CN113381790B - 一种基于ai的环境知识辅助的无线信道反馈方法 - Google Patents

一种基于ai的环境知识辅助的无线信道反馈方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈方法，包括以下步骤：(1)根据现有系统基于码本的反馈架构，量化反馈下行信道状态信息；(2)收集大量下行信道数据h以及与之对应的码本输出
Figure DDA0003107710050000011
(3)搭建以
Figure DDA0003107710050000012
为输入，h为输出的神经网络；(4)利用步骤(2)中收集的数据，训练步骤(3)搭建的神经网络；(5)用户先根据原有码本反馈码字的索引，基站则根据索引寻找其对应的码字，将码字输入到步骤(4)训练好的神经网络，输出高精度的下行信道
Figure DDA0003107710050000013
本发明通过AI技术充分利用环境知识，在不改变现有基于码本的无线信道反馈架构的前提下，利用基于神经网络的Refine模块，辅助下行信道的反馈，提高信道反馈的精度。

Description

一种基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈方法
技术领域
本发明涉及一种基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈方法，属于通信技术领域。
背景技术
大规模多输入多输出(Massive Multiple-Input Multiple-Output，MassiveMIMO)是5G核心技术之一，其通过增加基站端的天线数，极大地提高了系统容量、频谱效率、用户体验速率，增强了覆盖，节约了能耗。同时，相关6G白皮书均指出：大规模MIMO将会在接下来的6G中得到进一步的发展，继续充当至关重要的角色。然而，大规模MIMO的发展和应用也面临诸多问题，其性能与发射机获得的信道状态信息(Channel State Information，CSI)的质量息息相关。在时分双工(Time-Division Duplexing,TDD)系统中，上下行链路工作在相同的频段，其信道存在互易性，因而可以通过上行信道得到下行信道。但是，在频分双工(Frequency-Division Duplexing,FDD)系统中，上下行链路工作在不同的频段，使得信道互易性不复存在，难以直接通过上行信道推测出下行信道，这就需要通过上行传输链路反馈下行CSI，占用了上行资源，导致了极大的带宽浪费。如何高精度、低开销的反馈下行CSI至基站成为FDD模式的难点和痛点问题，制约着FDD模式的发展。
自2012年以来，以深度学习为代表的人工智能(Artificial Intelligence，AI)在各领域取得了巨大成果。相关研究人员亦将AI技术引入到CSI反馈中，其主要利用了图像压缩中常用的自编码器架构。在该架构下，编码器执行CSI的压缩，用户将经压缩过的CSI反馈至基站端，而基站则通过解码器实现CSI的高精度重建。基于自编码器架构的CSI反馈虽然在精度和重建速度等方面都取得了很大的进步，但其一大缺点是不兼容于现有以5G NR为代表的移动通信系统。具体来说，在现有的移动通信系统中，CSI反馈均通过码本实现。如若将基于自编码器的CSI反馈技术引入到实际移动通信系统中，则需要完全改变现有的反馈架构。但是，在接下来的几年里，完全改变5G NR相关标准是很难实现的。因而，在不变现有反馈架构的基础上，通过AI技术引入环境知识，辅助CSI反馈，是亟需的。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈方法，通过AI技术充分利用环境知识，在不改变现有基于码本的无线信道反馈架构的前提下，利用基于神经网络的Refine模块，辅助下行信道的反馈，提高信道反馈的精度，解决CSI反馈开销大质量低的难题。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈方法，包括以下步骤：
(1)根据MIMO无线通信系统中基于码本的反馈架构，量化反馈下行信道状态信息；
(2)收集大量下行信道数据h以及与之对应的码本输出
Figure BDA0003107710030000021
(3)搭建以
Figure BDA0003107710030000022
为输入，h为输出的神经网络；
(4)利用步骤(2)中收集的数据，训练步骤(3)搭建的神经网络；
(5)用户先根据原有码本反馈码字的索引，基站则根据索引寻找其对应的码字，将码字输入到步骤(4)训练好的神经网络，输出高精度的下行信道
Figure BDA0003107710030000023
所述步骤(1)中，码本包括矢量量化码本和DFT码本。
所述步骤(3)中，神经网络由全连接层、卷积层、批规范化层组成。
所述步骤(4)中，训练好的神经网络包括神经网络架构和参数。
所述步骤(4)中，通过采用端到端的学习方式训练神经网络的参数，使以余弦相似度、均方误差为代表的代价函数最小，基于余弦相似度的代价函数描述如下：
Figure BDA0003107710030000024
其中，h和
Figure BDA0003107710030000025
分别表示真实信道和神经网络输出的信道，||·||2为欧几里得范数，(·)H表示矩阵的共轭转置，E(·)表示数学期望即均值，余弦相似度ρ的范围为[0,1]，其越接近1，表示两个向量或矩阵的方向越相似。
有益效果：本发明提供的基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈方法，与现有技术相比，具有以下优点：本发明利用AI技术引入环境知识，对基于码本获取到的下行信道进行进一步质量增强，在不改变现有系统和标准反馈架构的前提下，极大地改善信道反馈质量。
附图说明
图1为本发明的具体实施例的仿真场景示意图；
图2为本发明的基于AI的环境知识辅助反馈的AI4C2F整体架构图；
图3为本发明的AI4C2F中的Refine神经网络图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
在CSI反馈的研究中发现，用户的CSI与其所处环境息息相关，CSI可以看作是环境作用下的一个表达。在移动通信系统中，用户在不断移动，可能从一个小区运动至另一个小区。移动场景下的用户周围的环境一直在变，其CSI也是千变万化的。但是，在移动通信系统中，基站一旦被架设到高楼或者铁塔等等建筑物上，将不会轻易被移动。因此，基站周围的环境是相对固定的。因而，如果能将这样的环境知识引入到CSI反馈中，那么势必可以提高反馈的精度。由于基于自编码器架构的CSI反馈难以在近几年进入相关标准，因而，必须要在保留现有反馈架构的基础上，通过AI技术引入环境知识，提高反馈精度。
本发明的一种基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈方法，首先通过以矢量量化和DFT码本为代表的码本技术对用户端获得的下行信道h进行量化反馈，基站端首先根据共享的码本进行译码，获得初始的反馈信道
Figure BDA0003107710030000031
紧接着，基站将初始信道输入到预训练好的神经网络中，对其进行进一步增强，从而在不改变现有反馈架构、不在用户端进行任何改动的基础上，大幅提高反馈精度。
下面结合具体实施例对本发明做进一步说明。
本实施例包括以下步骤：
(1)一种MIMO系统的下行链路中，基站端使用Nt＝64根发送天线，用户端使用单根接收天线，考虑单载波情况(所提算法亦可拓展到宽带系统)，下行频率为2.655GHz。仿真环境如图1所示，基站高度为25m，二维坐标为(0，0)，假设用户高度为1.5m，其在一条200m的直线上运动。用户的从坐标为(60，0)的位置出发，沿着南偏东
Figure BDA0003107710030000032
方向以60km/h的速度运动。在该轨迹上，用户依次历经LOS，NLOS和LOS场景，随机生成9000个CSI样本数据，其中，8000个样本作为训练集，剩余的1000个随机CSI样本作为测试集，两者分别用以训练和评估模型。
(2)图2为本发明中基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈架构AI4C2F，其保留了现有的反馈架构，只在基站端增加简单的基于神经网络的Refine模块，即可提高反馈精度。具体来说，用户受限计算下行信道h与码本中各码字的距离，选出距离最小的码字作为其量化后的信道表示，通过上行链路反馈其索引至基站端。当基站端获得该索引时，通过查表的方式，找到对应的信道码字
Figure BDA0003107710030000041
再接该码字输入到由神经网络组成的通过大数据端到端预训练好的Refine模块，得到高精度的下行信道
Figure BDA0003107710030000042
其核心在于由神经网络组成的Refine模块。
(3)图3的为本发明中Refine模块的一个示例。鉴于CSI数据为复数形式，而以TensorFlow等为代表的深度学习库都只能处理实数数据，因而首先将
Figure BDA0003107710030000043
的实虚部分离，首尾相连，因而输入由Ntx1的复数向量转换为2Ntx1的实数向量；为了防止过拟合，第一层采用了Dropout层，可以看作向神经网络的输入
Figure BDA0003107710030000044
引入随机噪声，随机丢弃概率设置为5％。紧接着，其被输入到两个含有4Nt个神经元的全连接层，该全连接层采用SELU作为激活函数，相较于输入层的2Nt个神经元，这两个全连接层通过增加网络宽度来提高网络的拟合能力。最后一层为以Tanh为激活函数的全连接层，神经元个数于输入相同，为2Nt，该层通过Tanh函数，将输出归一化到[-1,+1]之间。最终输出为一个2Ntx1大小的实数向量，拆分成两个Ntx1的实数向量，分别作为最终重建的信道
Figure BDA0003107710030000045
的实部和虚部。
(4)设计整个AI4C2F架构的代价函数为神经网络输出信道
Figure BDA0003107710030000046
同完美下行信道h之间的方向误差，即余弦相似度的相反数。用步骤(1)中产生的信道h的8000个训练集样本，采用Adam优化算法和端到端的学习方式，训练基于神经网络的Refine模块的参数，主要包括权重、偏置，使得代价函数最小，其中Adam算法中采用的学习率为0.001，每次迭代是使用训练集中的256个样本来计算梯度，并根据Adam算法的公式更新参数，以此方式遍历整个训练集1000次。
(5)训练好的神经网络即可嵌入到AI4C2F架构中，即可用于基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈中。同时，为了降低基站端复杂度，可以在实际工作前将每一个信道码字对应的神经网络输出进行记录，组成新的包含环境知识的码本。因而，实际工作中，可以直接通过索引，选择经神经网络Refine过的信道码字，大大降低了基站端的复杂度。
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 (4)

1.一种基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)根据MIMO无线通信系统中基于码本的反馈架构，量化反馈下行信道状态信息；
(2)收集大量下行信道数据h以及与之对应的码本输出
Figure FDA0003660754400000011
(3)搭建以
Figure FDA0003660754400000012
为输入，h为输出的神经网络；
第一层采用了Dropout层，可以看作向神经网络的输入
Figure FDA0003660754400000013
引入随机噪声，随机丢弃概率设置为5％；紧接着，其被输入到两个含有4Nt个神经元的全连接层，该全连接层采用SELU作为激活函数，相较于输入层的2Nt个神经元，这两个全连接层通过增加网络宽度来提高网络的拟合能力；最后一层为以Tanh为激活函数的全连接层，神经元个数于输入相同，为2Nt，该层通过Tanh函数，将输出归一化到[-1,+1]之间；最终输出为一个2Ntx1大小的实数向量，拆分成两个Ntx1的实数向量，分别作为最终重建的信道
Figure FDA0003660754400000014
的实部和虚部；
(4)利用步骤(2)中收集的数据，训练步骤(3)搭建的神经网络；
通过采用端到端的学习方式训练神经网络的参数，使以余弦相似度、均方误差为代表的代价函数最小，基于余弦相似度的代价函数描述如下：
Figure FDA0003660754400000015
其中，h和
Figure FDA0003660754400000016
分别表示真实信道和神经网络输出的信道，||·||2为欧几里得范数，(·)H表示矩阵的共轭转置，E(·)表示数学期望即均值，余弦相似度ρ的范围为[0,1]，其越接近1，表示两个向量或矩阵的方向越相似；
(5)用户先根据原有码本反馈码字的索引，基站则根据索引寻找其对应的码字，将码字输入到步骤(4)训练好的神经网络，输出高精度的下行信道
Figure FDA0003660754400000017
基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈架构AI4C2F，其保留了现有的反馈架构，只在基站端增加简单的基于神经网络的Refine模块，即可提高反馈精度。
2.根据权利要求1所述的基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈方法，其特征在于：所述步骤(1)中，码本包括矢量量化码本和DFT码本。
3.根据权利要求1所述的基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈方法，其特征在于：所述步骤(3)中，神经网络由全连接层、卷积层、批规范化层组成。
4.根据权利要求1所述的基于AI的环境知识辅助的无线信道反馈方法，其特征在于：所述步骤(4)中，训练好的神经网络包括神经网络架构和参数。
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