CN110380801B - 基于lstm的协作感知算法及多usrp实现的方法 - Google Patents

基于lstm的协作感知算法及多usrp实现的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于LSTM的协作感知算法及多USRP实现的方法。本发明步骤：1、利用多台USRP和一台主机搭建协作感知平台；2、在主机上利用GNU Radio接收USRP采集得到的基带信号作为离线训练样本；3、建立LSTM网络用于样本时序特征提取，利用全连接层得到融合特征，并引入Softmax回归模型对融合特征进行分类识别；4、利用离线训练样本对步骤3搭建的网络模型进行逐层训练，具体为利用梯度下降法和反向传播算法优化模型参数，从而得到离线训练模型；5、利用步骤1所搭建的感知平台接收信号序列，然后利用步骤4得到的离线训练模型进行实时感知分类。本发明用于识别主用户信号的存在性能够取得良好的效果。

Description

基于LSTM的协作感知算法及多USRP实现的方法
技术领域
本发明提出了一种基于LSTM的协作感知算法及多USRP实现的方法。
背景技术
频谱感知是认知无线电中的一个重要环节，次用户(Secondary User，SU)通过能量检测，特征值检测和匹配滤波等方法分析所接收的信号，判决主用户(Primary User，PU)的存在情况，从而SU的接入时机。
为了克服隐藏终端、阴影衰落等问题，人们研究了多SU的协作感知算法(Cooperative Spectrum Sensing，CCS)，在融合中心(Fusion Center，FC)融合多个分布式SU所收集的数据信息进行判决，因此对数据融合方式的研究是CCS的关键。目前的研究主要包括决策融合(“与”融合、“或”融合和“KM”融合等)与数据融合(等增益融合，最大比合并等)。
此外，利用深度学习进行信号识别的研究也日益增多。已有的文献中，有利用能量检测法进行本地感知，并在融合中心使用卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks，CNN)进行融合判决，但是实际环境中的噪声是非高斯的，能量检测法受噪声影响严重。也有研究利用CNN对信号接收序列进行判决，并对通用软件无线电设备(UniversalSoftware Radio Peripheral，USRP)所接收的离线信号数据进行单节点的离线感知。
PU信号序列随时间的变化具有相关性，能够使用RNN对具有相关性的信号序列进行识别。RNN的记忆短暂，随着序列的增长会丢失早前信息，因此本发明的SU使用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)对长信号序列进行本地判决。由于SU所处环境不同，在FC使用两个全连接层对不同SU所得到的结果进行最终的融合判决。
本发明利用多台USRP搭建了频谱感知系统，利用USRP采集真实信号并构建训练、测试集，最后利用GNU Radio和训练完成的模型进行协作感知。
发明内容
本发明针对协作频谱感知问题，提出了一种基于LSTM的协作感知算法及多USRP实现的方法。
本发明中基于LSTM的协作感知算法及多USRP实现的方法的步骤是：
步骤1、利用多台USRP和一台主机搭建协作感知平台；
步骤2、在主机上利用GNU Radio接收USRP采集得到的基带信号作为离线训练样本；
步骤3、建立LSTM网络用于样本时序特征提取，利用全连接层得到融合特征，并引入Softmax回归模型对融合特征进行分类识别；
步骤4、利用步骤2的离线训练样本对步骤3搭建的网络模型进行逐层训练，具体为利用梯度下降法和反向传播算法优化模型参数，从而得到离线训练模型；
步骤5、利用步骤1所搭建的感知平台接收信号序列，然后利用步骤4得到的离线训练模型进行实时感知分类。
步骤1中，利用多台USRP和一台主机搭建协作感知平台的步骤如下：
2-1.在主机中依次安装UHD和GNU Radio，并为每台USRP烧写与UHD版本对应的FPGA image；
2-2.重新配置每台USRP的IP地址到不同网段下，同时重新配置主机端的以太网口IP，使每个以太网口分别与USRP处于同一网段下。
步骤2中利用GNU Radio接收采集得到的基带信号作为离线训练样本，具体如下：
3-1.利用GRC(GNU Radio Companion)搭建信号的接收和发射流图，在接收流图最后使用一个Vector Sink模块接收信号数据；
3-2.利用步骤3-1搭建的GRC流图生成Python源码，对源码进行修改，在源码中添加相应语句，将使用Vector Sink模块接收到的信号数据进行拆分重组，构成用于离线训练的数据集。
步骤3中，为每个USRP接收节点搭建LSTM网络用于该节点的信号时序特征提取，然后利用全连接层得到所有USRP时序特征的融合特征，最后引入Softmax回归模型对融合特征进行分类识别，具体如下：
4-1.第i个USRP接收的L点时间信号序列，通过拥有N个记忆单元的LSTM网络，得到N维的时序特征向量featurei；
4-2.将M个USRP的时序特征向量进行组合，生成一个组合特征序列：
feature＝[feature1,feature2,…,featureM]；
4-3.使用全连接层对组合特征序列feature中的各时序特征向量进行融合，然后将融合特征向量通过神经元数量为2的全连接层，并使用Softmax将输出映射为分类标签。
步骤5中，利用步骤1所搭建的感知平台接收信号序列，然后利用步骤4得到的离线训练模型进行实时感知分类，具体如下：
5-1.每台USRP均使用一个Vector Sink模块接收信号数据，截取长度为L的信号序列，并将截取到的M台USRP的数据组合成M×1×L的张量矩阵，作为输入样本；
5-2.利用函数LSTMmodel＝keras.model()调用步骤4保存的离线训练模型，然后使用LSTMmodel.predict()将步骤5-1得到的张量矩阵输入到离线训练模型中进行分类，得到输出标签[a,b]T；
5-3.输出[0,1]T表示主用户存在，[1,0]T表示主用户不存在，但a和b的值在实际输出过程中并非为0或1，而是两个位于0～1之间，且和为1的实数；定义err为输出与[0,1]T之间的欧氏距离，即
Figure GDA0003022393170000041
设定误差门限为errth，当err<errth时判定存在主用户信号，否则判定不存在。
本发明提出一种基于LSTM的协作感知算法及多USRP实现的方法，利用LSTM网络提取每个节点的接收信号的时序特征，并在融合中心FC使用两层全连接层对时序特征进行融合，最后使用Softmax将输出映射为分类标签。
本发明利用多台USRP和一台PC主机搭建协作感知平台，使用接收到的实际的离线信号数据集进行离线训练，得到该协作感知平台所对应的网络模型。然后利用训练得到的离线模型以及GNU Radio和Keras软件框架，接收实时信号并对该信号进行分类识别。
本发明的有益效果是：
1、本发明使用LSTM网络自主提取每个节点接收信号的时序特征，能够更好的挖掘时间信号的深层特征，用于识别主用户信号的存在性能够取得良好的效果
2、本发明使用两个全连接层在融合中心对所有节点的时序特征进行融合，利用反向传播算法自主调整每个时序特征的权重值，避免了人为定义的不稳定性。
3、本发明使用多台USRP和一台主机搭建了协作感知平台，并利用该平台接收的离线数据集训练网络的离线模型，最后基于此离线模型对实际信号进行实时感知，本发明算法的实际应用性得到了验证。
附图说明
图1是基于LSTM的协作感知分类网络模型；
图2是利用USRP和LSTM的协作感知流程图；
具体实施方式
下面进一步详细说明本发明的实施步骤。
如图1和2所示，基于LSTM的协作感知算法及多USRP实现的方法，具体包括以下步骤：
步骤1、利用多台USRP和一台主机搭建协作感知平台，具体如下：
1-1.在主机中依次安装UHD和GNU Radio，为验证方法的有效性，选用3台USRP搭建协作感知平台，并为每台USRP烧写与UHD版本对应的FPGA image；
1-2.重新配置每台USRP的IP地址到不同网段下，此处配置为：192.168.10.2,192.168.20.2和102.168.30.2。同时重新配置主机端的以太网口IP，使每个以太网口分别与USRP处于同一网段下，因此可以配置为：192.168.10.3,192,168.20.3和192.168.30.3。
步骤2、在主机上利用GNU Radio接收USRP采集得到的基带信号作为离线训练样本，具体如下：
2-1.利用GNU Radio Companion(简称GRC)搭建信号接收和发射流图，在接收流图最后使用一个Vector Sink模块接收信号数据。
2-2.利用2-1搭建的GRC流图生成Python源码，对源码进行修改，在源码中添加相应语句，将使用Vector Sink接收到的信号数据进行拆分重组，构成用于离线训练的数据集。
步骤3、建立LSTM网络用于样本时序特征提取，利用全连接层得到融合特征，并引入Softmax回归模型对融合特征进行分类识别，具体如下：
3-1.第i个USRP接收的L点时间信号序列通过拥有N个记忆单元的LSTM网络，得到N维的时序特征向量featurei；
3-2.将用于验证的三台USRP的时序特征向量进行组合，生成一个组合特征序列
feature＝[feature1,feature2,feature3]；
3-3.使用全连接层对组合特征序列feature中的各特征值进行融合，然后将融合特征向量通过神经元数量为2的全连接层，并使用Softmax将输出映射为分类标签。
步骤4、利用步骤2的离线训练样本对步骤3搭建的网络模型进行逐层训练，具体为利用梯度下降法和反向传播算法优化模型参数，从而得到离线训练模型；
步骤5、利用步骤1所搭建的感知平台接收信号序列，然后利用步骤4得到的离线训练模型进行实时感知分类，具体如下：
5-1.每台USRP均使用一个Vector Sink模块接收信号数据，截取长度为L的信号序列，并将截取到的3台USRP的数据组合成3×1×L的张量矩阵，作为输入样本；
5-2.利用函数LSTMmodel＝keras.model()调用步骤4保存的模型，然后使用LSTMmodel.predict()将5-1得到的样本信号输入到离线训练模型中进行分类，得到输出标签[a,b]T。
5-3.理想情况下，输出[0,1]T表示主用户存在，[1,0]T表示主用户不存在，但a和b的值在实际输出过程中并非为0或1，而是两个位于0～1之间，和为1的实数。定义err为输出与[0,1]T之间的欧氏距离，即
Figure GDA0003022393170000061
设定误差门限为errth，当err<errth时则判定存在主用户信号，否则判定不存在。

Claims (1)

1.基于LSTM的协作感知算法及多USRP实现的方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤1、利用多台USRP和一台主机搭建协作感知平台；
步骤2、在主机上利用GNU Radio接收USRP采集得到的基带信号作为离线训练样本；
步骤3、建立LSTM网络用于样本时序特征提取，利用全连接层得到融合特征，并引入Softmax回归模型对融合特征进行分类识别；
步骤4、利用步骤2的离线训练样本对步骤3搭建的网络模型进行逐层训练，具体为利用梯度下降法和反向传播算法优化模型参数，从而得到离线训练模型；
步骤5、利用步骤1所搭建的感知平台接收信号序列，然后利用步骤4得到的离线训练模型进行实时感知分类；
步骤1中，利用多台USRP和一台主机搭建协作感知平台的步骤如下：
2-1.在主机中依次安装UHD和GNU Radio，并为每台USRP烧写与UHD版本对应的FPGAimage；
2-2.重新配置每台USRP的IP地址到不同网段下，同时重新配置主机端的以太网口IP，使每个以太网口分别与USRP处于同一网段下；
步骤2中利用GNU Radio接收采集得到的基带信号作为离线训练样本，具体如下：
3-1.利用GRC(GNU Radio Companion)搭建信号的接收和发射流图，在接收流图最后使用一个Vector Sink模块接收信号数据；
3-2.利用步骤3-1搭建的GRC流图生成Python源码，对源码进行修改，在源码中添加相应语句，将使用Vector Sink模块接收到的信号数据进行拆分重组，构成用于离线训练的数据集；
步骤3中，为每个USRP接收节点搭建LSTM网络用于该节点的信号时序特征提取，然后利用全连接层得到所有USRP时序特征的融合特征，最后引入Softmax回归模型对融合特征进行分类识别，具体如下：
4-1.第i个USRP接收的L点时间信号序列，通过拥有N个记忆单元的LSTM网络，得到N维的时序特征向量featurei；
4-2.将M个USRP的时序特征向量进行组合，生成一个组合特征序列：
feature＝[feature1,feature2,…,featureM]；
4-3.使用全连接层对组合特征序列feature中的各时序特征向量进行融合，然后将融合特征向量通过神经元数量为2的全连接层，并使用Softmax将输出映射为分类标签；
步骤5中，利用步骤1所搭建的感知平台接收信号序列，然后利用步骤4得到的离线训练模型进行实时感知分类，具体如下：
5-1.每台USRP均使用一个Vector Sink模块接收信号数据，截取长度为L的信号序列，并将截取到的M台USRP的数据组合成M×1×L的张量矩阵，作为输入样本；
5-2.利用函数LSTMmodel＝keras.model()调用步骤4保存的离线训练模型，然后使用LSTMmodel.predict()将步骤5-1得到的张量矩阵输入到离线训练模型中进行分类，得到输出标签[a,b]T；
5-3.输出[0,1]T表示主用户存在，[1,0]T表示主用户不存在，但a和b的值在实际输出过程中并非为0或1，而是两个位于0～1之间，且和为1的实数；定义err为输出与[0,1]T之间的欧氏距离，即
Figure FDA0003022393160000021
设定误差门限为errth，当err<errth时判定存在主用户信号，否则判定不存在。
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