘积得到长度为ND的扩频序列Hspread，即：
Figure FDA0003271855380000016
其中，
Figure FDA0003271855380000017
表示kronecker积，K根据工程经验设置，ND与K满足ND＝NH×K；
步骤(2)所述的加权叠加表示为：
Figure FDA0003271855380000018
其中，ρ表示叠加因子，EK表示用户发送功率；
步骤(3)包括以下步骤：
(3-1)信道状态信息估计模型fH(R)包含1个输入层，mH个全连接层，mH≥3，1个输出层，输入层节点数为2ND，各全连接层节点数分别为l1ND，…，
Figure FDA0003271855380000021
li≥2,i＝1,…,mH,输出层节点数为2NH，全连接层均采用Leaky ReLU函数作为激活函数，以均方误差作为损失函数，将接收序列R作为输入，期望输出为信道状态信息H；
(3-2)上行数据检测模型fD(R)包含1个输入层，mD个全连接层，mD≥3，1个输出层，输入层节点数为2ND，各全连接层节点数分别为k1ND，…，
Figure FDA0003271855380000022
ki≥2,i＝1,…,mD，输出层节点数为2ND，全连接层均采用Leaky ReLU函数作为激活函数，以交叉熵函数作为损失函数，将接收序列R作为输入，期望输出为上行数据D。
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Application publication date: 20190426

Assignee: Chengdu Tiantongrui Computer Technology Co.,Ltd.

Assignor: XIHUA University

Contract record no.: X2023510000028

Denomination of invention: Stacked CSI Feedback Method for Large scale MIMO Systems Based on Deep Learning

Granted publication date: 20211228

License type: Common License

Record date: 20231124