CN111835444A - 一种无线信道场景识别方法及系统 - Google Patents

一种无线信道场景识别方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种无线信道场景识别方法及系统，属于无线通信中无线信道场景识别领域，首先建立无线信道场景模型，通过计算机仿真出不同的无线信道场景，得到信道场景基带信号y(t)pq；其次采用自相关方法对y(t)pq进行特征参数提取，提取出自相关函数Ah(t)pq，对Ah(t)pq进行傅里叶变换得到功率谱密度函数S(t)pq；再对S(t)pq作归一化处理得到归一化信道场景功率谱密度函数
Figure DDA0002543213360000011
然后设计深度学习网络，输入归一化功率普密度函数
Figure DDA0002543213360000012
与类别标签对训练搭建的深度学习网络；最后对待识别信道场景的系统，在其接收端采集通频带信号，根据上述步骤得到归一化场景功率谱密度函数
Figure DDA0002543213360000013
将
Figure DDA0002543213360000014
作为已经训练好的分类器的输入，分类器的输出即为信道场景的标签序列，可以有效地完成信道场景的判定。

Description

一种无线信道场景识别方法及系统
技术领域
本发明属于无线通信中无线信道场景识别领域，更具体地，涉及一种无线信道场景识别方法及系统。
背景技术
无线通信的传输质量与无线通信的周围环境存在很大的关系。不同的无线信道环境存在不同的特点。甚至在相同的通信环境下由于多经效应的存在会使得传输信号存在差异，电磁波在无线信道传输中通过反射、衍射以及折射形成多经效应。在接收端接收经过不同路径的同一电磁波信号，会得到不同的多经时延以及多经数目。由于多经效应的存在使得实景场景存在差异化，由此导致不同无线信道场景的单位脉冲响应存在差异化。而且信号在无线信道中伴随着大尺度衰落、小尺度衰落以及多普勒效应，导致无线信道的建模与研究十分复杂。通过识别出不同的无线信道场景类型，可以结合适当的物理层技术来匹配不同的无线信道场景，从而提高无线通信的质量。因此研究一种无线信道场景识别方法十分有意义与必要。
为了解决加性噪声信道的辨识问题，存在自适应辨识均衡处理方法，该方法可以对两种信道类型进行很好的辨识。为了降低噪声对信道盲辨识的影响，存在基于递推最小二乘的子空间跟踪方法，但是该方法对实际信道场景中的脉冲噪声非常敏感。也有利用鲁棒统计子空间跟踪方法来进行信道场景辨识的方法，该方法可以对三种信道进行识别。针对室内的无线信道场景，有基于信道强度指标的信道状态分类方法，该方法在特定的信道环境下，可以对两种信道场景进行分类，分类准确率有待提高。然而通常户外通信中，发射机离基站有一定的距离，存在反射折射等现象，且很难有直射路径，信道是服从瑞利衰落信道类型的。
目前无线信道场景识别方法存在识别范围局限，识别种类受限的缺陷，鉴于室外无线信道场景识别方法并没有得到专门的论证，一种无线信道场景识别方法被提出。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提出了一种无线信道场景识别方法及系统，利用自相关函数与傅立叶变换的特征提取方法可以从不同的无线信道场景类型中很好的提取功率谱密度函数，同时结合具有强大分类能力的人工智能深度学习算法，能够达到对不同无线信道场景分类的目的，而且具有较优的识别效果。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种无线信道场景识别方法，包括：
(1)建立无线信道场景模型，并根据所述无线信道场景模型仿真出不同的无线信道场景，对于各所述无线信道场景，采集通频带信号并进行预处理得到信道场景基带信号；
(2)采用自相关方法对所述信道场景基带信号进行特征参数提取，提取出所述信道场景基带信号的自相关函数；
(3)对所述自相关函数进行傅里叶变换得到功率谱密度函数，对所述功率谱密度函数作归一化处理得到归一化信道场景功率谱密度函数；
(4)设计深度学习网络，将所述归一化信道场景功率谱密度函数与对应的场景类别标签作为所述深度学习网络的输入，对所述深度学习网络进行训练，以采用训练好的深度学习网络对待识别的信道场景进行识别。
优选地，所述根据所述无线信道场景模型仿真出不同的无线信道场景，包括：
初始化相关参数，利用平坦滤波器法产生不同无线信道场景，通过两路高斯白噪声随机序列输入平坦滤波器，从而分别产生有色高斯白噪声随机序列，组成不同无线信道场景的实部和虚部；
在输出端获取通频带信号
Figure BDA0002543213340000031
其中，y(t)表示基带接收信号，hI(t)表示同向分量，hQ(t)表示正交分量，fc为载波频率；
对不同无线信道场景进行一阶和二阶统计分析。
优选地，对所述通频带信号进行预处理，包括：
由
Figure BDA0002543213340000032
求出所述通频带信号的基带接收信号y(t)pq，其中，φi(t)＝2π{(fc+fi)τi-fiτi}，Ci与τi分别表示第i条传播路径的信道增益与路径时延，fi表示多普勒频移，
Figure BDA0002543213340000033
v表示移动台的速度，λ表示移动台的波长，fm为最大多普勒频移，θi为第i个平面波的到达角度，p表示第p种无线信道场景，q表示第p种无线信道场景中第q个信道通频带信号，I表示传播路径数量；
将y(t)pq建模成为一个线性时变滤波器，求该滤波器的复基带脉冲响应
Figure BDA0002543213340000034
其中，δi(·)为狄拉克函数，在采样周期比路径时延之间的差大于预设阈值的情况下，路径时延τi用
Figure BDA0002543213340000035
近似表示，将h(t,τ)pq表示为
Figure BDA0002543213340000036
其中，
Figure BDA0002543213340000037
ai为第i条路径的幅值；
设定基带发射信号x(t)＝1，则将通带接收信号
Figure BDA0002543213340000038
表示为：
Figure BDA0002543213340000039
其中，hI(t)pq与hQ(t)pq分别是h(t)pq的同向分量与正交分量，
Figure BDA00025432133400000310
Figure BDA00025432133400000311
φ0是相位偏移量，
Figure BDA00025432133400000312
为时延。
优选地，步骤(2)包括：
对同向分量hI(t)pq求取自相关函数
Figure BDA0002543213340000041
Figure BDA0002543213340000042
，其中，Ph为接收信号的功率，J0(x)为贝叶斯函数，
Figure BDA0002543213340000043
fD表示最大多普勒平移，θ表示波达角；
对同向分量hI(t)pq与正交分量hQ(t)pq求取互相关函数
Figure BDA0002543213340000044
Figure BDA0002543213340000045
求取复基带脉冲响应h(t,τ)pq的自相关函数Ah(τ)pq：
Figure BDA0002543213340000046
优选地，步骤(3)包括：
对同向分量hI(t)pq的自相关函数
Figure BDA0002543213340000047
作傅立叶变换，得到功率谱密度函数
Figure BDA0002543213340000048
其中，
Figure BDA0002543213340000049
Figure BDA00025432133400000410
表示的是正交分量hQ(t)pq的自相关函数的功率谱密度函数；
对复基带脉冲响应h(t,τ)pq的自相关函数Ah(τ)pq作傅立叶变换，得到功率谱密度函数Sh(f)pq，其中，
Figure BDA00025432133400000411
fc为载波频率；
对Sh(f)pq进行归一化处理，得到归一化功率谱密度函数
Figure BDA00025432133400000412
其中，
Figure BDA00025432133400000413
优选地，所述设计深度学习网络，包括：
采用深度置信网络构建基于深度学习的无线信道场景识别分类器，所述无线信道场景识别分类器包括一个输入层h0，一个输出层O和N个隐含层h1,h2,…,hn，输入层h0的单元个数等于输入特征的维度，设置为输入特征向量特征的个数，输出层O的单元个数等于无线信道场景类型总数，最后一个隐含层hn由量子单元组成，量子单元具有多个层次的表示能力，其他隐含层都是由sigmoid单元组成。
优选地，所述采用训练好的深度学习网络对待识别的信道场景进行识别，包括：
对于待识别的无线信道场景，在接收端采集通频带信号并进行预处理得到信道场景基带信号；
采用自相关方法对所述待识别的无线信道场景的信道场景基带信号进行特征参数提取，提取出所述待识别的无线信道场景的信道场景基带信号的自相关函数；
对所述待识别的无线信道场景的信道场景基带信号的自相关函数进行傅里叶变换得到功率谱密度函数，对傅里叶变换得到的功率谱密度函数作归一化处理得到所述待识别的无线信道场景的归一化信道场景功率谱密度函数；
将所述待识别的无线信道场景的归一化信道场景功率谱密度函数作为训练好的分类器的输入，根据分类器的输出情况，完成所述待识别的无线信道场景的识别。
优选地，所述根据分类器的输出情况，完成所述待识别的无线信道场景的识别，包括：
计算分类器的输出向量与各无线信道场景类别标签向量之间的欧式距离，取最小欧式距离对应的信道场景作为所述待识别的无线信道场景的判决类型。
按照本发明的另一方面，提供了一种无线信道场景识别系统，包括：
建模仿真及信号处理模块，用于建立无线信道场景模型，并根据所述无线信道场景模型仿真出不同的无线信道场景，对于各所述无线信道场景，采集通频带信号并进行预处理得到信道场景基带信号；
自相关求取模块，用于采用自相关方法对所述信道场景基带信号进行特征参数提取，提取出所述信道场景基带信号的自相关函数；
归一化信道场景功率谱密度求取模块，用于对所述自相关函数进行傅里叶变换得到功率谱密度函数，对所述功率谱密度函数作归一化处理得到归一化信道场景功率谱密度函数；
训练识别模块，用于设计深度学习网络，将所述归一化信道场景功率谱密度函数与对应的场景类别标签作为所述深度学习网络的输入，对所述深度学习网络进行训练，以采用训练好的深度学习网络对待识别的信道场景进行识别。
按照本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：利用自相关函数与傅立叶变换的特征提取方法可以从不同的无线信道场景类型中很好的提取功率谱密度函数，同时结合具有强大分类能力的人工智能深度学习算法，能够达到对不同无线信道场景分类的目的，扩大了信道场景识别的范围，可以在复杂的无线信道场景中提取特征参数，且对不同的无线信道环境具有一定的容错性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种无线信道的生成流程图；
图3是本发明实施例提供的一种深度置信网络架构图；
图4是本发明实施例提供的一种不同无线信道场景仿真结果时域幅值图；
图5是本发明实施例提供的一种不同无线信道场景一阶二阶统计特性图；
图6是本发明实施例提供的一种在不同无线信道场景中提取的归一化功率谱密度函数，其中，(a)为经典瑞利信道中归一化功率谱密度函数，(b)为高斯衰落信道中归一化功率谱密度函数，(c)为平坦衰落信道中归一化功率谱密度函数，(d)为圆拱衰落信道中归一化功率谱密度函数，(e)为巴特沃兹衰落信道中归一化功率谱密度函数；
图7是本发明实施例提供的一种对不同无线信道场景识别的三维特征结果图；
图8是本发明实施例提供的一种系统结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明提出了一种无线信道场景识别方法对不同的无线信道场景进行了辨识。该方法结合了自相关函数与傅立叶变换，目的在于获取无线信道的功率谱密度函数，并对其进行了归一化处理，同时结合深度学习进行进一步分类处理，通过搭建深度置信网络，结合功率谱密度函数与类别标签对作为训练数据，最终实现了不同无线信道场景识别的目的。识别效果优越，达到了非常高的识别精度。
实施例一
如图1所示是本发明实施例提供的一种无线信道场景识别方法的流程示意图，包括以下步骤：
S1：建立无线信道场景模型：在无线通信中，发送信号为s(t)＝Acos(2πfct)，其中，A为信号幅值，fc为载波频率，t为时间。一个平面波以角度θ到达，移动台的速度为v波沿水平方向到达。令x(t)为基带发射信号，则相应的通频带发射信号为：
Figure BDA0002543213340000081
其中，Re[(t)]表示s(t)的实部。通过具有I条传播路径的散射信道后，通频带接收信号为：
Figure BDA0002543213340000082
其中，y(t)表示基带接收信号，Ci与τi分别表示第i条传播路径的信道增益与时延，fi表示多普勒频移。移动台的速度v和波长λ，多普勒频移表示为：
Figure BDA0002543213340000083
其中，fm为最大多普勒频移，θi为第i个平面波的到达角度。
S2：无线信道场景实现与通频带信号
Figure BDA0002543213340000084
的预处理：利用平坦滤波器法产生不同无线信道场景，采集通频带信号
Figure BDA0002543213340000085
并进行预处理，其中，p代表第p种无线信道场景，q代表第q个信道通频带信号。求出通频带信号
Figure BDA0002543213340000086
的基带信号y(t)pq，通过基带信号y(t)pq求出复基带脉冲响应h(t,τ)pq，利用复基带脉冲响应h(t,τ)pq求出h(t,τ)pq的同向分量hI(t)pq与正交分量hQ(t)pq。其中，τ代表路径时延。
S3：求取无线信道的自相关函数Ah(t)pq：利用自相关函数方法对同向分量hI(t)pq求取自相关函数
Figure BDA0002543213340000087
对同向分量hI(t)pq与正交分量hQ(t)pq求取互相关函数
Figure BDA0002543213340000088
最后对复基带脉冲响应h(t,τ)pq求取自相关函数Ah(τ)pq。
S4：求取Ah(τ)pq的归一化功率谱密度函数
Figure BDA0002543213340000089
对复基带脉冲响应h(t,τ)pq的自相关函数Ah(τ)pq作傅立叶变换，得到功率谱密度函数Sh(f)pq，对Sh(f)pq进行归一化处理得到归一化功率谱密度函数
Figure BDA00025432133400000810
S5：针对不同信道场景依次重复上述步骤S2到S4，利用得到的归一化功率谱密度函数
Figure BDA00025432133400000811
与类别标签对构建训练样本集，作为深度学习网络分类器的输入向量，对应的类别标签作为深度学习网络的输出向量，完成分类器的训练。
S6：对上述通信系统待识别无线信道场景的时段，在接收端采集通频带信号，根据上述步骤S2到S4，计算其归一化功率谱密度函数
Figure BDA0002543213340000091
将
Figure BDA0002543213340000092
作为上述步骤S5已经训练好的分类器的输入，根据分类器的输出情况，完成无线信道场景的识别。
在本发明实施例中，如图2所示，步骤S2中利用平坦滤波器法产生无线信道场景，其具体步骤如下：
(a)初始化相关参数：包括系统采样频率，采样点数，最大多普勒平移；
(b)利用平坦滤波器法产生不同无线信道场景，通过两路高斯白噪声随机序列输入平坦滤波器，从而分别产生有色高斯白噪声随机序列，组成不同无线信道场景的实部和虚部；
如图4所示是本发明实施例提供的一种不同无线信道场景仿真结果时域幅值图，从上到下依次为经典瑞利信道仿真结果时域幅值图，瑞利平坦衰落信道仿真结果时域幅值图，瑞利高斯衰落信道仿真结果时域幅值图，巴特沃兹衰落信道仿真结果时域幅值图，瑞利圆拱衰落信道仿真结果时域幅值图；从图4中可以看出，在最大多普勒平移fd＝500Hz，采样点为6000时，五种无线信道时域波形呈现出了不同的特点。
(c)在输出端获取通频带信号
Figure BDA0002543213340000093
Figure BDA0002543213340000094
hI(t)表示同向分量，hQ(t)表示正交分量。
(d)对不同无线信道场景进行一阶和二阶统计分析，如图5所示，其中，左图表示经典瑞利信道、瑞利平坦衰落信道、瑞利高斯衰落信道、巴特沃兹衰落信道及瑞利圆拱衰落信道的幅值统计特性，不同信道的一阶统计特性服从瑞利分布；图5右图表示不同信道的角度统计特性，不同的信道场景二阶角度统计特性服从均匀分布。从图5中可以得出五种仿真信道均符合要求，可以用于无线信道识别测试。
在本发明实施例中，步骤S2中对通频带信号
Figure BDA0002543213340000101
进行预处理，其具体步骤如下：
(i)求通频带接收信号
Figure BDA0002543213340000102
的基带信号y(t)pq：利用公式
Figure BDA0002543213340000103
求出通频带的基带接收信号y(t)pq，其中，φi(t)＝2π{(fc+fi)τi-fiτi}，Ci与τi分别表示第i条传播路径的信道增益与时延，fi表示多普勒频移。移动台的速度v和波长λ，则多普勒频移表示为：
Figure BDA0002543213340000104
其中，fm为最大多普勒频移，θi为第i个平面波的到达角度；
(ii)求该滤波器的复基带脉冲响应h(t,τ)pq：将y(t)pq建模成为一个线性时变滤波器，求该滤波器的复基带脉冲响应
Figure BDA0002543213340000105
其中，Ci与τi分别表示第i条传播路径的信道增益与路径时延，δi(·)为狄拉克函数。在采样周期比路径时延之间的差大于预设阈值时，路径时延τi就可以用
Figure BDA0002543213340000106
近似表示，h(t,τ)pq就可以表示为
Figure BDA0002543213340000107
其中，
Figure BDA0002543213340000108
ai为第i条路径的幅值。
其中，预设阈值可以根据实际需要确定，以保证采样周期比路径时延大很多即可，预设阈值的具体大小本发明实施例不做唯一性限定。
(iii)求出h(t)pq的同向分量hI(t)pq与正交分量hQ(t)pq：设定基带发射信号x(t)＝1，则通带接收信号
Figure BDA0002543213340000109
可以表示为：
Figure BDA00025432133400001010
其中，hI(t)pq与hQ(t)pq分别是h(t)pq的同向分量与正交分量，
Figure BDA00025432133400001011
Figure BDA0002543213340000111
在本发明实施例中，步骤S3中利用自相关法求取无线信道的自相关函数Ah(t)pq，其具体步骤如下：
(3.1)对同向分量hI(t)pq求取自相关函数
Figure BDA0002543213340000112
Figure BDA0002543213340000113
，其中，Ph为接收信号的功率，J0(x)为贝叶斯函数，
Figure BDA0002543213340000114
fD表示最大多普勒平移，θ表示波达角。
(3.2)对同向分量hI(t)pq与正交分量hQ(t)pq求取互相关函数
Figure BDA0002543213340000115
Figure BDA0002543213340000116
(3.3)求取复基带脉冲响应h(t,τ)pq的自相关函数Ah(τ)pq：
Figure BDA0002543213340000117
在本发明实施例中，步骤S4中求取Ah(τ)pq的归一化功率谱密度函数
Figure BDA0002543213340000118
具体实施步骤：
(4.1)对同向分量hI(t)pq的自相关函数
Figure BDA0002543213340000119
作傅立叶变换，得到功率谱密度函数
Figure BDA00025432133400001110
Figure BDA00025432133400001111
其中，
Figure BDA00025432133400001112
表示的是正交分量hQ(t)pq的自相关函数的功率谱密度函数。
(4.2)对复基带脉冲响应h(t,τ)pq的自相关函数Ah(τ)pq作傅立叶变换，得到功率谱密度函数Sh(f)pq，
Figure BDA00025432133400001113
其中fc为载波频率；
(4.3)对Sh(f)pq进行归一化处理，得到归一化功率谱密度函数
Figure BDA00025432133400001114
Figure BDA00025432133400001115
如图6所示是本发明实施例提供的一种在不同无线信道场景中提取的归一化功率谱密度函数，其中，(a)为经典瑞利信道中归一化功率谱密度函数，(b)为高斯衰落信道中归一化功率谱密度函数，(c)为平坦衰落信道中归一化功率谱密度函数，(d)为圆拱衰落信道中归一化功率谱密度函数，(e)为巴特沃兹衰落信道中归一化功率谱密度函数，从图6中可以看出不同的无线信道场景所提取的归一化功率谱密度函数各不相同，具有很强的特征差异，相同的无线信道场景提取的归一化功率谱密度函数大致相同，说明该特征参数可以很好的用于识别不同的无线信道场景。
在本发明实施例中，步骤S5中构建基于深度学习的无线信道场景识别分类器具体实施步骤：
如图3所示，构建基于深度学习的无线信道场景识别分类器时采用深度置信网络，包括一个输入层h0，一个输出层O和N个隐含层h1,h2,…,hn，输入层h0的单元个数等于输入特征的维度，设置为输入特征向量特征的个数；输出层O的单元个数等于无线信道场景类型总数，最后一个隐含层hn由量子单元组成，量子单元具有多个层次的表示能力，其他隐含层都是由sigmoid单元组成。
在本发明实施例中，步骤S6中根据分类器的输出情况，完成无线信道场景的判决，以此计算分类器输出向量与各无线信道场景标签向量之间的欧式距离，取最小欧式距离对应的信道场景作为输出判决。
如图7所示是本发明实施例提供的一种对不同无线信道场景识别的三维特征结果图，从图7可以看出：不同的无线信道场景被识别在不同的三维空间范围内，相同的信道场景被准确的识别出来，聚类到一定的空间范围内，由此说明本发明对不同无线信道场景具有很好的识别效果。
在本发明实施例中，提供了一种无线信道场景识别方法，首先建立无线信道场景模型，通过计算机仿真出不同的无线信道场景，得到信道场景基带信号y(t)pq；其次采用自相关方法对y(t)pq进行特征参数提取，提取出自相关函数Ah(t)pq，对Ah(t)pq进行傅里叶变换得到功率谱密度函数S(t)pq，再对S(t)pq作归一化处理得到归一化信道场景功率谱密度函数
Figure BDA0002543213340000131
然后设计深度学习网络，输入归一化功率普密度函数
Figure BDA0002543213340000132
与类别标签对训练搭建的深度学习网络；最后对待识别信道场景的系统，在其接收端采集通频带信号，根据上述步骤的方法得到归一化场景功率谱密度函数
Figure BDA0002543213340000133
将
Figure BDA0002543213340000134
作为已经训练好的分类器的输入，分类器的输出即为信道场景的标签序列，完成信道场景的判定。本发明能够对多种无线信道场景进行分类识别，扩大了无线信道场景识别的范围。对独立同分布瑞利信道具有鲁棒性且泛化能力较强，能够获得很好的分类识别效果。可以在复杂的无线信道场景中提取特征参数，且分类器的学习训练简单，对无线信道场景分类可靠有效。
实施例二
如图8所示是本发明实施例提供的一种系统结构示意图，包括：
建模仿真及信号处理模块801，用于建立无线信道场景模型，并根据无线信道场景模型仿真出不同的无线信道场景，对于各无线信道场景，采集通频带信号并进行预处理得到信道场景基带信号；
自相关求取模块802，用于采用自相关方法对信道场景基带信号进行特征参数提取，提取出信道场景基带信号的自相关函数；
归一化信道场景功率谱密度求取模块803，用于对自相关函数进行傅里叶变换得到功率谱密度函数，对功率谱密度函数作归一化处理得到归一化信道场景功率谱密度函数；
训练识别模块804，用于设计深度学习网络，将归一化信道场景功率谱密度函数与对应的场景类别标签作为深度学习网络的输入，对深度学习网络进行训练，以采用训练好的深度学习网络对待识别的信道场景进行识别。
其中，各模块的具体实施方式可以参考上述方法实施例的描述，本发明实施例将不再复述。
在本发明实施例中，提供了一种无线信道场景识别系统，首先建立无线信道场景模型，通过计算机仿真出不同的无线信道场景，得到信道场景基带信号y(t)pq；其次采用自相关方法对y(t)pq进行特征参数提取，提取出自相关函数Ah(t)pq，对Ah(t)pq进行傅里叶变换得到功率谱密度函数S(t)pq，再对S(t)pq作归一化处理得到归一化信道场景功率谱密度函数
Figure BDA0002543213340000141
然后设计深度学习网络，输入归一化功率普密度函数
Figure BDA0002543213340000142
与类别标签对训练搭建的深度学习网络；最后对待识别信道场景的系统，在其接收端采集通频带信号，根据上述步骤的方法得到归一化场景功率谱密度函数
Figure BDA0002543213340000143
将
Figure BDA0002543213340000144
作为已经训练好的分类器的输入，分类器的输出即为信道场景的标签序列，完成信道场景的判定。本发明能够对多种无线信道场景进行分类识别，扩大了无线信道场景识别的范围。对独立同分布瑞利信道具有鲁棒性且泛化能力较强，能够获得很好的分类识别效果。可以在复杂的无线信道场景中提取特征参数，且分类器的学习训练简单，对无线信道场景分类可靠有效。
实施例三
本申请还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现方法实施例中的无线信道场景识别方法。
需要指出，根据实施的需要，可将本申请中描述的各个步骤/部件拆分为更多步骤/部件，也可将两个或多个步骤/部件或者步骤/部件的部分操作组合成新的步骤/部件，以实现本发明的目的。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无线信道场景识别方法，其特征在于，包括：
(1)建立无线信道场景模型，并根据所述无线信道场景模型仿真出不同的无线信道场景，对于各所述无线信道场景，采集通频带信号并进行预处理得到信道场景基带信号；
(2)采用自相关方法对所述信道场景基带信号进行特征参数提取，提取出所述信道场景基带信号的自相关函数；
(3)对所述自相关函数进行傅里叶变换得到功率谱密度函数，对所述功率谱密度函数作归一化处理得到归一化信道场景功率谱密度函数；
(4)设计深度学习网络，将所述归一化信道场景功率谱密度函数与对应的场景类别标签作为所述深度学习网络的输入，对所述深度学习网络进行训练，以采用训练好的深度学习网络对待识别的信道场景进行识别。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述无线信道场景模型仿真出不同的无线信道场景，包括：
初始化相关参数，利用平坦滤波器法产生不同无线信道场景，通过两路高斯白噪声随机序列输入平坦滤波器，从而分别产生有色高斯白噪声随机序列，组成不同无线信道场景的实部和虚部；
在输出端获取通频带信号
Figure FDA0002543213330000011
其中，y(t)表示基带接收信号，hI(t)表示同向分量，hQ(t)表示正交分量，fc为载波频率；
对不同无线信道场景进行一阶和二阶统计分析。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述通频带信号进行预处理，包括：
由
Figure FDA0002543213330000012
求出所述通频带信号的基带接收信号y(t)pq，其中，φi(t)＝2π{(fc+fi)τi-fiτi}，Ci与τi分别表示第i条传播路径的信道增益与路径时延，fi表示多普勒频移，
Figure FDA0002543213330000021
v表示移动台的速度，λ表示移动台的波长，fm为最大多普勒频移，θi为第i个平面波的到达角度，p表示第p种无线信道场景，q表示第p种无线信道场景中第q个信道通频带信号，I表示传播路径数量；
将y(t)pq建模成为一个线性时变滤波器，求该滤波器的复基带脉冲响应
Figure FDA0002543213330000022
其中，δi(·)为狄拉克函数，在采样周期比路径时延之间的差大于预设阈值的情况下，路径时延τi用
Figure FDA0002543213330000023
近似表示，将h(t,τ)pq表示为
Figure FDA0002543213330000024
其中，
Figure FDA0002543213330000025
ai为第i条路径的幅值；
设定基带发射信号x(t)＝1，则将通带接收信号
Figure FDA0002543213330000026
表示为：
Figure FDA0002543213330000027
其中，hI(t)pq与hQ(t)pq分别是h(t)pq的同向分量与正交分量，
Figure FDA0002543213330000028
Figure FDA0002543213330000029
φ0是相位偏移量，
Figure FDA00025432133300000210
为时延。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(2)包括：
对同向分量hI(t)pq求取自相关函数
Figure FDA00025432133300000211
Figure FDA00025432133300000212
，其中，Ph为接收信号的功率，J0(x)为贝叶斯函数，
Figure FDA00025432133300000213
fD表示最大多普勒平移，θ表示波达角；
对同向分量hI(t)pq与正交分量hQ(t)pq求取互相关函数
Figure FDA00025432133300000214
Figure FDA00025432133300000215
求取复基带脉冲响应h(t,τ)pq的自相关函数Ah(τ)pq：
Figure FDA0002543213330000031
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤(3)包括：
对同向分量hI(t)pq的自相关函数
Figure FDA0002543213330000032
作傅立叶变换，得到功率谱密度函数
Figure FDA0002543213330000033
其中，
Figure FDA0002543213330000034
表示的是正交分量hQ(t)pq的自相关函数的功率谱密度函数；
对复基带脉冲响应h(t,τ)pq的自相关函数Ah(τ)pq作傅立叶变换，得到功率谱密度函数Sh(f)pq，其中，
Figure FDA0002543213330000035
fc为载波频率；
对Sh(f)pq进行归一化处理，得到归一化功率谱密度函数
Figure FDA0002543213330000036
其中，
Figure FDA0002543213330000037
6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述设计深度学习网络，包括：
采用深度置信网络构建基于深度学习的无线信道场景识别分类器，所述无线信道场景识别分类器包括一个输入层h0，一个输出层O和N个隐含层h1,h2,…,hn，输入层h0的单元个数等于输入特征的维度，设置为输入特征向量特征的个数，输出层O的单元个数等于无线信道场景类型总数，最后一个隐含层hn由量子单元组成，量子单元具有多个层次的表示能力，其他隐含层都是由sigmoid单元组成。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用训练好的深度学习网络对待识别的信道场景进行识别，包括：
对于待识别的无线信道场景，在接收端采集通频带信号并进行预处理得到信道场景基带信号；
采用自相关方法对所述待识别的无线信道场景的信道场景基带信号进行特征参数提取，提取出所述待识别的无线信道场景的信道场景基带信号的自相关函数；
对所述待识别的无线信道场景的信道场景基带信号的自相关函数进行傅里叶变换得到功率谱密度函数，对傅里叶变换得到的功率谱密度函数作归一化处理得到所述待识别的无线信道场景的归一化信道场景功率谱密度函数；
将所述待识别的无线信道场景的归一化信道场景功率谱密度函数作为训练好的分类器的输入，根据分类器的输出情况，完成所述待识别的无线信道场景的识别。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据分类器的输出情况，完成所述待识别的无线信道场景的识别，包括：
计算分类器的输出向量与各无线信道场景类别标签向量之间的欧式距离，取最小欧式距离对应的信道场景作为所述待识别的无线信道场景的判决类型。
9.一种无线信道场景识别系统，其特征在于，包括：
建模仿真及信号处理模块，用于建立无线信道场景模型，并根据所述无线信道场景模型仿真出不同的无线信道场景，对于各所述无线信道场景，采集通频带信号并进行预处理得到信道场景基带信号；
自相关求取模块，用于采用自相关方法对所述信道场景基带信号进行特征参数提取，提取出所述信道场景基带信号的自相关函数；
归一化信道场景功率谱密度求取模块，用于对所述自相关函数进行傅里叶变换得到功率谱密度函数，对所述功率谱密度函数作归一化处理得到归一化信道场景功率谱密度函数；
训练识别模块，用于设计深度学习网络，将所述归一化信道场景功率谱密度函数与对应的场景类别标签作为所述深度学习网络的输入，对所述深度学习网络进行训练，以采用训练好的深度学习网络对待识别的信道场景进行识别。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
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