CN112182961A - 一种换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法 - Google Patents

一种换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法 Download PDF

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CN112182961A CN202011010619.2A CN202011010619A CN112182961A CN 112182961 A CN112182961 A CN 112182961A CN 202011010619 A CN202011010619 A CN 202011010619A CN 112182961 A CN112182961 A CN 112182961A
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Abstract

本发明提出一种换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，解决现有无线网络信道建模预测方法过于笼统且未考虑过拟合的问题，首先获取换流站内的测量数据，然后对已有的测量数据进行相关特征提取、处理，将相关特征组成的数据集划分，同时建立了全连接神经网络，并将划分后的数据集作为全连接神经网络的输入，采用随机梯度下降法，在损失函数中加入L2规范化项来训练全连接神经网络，减轻网络的过拟合现象，最后通过训练后的全连接神经网络得到换流站大尺度衰落的最终预测值，提高了复杂环境下，换流站内无线网络信道大尺度衰落预测值的准确性。

Description

一种换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法
技术领域
本发明涉及无线网络信道建模预测的技术领域，更具体地，涉及一种换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法。
背景技术
在高压直流输电系统中，换流站是极其重要的组成部分，其主要完成直流电与交流电之间的转换功能。由于换流站的功能特征，换流站内存在强电磁干扰，极大的影响了换流站内的无线网络。同时，换流站内的基础设施与大型设备对信号存在遮挡，即非视距(NLOS)场景比较多，这也会对无线网络产生不可忽视的影响。
为了保证换流站内的无线网络服务质量，需要研究强电磁、遮挡、距离等对无线网络覆盖的影响，建立一种符合换流站实际环境状况的无线网络信道模型。无线信道大尺度衰落模型是无线通信系统站址规划、资源分配、性能评估及优化的重要组成部分。2019年9月6日，公布号为CN110213003A的中国专利中公开了一种无线信道大尺度衰落建模方法及装置，解决了传统基于经验、半经验的路径损耗模型存在计算量大，干扰因素多及预测不准确的问题，但此专利公开的建模预测方法过于笼统且未考虑过拟合的问题，最终模型可能在训练集上效果好，在测试集上效果差，导致模型泛化能力弱，不能适应于换流站内的复杂实际环境。
发明内容
为解决现有无线网络信道建模预测方法过于笼统且未考虑过拟合的问题，本发明提出了一种换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，保证换流站无线网络信道大尺度衰落建模的拟合度，提高无线网络信道大尺度衰落预测值的准确性。
为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：
一种换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，至少包括：
S1.获取换流站内测量数据，包括：第i个测量终端所在的经度
Figure BDA0002697450230000011
纬度
Figure BDA0002697450230000012
第i个测量终端的高度
Figure BDA0002697450230000021
测量终端连接的基站名称
Figure BDA0002697450230000022
及接收信号功率
Figure BDA0002697450230000023
其中，dB表示无线信号的计数单位标识；
S2.从测量数据中提取相关特征，相关特征包括：第i个测量终端到其连接的基站BSi的距离di、基站BSi的中心频率fci、天线挂高hti及第i个测量终端的高度
Figure BDA0002697450230000024
S3.构建数据集D，D＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，其中m表示数据集D的总条数，第i条数据中
Figure BDA0002697450230000025
Li为第i个测量终端所测量的大尺度衰落值；
S4.将相关特征及数据集D中的y进行归一化处理；
S5.将数据集D划分为训练集S和测试集T；
S6.构建全连接神经网络，将训练集S和测试集T输入全连接神经网络，采用随机梯度法，加入L2规范化项训练全连接神经网络，得到换流站无线网络信道大尺度衰落模型；
S7.获取换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值。
优选地，步骤S1所述换流站内测量数据获取的方式包括：A.用户终端反馈；B.路测；C.测量报告；换流站内测量数据中第i个测量终端的高度
Figure BDA0002697450230000026
获取时，若采用用户终端反馈的方式，
Figure BDA0002697450230000027
取1.5m；若采用路测及测量报告的方式，
Figure BDA0002697450230000028
为实际的测量高度。
在此，考虑换流站内环境的复杂度，实际换流站内测量终端可能存在高度也可能不存在高度，如果换流站内的测量终端存在高度，根据测量数据获取方式的不同，测量终端高度的取值不同。
优选地，步骤S2所述的第i个测量终端到其连接的基站BSi的距离di的计算公式为：
Figure BDA0002697450230000029
其中，BSix、BSiy表示第i个测量终端所连接的基站BSi的经度和纬度；
Figure BDA00026974502300000210
表示第i个测量终端所在的经度；
Figure BDA00026974502300000211
表示第i个测量终端所在的纬度。
优选地，步骤S3中所述的Li为第i个测量终端所测量的大尺度衰落值的计算公式为：
Figure BDA00026974502300000212
其中，Li(dB)表示第i个测量终端所测量的大尺度衰落值；
Figure BDA0002697450230000031
表示基站BSi的发射功率；
Figure BDA0002697450230000032
表示接收信号功率，dB表示无线信号的计数单位标识。
优选地，步骤S4所述的归一化处理采用Min-Max归一化方式，保证比较大的相关特征落入在后续应用时梯度大的地方。
优选地，步骤S5所述的数据集D划分为训练集S和测试集T时，训练集S的样本数与测试集T的样本数之比为4:1。
优选地，步骤S6所述构建的全连接神经网络包括：输入层、第一隐藏层、第二隐藏层及输出层，输入层神经元的个数为11，表示特征的维度，第一隐藏层及第二隐藏层的神经元的个数均为20，输出层神经元的个数为1。
在此，为了降低过拟合，全连接神经网络选用的层数仅为4层，而且每一层神经元的个数较少，尤其输出层神经元仅采用一个，通过减少网络的层数、神经元的个数，限制整个全连接神经网络的拟合度，防止建模预测过程中过拟合的现象发生。
优选地，隐藏层中神经元的激活函数采用ReLu函数，输出层中神经元无激活函数，隐藏层中神经元的激活函数采用ReLu函数，输出层中神经元无激活函数，全连接神经网络训练时，每一层的神经元随机暂时从全连接神经网络中丢弃，每一个mini-batch训练不同的网络，可有效防止过拟合，同时提高训练的灵活性。
优选地，步骤S6所述得到换流站无线网络信道大尺度衰落模型的过程为：
S601.定义全连接神经网络的损失函数为均方误差MSE，并加入L2规范化项；
S602.将训练集S和测试集T输入全连接神经网络，记全连接神经网络的输入层为第一层，求取损失函数，损失函数表达式为：
Figure BDA0002697450230000033
其中，wp为第p层到第p+1层权重矩阵，bp为第p层的偏置矩阵，n为随机梯度下降算法中mini-batch的大小，i表示第i个mini-batch，λ为L2规范化项中的可调因子，η为每次迭代的步长，
Figure BDA0002697450230000034
表示全连接神经网络的预测值即大尺度衰落的预测值，yi表示实际值；
S603.对权重矩阵wp和偏置矩阵bp进行更新，更新公式分别为：
Figure BDA0002697450230000035
其中，权重矩阵wp更新时，1≤p≤3，l表示迭代次数；
Figure BDA0002697450230000041
分别表示偏置矩阵bp及权重矩阵wp的梯度；
Figure BDA0002697450230000042
偏置矩阵bp更新时,2≤p≤3；
S604.记|T|为测试集T的大小，将测试集T上的误差ET定义为：
Figure BDA0002697450230000043
S605.判断误差ET是否小于3dB，若是，迭代终止，保存全连接神经网络模型；否则，返回步骤S602。
在此，在损失函数中加入L2规范化项，可以防止全连接神经网络训练过程中过拟合的问题发生。
优选地，步骤S7所述的换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值的获取过程为:
S701.计算全连接神经网络的预测值
Figure BDA0002697450230000044
与实际值yi之间的误差εi(dB)：
Figure BDA0002697450230000045
S702.设每个误差εi(dB)独立同分布于0均值方差为
Figure BDA0002697450230000046
的高斯分布，通过测试集T得到
Figure BDA0002697450230000047
的统计值
Figure BDA0002697450230000048
为：
Figure BDA0002697450230000049
当满足
Figure BDA00026974502300000410
即
Figure BDA00026974502300000411
及ET 2中任意两个之差的绝对值小于δ时，δ表示绝对值比任何正数小的数，换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值为：
Figure BDA00026974502300000412
其中，
Figure BDA00026974502300000413
表示换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值。
在此，考虑高斯分布的误差，将训练后的全连接神经网络的预测值加上高斯分布的误差，得到换流站大尺度衰落的最终预测值，提高了复杂环境下，换流站内无线网络信道大尺度衰落预测值的准确性。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提出一种换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，首先获取换流站内的测量数据，然后对已有的测量数据进行相关特征提取、处理，将相关特征组成的数据集划分，同时建立了全连接神经网络，并将划分后的数据集作为全连接神经网络的输入，采用随机梯度下降法，在损失函数中加入L2规范化项来训练全连接神经网络，减轻网络的过拟合现象，最后通过训练后的全连接神经网络得到换流站大尺度衰落的最终预测值，提高了复杂环境下，换流站内无线网络信道大尺度衰落预测值的准确性。
附图说明
图1表示本发明实施例中提出的换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法的流程示意图；
图2表示本发明实施例中构建的全连接神经网络的结构图；
图3表示本发明实施例中提出的全连接神经网络训练收敛迭代过程示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好地说明本实施例，附图某些部位会有省略、放大或缩小，并不代表实际尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知内容说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示的换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法的流程示意图，参见图1，包括：
S1.获取换流站内测量数据，包括：第i个测量终端所在的经度
Figure BDA0002697450230000051
纬度
Figure BDA0002697450230000052
第i个测量终端的高度ri、测量终端连接的基站名称BSi及接收信号功率
Figure BDA0002697450230000053
其中，dB表示无线信号的计数单位标识；
在本实施例中，换流站内测量数据获取的方式包括：A.用户终端反馈；B.路测；C.测量报告；换流站内测量数据中第i个测量终端的高度ri获取时，若采用用户终端反馈的方式，ri取1.5m；若采用路测及测量报告的方式，ri为实际的测量高度，实际上换流站内环境十分姑咱，实际换流站内测量终端可能存在高度也可能不存在高度，如果换流站内的测量终端存在高度，根据测量数据获取方式的不同，测量终端高度的取值不同。
S2.从测量数据中提取相关特征，相关特征包括：第i个测量终端到其连接的基站BSi的距离di、基站BSi的中心频率fci、天线挂高ti及第i个测量终端的高度ri；第i个测量终端到其连接的基站BSi的距离di的计算公式为：
Figure BDA0002697450230000061
其中，BSix、BSiy表示第i个测量终端所连接的基站BSi的经度和纬度；
Figure BDA0002697450230000062
表示第i个测量终端所在的经度；
Figure BDA0002697450230000063
表示第i个测量终端所在的纬度。
在具体实施时，由于无线网络信道大尺度衰落包含路径损耗和阴影衰落，由于小尺度衰落体现在电磁波波长级别，所以可认为影响接收信号强度
Figure BDA0002697450230000068
的因素为大尺度衰落。得到大尺度衰落的全部特征十分困难，所以仅考虑影响路径损耗的主要特征，常用的路径损耗经验模型Okumura模型、Hata模型、COST231模型、Lee微蜂窝模型等模型的自变量包括终端到基站的距离d、基站中心频率fc、天线挂高t、终端高度r，因此在本实施例中，所提取的特征为测量终端到其连接的基站BSi的距离d、基站BSi的中心频率fc、天线挂高t及测量终端高度r。
在本实施例中，第i个测量终端所连接的基站BSi的经度和纬度BSix、BSiy通过运营商的网管系统查询；基站BSi的中心频率fci、天线挂高ti也通过运营商的网管系统查询，除此之外还要考虑换流站实际环境的特征，找到符合其特征的噪声值、路径损耗因子。
S3.构建数据集D，D＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，其中m表示数据集D的总条数，第i条数据中
Figure BDA0002697450230000064
Li为第i个测量终端所测量的大尺度衰落值；
所述的Li为第i个测量终端所测量的大尺度衰落值的计算公式为：
Figure BDA0002697450230000065
其中，Li(dB)表示第i个测量终端所测量的大尺度衰落值；
Figure BDA0002697450230000066
表示基站BSi的发射功率；
Figure BDA0002697450230000067
表示接收信号功率，dB表示无线信号的计数单位标识。
S4.将相关特征及数据集D中的y进行归一化处理；在本实施例中，归一化处理采用Min-Max归一化方式，保证比较大的相关特征落入在后续应用时梯度大的地方，对于采用Min-Max归一化方式的某一数据a，归一化后的数值a1满足：
Figure BDA0002697450230000071
S5.将数据集D划分为训练集S和测试集T；
在本实施例中，采用“留出法”将数据集D划分为训练集S和测试集T，即D＝S∪T,S∩T＝，训练集S的样本数与测试集T的样本数之比为4:1。
S6.构建全连接神经网络，将训练集S和测试集T输入全连接神经网络，采用随机梯度法，加入L2规范化项训练全连接神经网络，得到换流站无线网络信道大尺度衰落模型；
在本实施例中，如图2所示，构建的全连接神经网络包括：输入层、第一隐藏层、第二隐藏层及输出层，图2中每一层的圆形代表神经元，其中输入层神经元的个数为11，表示特征的维度，第一隐藏层及第二隐藏层的神经元的个数均为20，输出层神经元的个数为1，由图2可以看出，全连接神经网络选用的层数仅为4层，而且每一层神经元的个数较少，尤其输出层神经元仅采用一个，通过减少网络的层数、神经元的个数，限制整个全连接神经网络的拟合度，防止建模预测过程中过拟合的现象发生；此外，隐藏层中神经元的激活函数采用ReLu函数，输出层中神经元无激活函数，隐藏层中神经元的激活函数采用ReLu函数，输出层中神经元无激活函数，全连接神经网络训练时，每一层的神经元随机暂时从全连接神经网络中丢弃，每一个mini-batch训练不同的网络，可有效防止过拟合，同时提高训练的灵活性。
得到换流站无线网络信道大尺度衰落模型的过程具体为：
S601.定义全连接神经网络的损失函数为均方误差MSE，并加入L2规范化项，在损失函数中加入L2规范化项，可以防止全连接神经网络训练过程中过拟合的问题发生；
S602.将训练集S和测试集T输入全连接神经网络，记全连接神经网络的输入层为第一层，求取损失函数，损失函数表达式为：
Figure BDA0002697450230000072
其中，wp为第p层到第p+1层权重矩阵，bp为第p层的偏置矩阵，n为随机梯度下降算法中mini-batch的大小，i表示第i个mini-batch，λ为L2规范化项中的可调因子，η为每次迭代的步长，
Figure BDA0002697450230000073
表示全连接神经网络的预测值即大尺度衰落的预测值，yi表示实际值；
S603.对权重矩阵wp和偏置矩阵bp进行更新，更新公式分别为：
Figure BDA0002697450230000081
其中，权重矩阵wp更新时，1≤p≤3，l表示迭代次数；
Figure BDA0002697450230000082
分别表示偏置矩阵bp及权重矩阵wp的梯度；
Figure BDA0002697450230000083
偏置矩阵bp更新时,2≤p≤3；
S604.记|T|为测试集T的大小，将测试集T上的误差ET定义为：
Figure BDA0002697450230000084
S605.判断误差ET是否小于3dB，若是，迭代终止，保存全连接神经网络模型；否则，返回步骤S602。
在具体实施时，为了便于观察，如图3所示，以ET 2为纵坐标(MSE)，表示均方误差，横坐标表示训练集通过全连接神经网络被训练轮次(1epoch表示使用训练集中的全部样本训练一次)，其中，曲线表示训练过程线，最佳标准线由“○”标记表示，目标线由“◇”标记表示，目标线为10-3，参见图3，在训练集被训练100epoch时，曲线表示训练过程的性能为0.0028428，趋于收敛与最佳标准线标识的均方误差值。
S7.获取换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值，换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值的获取过程为:
S701.计算全连接神经网络的预测值
Figure BDA0002697450230000085
与实际值yi之间的误差εi(dB)：
Figure BDA0002697450230000086
S702.设每个误差εi(dB)独立同分布于0均值方差为
Figure BDA0002697450230000087
的高斯分布，通过测试集T得到
Figure BDA0002697450230000088
的统计值
Figure BDA0002697450230000089
为：
Figure BDA00026974502300000810
当满足
Figure BDA00026974502300000811
即
Figure BDA00026974502300000812
及ET 2中任意两个之差的绝对值小于δ时，δ表示绝对值比任何正数小的数，换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值为：
Figure BDA0002697450230000091
其中，
Figure BDA0002697450230000092
表示换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值，将训练后的全连接神经网络的预测值加上高斯分布的误差，得到换流站大尺度衰落的最终预测值，提高了复杂环境下，换流站内无线网络信道大尺度衰落预测值的准确性。

Claims (10)

1.一种换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，其特征在于，至少包括：
S1.获取换流站内测量数据，包括：第i个测量终端所在的经度
Figure FDA0002697450220000011
纬度
Figure FDA0002697450220000012
第i个测量终端的高度
Figure FDA0002697450220000013
测量终端连接的基站名称BSi及接收信号功率
Figure FDA0002697450220000014
其中，dB表示无线信号的计数单位标识；
S2.从测量数据中提取相关特征，相关特征包括：第i个测量终端到其连接的基站BSi的距离di、基站BSi的中心频率fci、天线挂高hti及第i个测量终端的高度
Figure FDA0002697450220000015
S3.构建数据集D，D＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xm，ym)}，其中m表示数据集D的总条数，第i条数据中
Figure FDA0002697450220000016
Li为第i个测量终端所测量的大尺度衰落值；
S4.将相关特征及数据集D中的y进行归一化处理；
S5.将数据集D划分为训练集S和测试集T；
S6.构建全连接神经网络，将训练集S和测试集T输入全连接神经网络，采用随机梯度法，加入L2规范化项训练全连接神经网络，得到换流站无线网络信道大尺度衰落模型；
S7.获取换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值。
2.根据权利要求1所述的换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，其特征在于，步骤S1所述换流站内测量数据获取的方式包括：A.用户终端反馈；B.路测；C.测量报告；换流站内测量数据中第i个测量终端的高度
Figure FDA0002697450220000017
获取时，若采用用户终端反馈的方式，
Figure FDA0002697450220000018
取1.5m；若采用路测及测量报告的方式，
Figure FDA0002697450220000019
为实际的测量高度。
3.根据权利要求1所述的换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，其特征在于，步骤S2所述的第i个测量终端到其连接的基站BSi的距离di的计算公式为：
Figure FDA00026974502200000110
其中，BSix、BSiy表示第i个测量终端所连接的基站BSi的经度和纬度；
Figure FDA00026974502200000111
表示第i个测量终端所在的经度；
Figure FDA0002697450220000021
表示第i个测量终端所在的纬度。
4.根据权利要求3所述的换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，其特征在于，步骤S3中所述的Li为第i个测量终端所测量的大尺度衰落值的计算公式为：
Figure FDA0002697450220000022
其中，Li(dB)表示第i个测量终端所测量的大尺度衰落值；
Figure FDA0002697450220000023
表示基站BSi的发射功率；
Figure FDA0002697450220000024
表示接收信号功率，dB表示无线信号的计数单位标识。
5.根据权利要求4所述的换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，其特征在于，步骤S4所述的归一化处理采用Min-Max归一化方式。
6.根据权利要求4所述的换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，其特征在于，步骤S5所述的数据集D划分为训练集S和测试集T时，训练集S的样本数与测试集T的样本数之比为4∶1。
7.根据权利要求4所述的换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，其特征在于，步骤S6所述构建的全连接神经网络包括：输入层、第一隐藏层、第二隐藏层及输出层，输入层神经元的个数为11，表示特征的维度，第一隐藏层及第二隐藏层的神经元的个数均为20，输出层神经元的个数为1。
8.根据权利要求7所述的换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，其特征在于，隐藏层中神经元的激活函数采用ReLu函数，输出层中神经元无激活函数，全连接神经网络训练时，每一层的神经元随机暂时从全连接神经网络中丢弃，每一个mini-batch训练不同的网络。
9.根据权利要求8所述的换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，其特征在于，步骤S6所述得到换流站无线网络信道大尺度衰落模型的过程为：
S601.定义全连接神经网络的损失函数为均方误差MSE，并加入L2规范化项；
S602.将训练集S和测试集T输入全连接神经网络，记全连接神经网络的输入层为第一层，求取损失函数，损失函数表达式为：
Figure FDA0002697450220000025
其中，wp为第p层到第p+1层权重矩阵，bp为第p层的偏置矩阵，n为随机梯度下降算法中mini-batch的大小，i表示第i个mini-batch，λ为L2规范化项中的可调因子，η为每次迭代的步长，
Figure FDA0002697450220000031
表示全连接神经网络的预测值即大尺度衰落的预测值，yi表示实际值；
S603.对权重矩阵wp和偏置矩阵bp进行更新，更新公式分别为：
Figure FDA0002697450220000032
其中，权重矩阵wp更新时，1≤p≤3，l表示迭代次数；
Figure FDA0002697450220000033
分别表示偏置矩阵bp及权重矩阵wp的梯度；
Figure FDA0002697450220000034
偏置矩阵bp更新时，2≤p≤3；
S604.记|T|为测试集T的大小，将测试集T上的误差ET定义为：
Figure FDA0002697450220000035
S605.判断误差ET是否小于3dB，若是，迭代终止，保存全连接神经网络模型；否则，返回步骤S602。
10.根据权利要求9所述的换流站无线网络信道大尺度衰落建模预测方法，其特征在于，步骤S7所述的换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值的获取过程为：
S701.计算全连接神经网络的预测值
Figure FDA0002697450220000036
与实际值yi之间的误差εi(dB)：
Figure FDA0002697450220000037
S702.设每个误差εi(dB)独立同分布于0均值方差为
Figure FDA0002697450220000038
的高斯分布，通过测试集T得到
Figure FDA0002697450220000039
的统计值
Figure FDA00026974502200000310
为：
Figure FDA00026974502200000311
当满足
Figure FDA00026974502200000312
即
Figure FDA00026974502200000313
及ET 2中任意两个之差的绝对值小于δ时，δ表示绝对值比任何正数小的数，换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值为：
Figure FDA00026974502200000314
其中，
Figure FDA00026974502200000315
表示换流站无线网络信道大尺度衰落的最终预测值。
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