CN112260738A - 基于yolo目标检测的fd-mimo下行多用户分组方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于YOLO目标检测的FD‑MIMO下行多用户分组方法,该方法利用FD‑MIMO下行传输的统计信道信息构造用户分布矩阵,基于该分布矩阵生成反映用户位置的RBG图像,目标检测YOLO网络以用户位置图像为输入,输出检测到的所有用户簇的边界信息,将检测到的边界转化为用户分布矩阵下标,对所有用户进行快速分组;本发明给出的基于YOLO目标检测的多用户分组方法所需信道反馈量小,检测速度快,能有效提高用户分组效果,并改善系统和速率性能。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法,属于基站配置均匀平面天线阵的多用户FD-MIMO下行系统自适应用户分组领域。
背景技术
大规模多输入多输出(FD-MIMO)技术被视为一项可用于满足无线通信更高速率和更低时延要求的先进的物理层技术。FD-MIMO系统在基站侧配备呈二维排列的大量天线阵列来增加系统容量,同时尽可能降低系统复杂度和功率开销。为进一步发掘FD-MIMO的通信潜力,一种包括用户分组、用户调度和两层预编码的联合空分复用(JSDM)方案被提出,将待服务用户按照一定标准预分为若干组近似正交的用户组,在各组内进行用户调度。两层预编码包括用于消除组间干扰的组间预编码,以及用于消除用户间干扰的组内预编码。由于用户调度在各组内进行,因而高效的用户分组算法对于FD-MIMO系统的性能有较大影响。
然而,在实际应用中,目前现存的用户分组算法主要用瞬时信道信息来度量用户相似度,并采用K聚类算法对不同相似度的用户进行分组。K聚类算法迭代计算用户相似度并将它们分类,耗时较大且算法复杂度高,且以瞬时信道信息计算用户相似度会在多用户FD-MIMO系统中引入极高的信道反馈量,降低通信有效性。此外,现存用户分组算法主要针对所有用户到达角(AoA)均匀分布的场景,对于用户成簇分布的情况,目前没有较好的用户分组算法。
现有针对低时延FD-MIMO下行多用户分组算法的研究主要基于对矩阵求逆运算的简化或使对K聚类的迭代过程优化。虽然应用这些方法之后所需时间有一定下降,但牺牲了一定的系统性能,且仍需较大的信道反馈量,对于用户数和天线数都很大的实际FD-MIMO下行传输系统来说,更优的用户分组算法仍需研究。
发明内容
技术问题:为了克服现有技术中存在的不足,本发明为基站配置均匀平面天线阵,利用基于深度学习的目标检测YOLO网络模型和少量统计信道信息进行多用户FD-MIMO下行系统的用户分组设计,基于深度残差神经网络强大的解决非线性优化问题的能力和较低的实现复杂度,利用统计信道信息作为用户相似度的衡量标准,将用户组作为待检测物体,训练一个用户分组检测YOLO网络,能以较低的计算耗时获取较准确的用户分组情况,以改善JSDM方案的用户和速率性能。
技术方案:根据本发明提出的基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法,包括以下步骤:
步骤一、基站采用NH×NV的均匀平面天线阵列,天线阵在水平方向上共NH列,垂直方向上每列NV个阵元,相邻天线阵元间距d在水平和垂直方向上均为载波波长λ的一半,共有K个配备单根接收天线的成簇分布用户,用户簇数量为C,各簇之间互不重叠,每簇Nc个用户,获取U组上述用户分布,利用各组用户的统计信道信息计算各用户组的用户位置矩阵Γi,i=1,…,U;
所述统计信道信息包括:用户组i中用户k的信道水平相关阵垂直相关阵其中矩阵Hk,i为基站与用户组i中用户k之间的信道矩阵,其第nH行nV列的元素为基站第nH行第nV列的天线阵元与该用户之间的信道系数,(·)H表示共轭转置,(·)T表示转置,表示求均值。
所述基站计算用户组i的用户位置矩阵Γi按如下步骤进行:
a2)基于ΛV,k,i和ΛH,k,i,得到表示用户组i中用户k在水平和垂直方向上的位置的元组其中 和分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i的对角元中的最大值,且和分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i中的第lk,i个和第jk,i个对角元,1≤lk,i≤NV,1≤jk,i≤NH;Pk,i和Qk,i分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i的对角元中与和之比大于λth的对角元所在位置的集合,λth∈(0,1)为判断干扰大小的门限值;
步骤二、将U个用户组的用户位置矩阵Γi,i=1,…,U,转化为U个反映用户位置的尺寸为416像素×416像素的二维RGB图像Ωi,i=1,…,U;
所述将用户组的用户位置矩阵转化为反映用户位置的尺寸为416像素×416像素的二维RGB图像按照如下步骤进行:
b1)每张图像的水平和垂直坐标分别代表UPA上的水平和垂直特征方向,水平方向NH个坐标,垂直方向NV个坐标,整个图像被划分为NH×NV个格子;
b2)将用户位置矩阵Γi中的非零元所对应的二维图像中的格子填充黄色,即若用户位置矩阵Γi的第(lk,i,jk,i)个元素非零,则将二维图像上(lk,i,jk,i)位置的格子填充黄色;图像中的其余格子填充深蓝色;
b3)将处理好的图片等比例缩放为416像素×416像素的二维RGB图像,得到Ωi,i=1,…,U。
步骤三、以用户簇为目标物体,针对步骤二得到的用户位置图像按照标准VOC数据格式加标注,得到U个训练样本;
所述按照标准VOC数据格式加标注按照如下步骤进行:
步骤四、搭建用于检测用户位置图像的YOLO网络框架,利用步骤三形成的U个训练样本对YOLO网络进行训练;
所述对YOLO网络进行训练包括如下步骤:
d1)将每幅输入图片分成S×S个格子,每个格子负责检测“落入”该格子的物体。若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子,则这个格子负责检测这个物体;
d2)每个格子的输出信息包括两个部分,分别是包含物体矩形区域信息的B个边界框,和框中物体属于某种物体类别的概率信息,其中第b个边界框为其中分别为第s个格子中第b个边界框给出的图像Ωi中第c个物体的预测中心点水平坐标、预测中心点垂直坐标、预测宽度和预测高度;框中物体属于某种物体类别的概率信息为则认为该框中有待检测物体,称为该框对其给出的预测负责,否则认为没有待检测物体,σth∈[0,1]为置信度阈值;
步骤五、基于待分组的K个用户的统计信道信息RH,k以及RV,k,k=1,…,K,利用前述方法得到待检测的用户位置矩阵和位置图像,并输入前述训练完成的YOLO网络,由YOLO网络输出检测后的图像和检测出的C个用户分组的边界参数其中分别为网络给出的第c个用户分组的预测置信度、预测中心点水平坐标、预测中心点垂直坐标、预测宽度和预测高度;
步骤六、基于得到的用户边界参数将K个用户分为Ci个组。
作为本发明所述的基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法的进一步优化方案:所述YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层。
作为本发明所述的基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法的进一步优化方案:所述步骤四中采用加权均方损失函数使得预测输出逐渐接近Tu,所述用户分组YOLO目标检测网络采用的加权均方损失函数具体为:
其中的每个元素取0或1,当时取1,表示第s个网格中第b个边界框对其给出的预测负责,否则取0;其中为全1序列,表示取异或;γ1是中心坐标、宽度和高度等几何参数的预测误差权重,γ2是置信度的预测权重误差。
作为本发明所述的基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法的进一步优化方案:所述步骤六中基于得到的用户边界参数将K个用户分为多个组包括如下步骤:
作为本发明所述的基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法的进一步优化方案:步骤四中所述获得的YOLO模型参数包括输入层、卷积层、全连接层和输出层的权重和偏置。
有益效果:
(1)本方法考虑到基于深度学习的目标检测识别方法将特征构建与分类融合成一个整体,即输入为原始数据、直接输出分类结果,不需要人工构建特征,更适用于解决复杂背景下目标的自动检测识别问题,提出一种基于YOLO深度学习网络框架的多用户FD-MIMO下行传输系统的用户分组算法;
(2)本方法中的用户分组算法收敛速度快、易于实现,需要的计算资源少,特别是在用户数和天线数较大的时候,本方法的计算效率与传统的计算方法相比提高了数倍;
(3)本方法考虑大规模MIMO天线相关性大的影响,信道更具一般性;
(4)本方法为了实现FD-MIMO系统用户分组的快速检测识别,选用YOLO网络框架,该网络将检测任务作为回归问题来处理,直接通过整幅图像的所有像素得到边界框坐标以及包含物体的置信度和类别概率,在检测速度上显著优于R-CNN、Fast R-CNN等深度学习网络框架。
附图说明
图1是本发明方法本发明基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法的流程图;
图2是本发明方法所涉及VOC标准数据格式实例;
图3是生成的训练数据集的样例用户位置图像,其中浅色区域对应为黄色,深色区域对应为深蓝色;
图4是实际用户分组检测结果示意图,其中浅色区域对应为黄色,深色区域对应为深蓝色。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明作更进一步的说明。
考虑一个多用户FD-MIMO下行传输系统,基站按如下步骤进行用户分组设计:
步骤一、基站采用NH×NV的均匀平面天线阵列,天线阵在水平方向上共NH列,垂直方向上每列NV个阵元,相邻天线阵元间距d在水平和垂直方向上均为载波波长λ的一半,共有K个配备单根接收天线的成簇分布用户,用户簇数量为C,各簇之间互不重叠,每簇Nc个用户,获取U组上述用户分布,利用各组用户的统计信道信息计算各用户组的用户位置矩阵Γi,i=1,…,U;
所述统计信道信息包括:用户组i中用户k的信道水平相关阵垂直相关阵其中矩阵Hk,i为基站与用户组i中用户k之间的信道矩阵,其第nH行nV列的元素为基站第nH行第nV列的天线阵元与该用户之间的信道系数,(·)H表示共轭转置,(·)T表示转置表示求均值。
所述基站计算用户组i的用户位置矩阵Γi按如下步骤进行:
a2)基于ΛV,k,i和ΛH,k,i,得到表示用户组i中用户k在水平和垂直方向上的位置的元组其中 和分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i的对角元中的最大值,且和分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i中的第lk,i个和第jk,i个对角元,1≤lk,i≤NV,1≤jk,i≤NH;Pk,i和Qk,i分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i的对角元中与和之比大于λth的对角元所在位置的集合,λth∈(0,1)为判断干扰大小的门限值;
步骤二、将U个用户组的用户位置矩阵Γi,i=1,…,U,转化为U个反映用户位置的尺寸为416像素×416像素的二维RGB图像Ωi,i=1,…,U;
所述将用户组的用户位置矩阵转化为反映用户位置的尺寸为416像素×416像素的二维RGB图像按照如下步骤进行:
b1)每张图像的水平和垂直坐标分别代表UPA上的水平和垂直特征方向,水平方向NH个坐标,垂直方向NV个坐标,整个图像被划分为NH×NV个格子;
b2)将用户位置矩阵Γi中的非零元所对应的二维图像中的格子填充黄色,即若用户位置矩阵Γi的第(lk,i,jk,i)个元素非零,则将二维图像上(lk,i,jk,i)位置的格子填充黄色;图像中的其余格子填充深蓝色;
b3)将处理好的图片缩放为416像素×416像素的二维RGB图像,得到Ωi,i=1,…,U。
步骤三、以用户簇为目标物体,针对步骤二得到的用户位置图像按照标准VOC数据格式加标注,得到U个训练样本;
所述按照标准VOC数据格式加标注按照如下步骤进行:
步骤四、搭建用于检测用户位置图像的YOLO网络框架,利用步骤三形成的U个训练样本对YOLO网络进行训练;
所述对YOLO网络进行训练包括如下步骤:
d1)将每幅输入图片分成S×S个格子,每个格子负责检测“落入”该格子的物体。若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子,则这个格子负责检测这个物体;
d2)每个格子的输出信息包括两个部分,分别是包含物体矩形区域信息的B个边界框,和框中物体属于某种物体类别的概率信息,其中第b个边界框为其中分别为第s个格子中第b个边界框给出的图像Ωi中第c个物体的预测中心点水平坐标、预测中心点垂直坐标、预测宽度和预测高度;框中物体属于某种物体类别的概率信息为则认为该框中有待检测物体,称为该框对其给出的预测负责,否则认为没有待检测物体,σth∈[0,1]为置信度阈值;
步骤五、基于待分组的K个用户的统计信道信息RH,k以及RV,k,k=1,…,K,利用前述方法得到待检测的用户位置矩阵和位置图像,并输入前述训练完成的YOLO网络,由YOLO网络输出检测后的图像和检测出的C个用户分组的边界参数其中分别为网络给出的第c个用户分组的预测置信度、预测中心点水平坐标、预测中心点垂直坐标、预测宽度和预测高度;
步骤六、基于得到的用户边界参数将K个用户分为Ci个组。
为了验证本发明方法可降低用户分组的计算时延,并具有较高的分组准确度,特列举一个验证例进行说明。
本验证例是一种基于目标检测算法的大规模MIMO下行用户分组方法,解决传统用户分组方法计算时延高的问题,所训练的YOLO网络模型能够根据系统中各用户的统计信道信息在线给出该系统的用户分组方案,以较低的计算延时获得较高的系统吞吐量。具体包括如下步骤:
步骤一、基站采用16×32的均匀平面天线阵列,天线阵在水平方向上共16列,垂直方向上每列32个阵元,相邻天线阵元间距d在水平和垂直方向上均为载波波长λ的一半,共有60个配备单根接收天线的成簇分布用户,用户簇数量为C∈{3,5,7},各簇之间互不重叠,每簇20个用户,获取100组上述用户分布,利用各组用户的统计信道信息计算各用户组的用户位置矩阵Γi,i=1,…,U;
所述统计信道信息包括:用户组i中用户k的信道水平相关阵垂直相关阵其中矩阵Hk,i为基站与用户组i中用户k之间的信道矩阵,其第nH行nV列的元素为基站第nH行第nV列的天线阵元与该用户之间的信道系数,(·)H表示共轭转置,(·)T表示转置,表示求均值。
所述基站计算用户组i的用户位置矩阵Γi按如下步骤进行:
a2)基于ΛV,k,i和ΛH,k,i,得到表示用户组i中用户k在水平和垂直方向上的位置的元组其中 和分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i的对角元中的最大值,且和分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i中的第lk,i个和第jk,i个对角元,1≤lk,i≤32,1≤jk,i≤16;Pk,i和Qk,i分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i的对角元中与和之比大于λth的对角元所在位置的集合,λth=0.1为判断干扰大小的门限值;
步骤二、将U个用户组的用户位置矩阵Γi,i=1,…,100,转化为U个反映用户位置的尺寸为416像素×416像素的二维RGB图像Ωi,i=1,…,100;
所述将用户组的用户位置矩阵转化为反映用户位置的尺寸为416像素×416像素的二维RGB图像按照如下步骤进行:
b1)每张图像的水平和垂直坐标分别代表UPA上的水平和垂直特征方向,水平方向16个坐标,垂直方向32个坐标,整个图像被划分为16×32个格子;
b2)将用户位置矩阵Γi中的非零元所对应的二维图像中的格子填充黄色,即若用户位置矩阵Γi的第(lk,i,jk,i)个元素非零,则将二维图像上(lk,i,jk,i)位置的格子填充黄色;图像中的其余格子填充深蓝色;
b3)将处理好的图片缩放为416像素×416像素的二维RGB图像,得到Ωi,i=1,…,100。
步骤三、以用户簇为目标物体,针对步骤二得到的用户位置图像按照标准VOC数据格式加标注,得到100个训练样本;
所述按照标准VOC数据格式加标注按照如下步骤进行:
步骤四、搭建用于检测用户位置图像的YOLO网络框架,利用步骤三形成的U个训练样本对YOLO网络进行训练;
所述对YOLO网络进行训练包括如下步骤:
d1)将每幅输入图片分成7×7个格子,每个格子负责检测“落入”该格子的物体。若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子,则这个格子负责检测这个物体;
d2)每个格子的输出信息包括两个部分,分别是包含物体矩形区域信息的2个边界框,和框中物体属于某种物体类别的概率信息,其中第b个边界框为其中分别为第s个格子中第b个边界框给出的图像Ωi中第c个物体的预测中心点水平坐标、预测中心点垂直坐标、预测宽度和预测高度;框中物体属于某种物体类别的概率信息为则认为该框中有待检测物体,称为该框对其给出的预测负责,否则认为没有待检测物体,σth=0.6为置信度阈值;
步骤五、基于待分组的60个用户的统计信道信息RH,k以及RV,k,k=1,…,60,利用前述方法得到待检测的用户位置矩阵和位置图像,并输入前述训练完成的YOLO网络,由YOLO网络输出检测后的图像和检测出的Ci个用户分组的边界参数其中分别为网络给出的第c个用户分组的预测置信度、预测中心点水平坐标、预测中心点垂直坐标、预测宽度和预测高度;
步骤六、基于得到的用户边界参数将60个用户分为Ci个组。在相同的预编码方式下,基于该模型给出的用户分组方案的系统遍历和速率性能比传统的基于K聚类的分组方法给出的性能高出14.8%,其计算时延是传统计算方法的
综上,本发明在运行时间复杂度和系统性能上均超过传统的用户分组设计方法,利用深度神经网络强大的非线性建模能力,基于少量统计信道信息,训练YOLO网络框架,该网络将检测任务作为回归问题来处理,直接通过整幅图像的所有像素得到边界框坐标以及包含物体的置信度和类别概率,在有限的资源开销下,实现高效的用户分组效率,所述基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法的流程图如图1所示。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、基站采用NH×NV的均匀平面天线阵列,天线阵在水平方向上共NH列,垂直方向上每列NV个阵元,相邻天线阵元间距d在水平和垂直方向上均为载波波长λ的一半,共有K个配备单根接收天线的成簇分布用户,用户簇数量为C,各簇之间互不重叠,每簇Nc个用户,获取U组上述用户分布,利用各组用户的统计信道信息计算各用户组的用户位置矩阵Γi,i=1,…,U;
步骤二、将U个用户组的用户位置矩阵Γi,i=1,…,U,转化为U个反映用户位置的尺寸为416像素×416像素的二维RGB图像Ωi,i=1,…,U;
步骤三、以用户簇为目标物体,针对步骤二得到的用户位置图像按照标准VOC数据格式加标注,得到U个训练样本;
步骤四、搭建用于检测用户位置图像的YOLO网络框架,利用步骤三形成的U个训练样本对YOLO网络进行训练;
步骤五、基于待分组的K个用户的统计信道信息,利用前述方法得到待检测的用户位置矩阵和位置图像,并输入前述训练完成的YOLO网络,由YOLO网络输出检测后的图像和检测出的C个用户分组的边界参数其中分别为网络给出的第c个用户分组的预测置信度、预测中心点水平坐标、预测中心点垂直坐标、预测宽度和预测高度;
步骤六、基于得到的用户边界参数将K个用户分为Ci个组。
2.根据权利要求1所述基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法,其特征在于:步骤一中,所述统计信道信息包括:用户组i中用户k的信道水平相关阵 垂直相关阵其中矩阵Hk,i为基站与用户组i中用户k之间的信道矩阵,其第nH行nV列的元素为基站第nH行第nV列的天线阵元与该用户之间的信道系数,(·)H表示共轭转置,(·)T表示转置,表示求均值;
基站计算用户组i的用户位置矩阵Γi按如下步骤进行:
a2)基于ΛV,k,i和ΛH,k,i,得到表示用户组i中用户k在水平和垂直方向上的位置的元组其中 和分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i的对角元中的最大值,且和分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i中的第lk,i个和第jk,i个对角元,1≤lk,i≤NV,1≤jk,i≤NH;Pk,i和Qk,i分别为ΛH,k,i和ΛV,k,i的对角元中与和之比大于λth的对角元所在位置的集合,λth∈(0,1)为判断干扰大小的门限值;
3.根据权利要求1所述基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法,其特征在于:步骤二中,所述将用户组的用户位置矩阵转化为反映用户位置的尺寸为416像素×416像素的二维RGB图像按照如下步骤进行:
b1)每张图像的水平和垂直坐标分别代表UPA上的水平和垂直特征方向,水平方向NH个坐标,垂直方向NV个坐标,整个图像被划分为NH×NV个格子;
b2)将用户位置矩阵Γi中的非零元所对应的二维图像中的格子填充黄色,即若用户位置矩阵Γi的第(lk,i,jk,i)个元素非零,则将二维图像上(lk,i,jk,i)位置的格子填充黄色;图像中的其余格子填充深蓝色;
b3)将处理好的图片等比例缩放为416像素×416像素的二维RGB图像,得到Ωi,i=1,…,U。
5.根据权利要求1所述基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法,其特征在于:步骤四中,所述对YOLO网络进行训练包括如下步骤:
d1)将每幅输入图片分成S×S个格子,每个格子负责检测“落入”该格子的物体;若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子,则这个格子负责检测这个物体;
d2)每个格子的输出信息包括两个部分,分别是包含物体矩形区域信息的B个边界框,和框中物体属于某种物体类别的概率信息,其中第b个边界框为其中分别为第s个格子中第b个边界框给出的图像Ωi中第c个物体的预测中心点水平坐标、预测中心点垂直坐标、预测宽度和预测高度;框中物体属于某种物体类别的概率信息为 则认为该框中有待检测物体,称为该框对其给出的预测负责,否则认为没有待检测物体,σth∈[0,1]为置信度阈值;
d4)采用加权均方损失函数使得网络预测输出
6.根据权利要求1所述基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法,其特征在于:所述YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层。
9.根据权利要求1所述基于YOLO目标检测的FD-MIMO下行多用户分组方法,其特征在于:步骤四中所述获得的YOLO模型参数包括输入层、卷积层、全连接层和输出层的权重和偏置。
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