CN113452420A - 一种基于深度神经网络的mimo信号检测方法 - Google Patents

一种基于深度神经网络的mimo信号检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明给出一种基于深度神经网络的MIMO信号检测方法。所述方法首先设置深度神经网络DNN检测器的架构，接着产生DNN的训练样本数据和训练样本标签，其次将训练样本数据输入到DNN中得到实际输出值，然后计算交叉熵损失函数，最后对DNN进行训练，训练完毕后的DNN检测器，部署于MIMO通信系统的接收端，对接收信号进行信号检测。采用本发明方法，可以在无需MIMO系统的信道状态信息即信道矩阵的情况下，以较低的计算复杂度，获得和最大似然检测算法相同的误比特率性能。

Description

一种基于深度神经网络的MIMO信号检测方法
技术领域
本发明涉及一种基于深度神经网络的MIMO信号检测方法，属于机器学习和MIMO信号检测的交叉领域。
背景技术
目前现有的大多数MIMO信号检测算法都使用了次优检测技术，牺牲了检测性能换来了复杂度的降低，而且传统的信号检测技术需要获得系统的CSI，而在一些信道复杂性较高的通信系统中，CSI往往难以准确的进行估计，这类算法往往不能取得很好的性能增益。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明给出一种基于深度神经网络的MIMO信号检测方法。所述方法首先设置深度神经网络DNN检测器的架构，接着产生DNN的训练样本数据和训练样本标签，其次将训练样本数据输入到DNN中得到实际输出值，然后计算交叉熵损失函数，最后对DNN进行训练，训练完毕后的DNN检测器，部署于MIMO通信系统的接收端，对接收信号进行信号检测。
本发明主要包括如下步骤：
步骤A：具有R个接收天线的MIMO系统，其接收信号采用向量y表示，搭建用于检测y的深度神经网络DNN：
步骤A-1：构建数据转换层，将y的实部和虚部进行分开，Rer和Imr分别表示y的第r个元素yr的实部和虚部，具体的转换公式为
Rer＝Re(yr)，
Imr＝Im(yr)，
其中Re(yr)和Im(yr)分别表示对yr进行取实部和取虚部运算；
步骤A-2：构建由多个全连接层FC层组成的隐藏层；隐藏层中的每个神经元的激活函数，都使用了修正线性单元ReLU函数；在单个神经元中，神经元接收到来自前一层
Figure BDA0003132388530000011
个神经元传递过来的输入信号
Figure BDA0003132388530000012
这些输入信号通过权重
Figure BDA0003132388530000013
进行加权之后再进行求和，并将求和之后的总输入值加上神经元的偏置b，最后输入到ReLU激活函数以产生神经元的输出
Figure BDA0003132388530000021
网络中所有神经元的权重
Figure BDA0003132388530000022
和偏置b构成了网络参数的集合；
步骤A-3：构建分类输出层；在分类层中，采用了DNN中比较常见的分类函数SoftMax函数；输入到分类层的向量经过SoftMax函数处理之后，输出了长度为MT的向量，其中M是QAM调制的阶数；
步骤B：生成多个训练样本数据y和标签xone-hot，组成训练样本集，生成每个样本数据y和标签xone-hot的详细过程如下：
步骤B-1：生成随机二进制比特序列，经过具有M个星座点的QAM调制之后，产生具有T个天线的MIMO发射机的发射信号x，再根据MIMO系统的信道矩阵H和接收机天线上的噪声向量w，以及表达式y＝Hx+w，生成训练样本数据y；
步骤B-2：发射信号x经过独热编码后，转化成为具有MT长度的独热编码向量xone-hot，作为训练样本数据的标签，MT是所有天线的最大符号组合数目；
步骤B-3：根据步骤B-1和步骤B-2生成多个训练样本数据y和标签xone-hot，并组成训练样本集；
步骤C：将训练样本数据y输入到DNN，可以得到DNN的实际输出值z，详细数据处理过程如下：
步骤C-1：y被输入到数据转换层，数据转换层对y中的每个元素进行取虚部和取实部运算，数据转换层的输出向量I表示为I＝I(y)＝[Re1,Im1,Re2,Im2,…,ReR,ImR,]T，其中向量值函数I(y)表示将y输入到数据转换层后得到的输出向量；
步骤C-2：隐藏层由Q个FC层组成，假设第q层的隐藏层有Nq个神经元，q＝1,2,…,Q；当q＝1时，第1个隐藏层的输入是数据转换层的输出，第1个隐藏层的第i个神经元的输出为，i＝1,2,…,N1，
Figure BDA0003132388530000023
其中，Ij表示数据转换层的第j个神经元的输出，即向量I的第j个元素，
Figure BDA0003132388530000024
表示Ij在输入到第1个隐藏层的第i个神经元时的权重，j＝1,2,…,2R，
Figure BDA0003132388530000025
表示第1个隐藏层的第i个神经元的偏置，ρ(·)表示ReLU激活函数；则第1个隐藏层的输出向量表示为
Figure BDA0003132388530000026
其中向量值函数f(1)(I)表示将I输入到第一个隐藏层后得到的输出向量，表示第1层隐藏层对数据的处理过程；
步骤C-3：当2≤q≤Q时，第q个隐藏层的输入是第q-1个隐藏层的输出，第q个隐藏层的第k个神经元的的输出为，k＝1,2,…,Nq，
Figure BDA0003132388530000031
其中，
Figure BDA0003132388530000032
表示第q-1个隐藏层的第l个神经元的输出，l＝1,2,…,Nq-1；而
Figure BDA0003132388530000033
表示
Figure BDA0003132388530000034
在输入到第q个隐藏层的第k个神经元时的权重；
Figure BDA0003132388530000035
表示第q个隐藏层的第k个神经元的偏置；则第q个隐藏层的输出向量表示为
Figure BDA0003132388530000036
其中向量值函数f(q)(u(q-1))表示u(q-1)输入到第q个隐藏层后得到的输出向量，表示第q层隐藏层对数据的处理过程；
步骤C-4：数据在经过隐藏层处理之后输入到SoftMax层中；第Q个隐藏层的输出向量u(Q)作为SoftMax分类层的输入，SoftMax分类层的输入输出向量的维度相同，因而输出向量的维度为NQ，可以得到其第m个神经元的输出，m＝1,2,…,NQ
Figure BDA0003132388530000037
其中，
Figure BDA0003132388530000038
表示第Q个隐藏层的第n个神经元的输出，n＝1,2,…,NQ；SoftMax层的输出向量表示为
Figure BDA0003132388530000039
其中向量值函数g(u(Q))表示u(Q)输入到SoftMax分类层后得到的输出向量，表示SoftMax分类层对数据的处理过程；
步骤C-5：DNN的输出z是对y的非线性变换的级联，数学上的表达式为z＝Fθ(y)＝g(f(Q)(f(Q-1)(…f(1)(I(y)))))，其中，θ代表了DNN中所有神经元的权重和偏置，即网络需要训练的参数；向量值函数Fθ(y)表示y输入DNN后得到的输出，用来代表关于参数θ的DNN检测器；
步骤D：使用
Figure BDA00031323885300000310
表示DNN的实际输出，即
Figure BDA00031323885300000311
根据
Figure BDA00031323885300000312
和样本标签xone-hot计算交叉熵损失函数Cθ，
Figure BDA0003132388530000041
其中，
Figure BDA0003132388530000042
表示对向量
Figure BDA0003132388530000043
的每个元素求对数运算所得到的新向量；
Figure BDA0003132388530000044
表示对向量xone-hot和
Figure BDA0003132388530000045
进行内积运算；e表示元素全1的向量，维度与xone-hot相同；
步骤E：基于交叉熵损失函数，利用自适应矩估计Adam算法对DNN进行训练；损失函数在收敛后即完成了网络的训练，神经网络训练完成之后即可部署于MIMO通信系统中的接收端进行在线的信号检测。
有益效果：本发明给出一种基于深度神经网络的MIMO信号检测方法。所述方法首先设置深度神经网络DNN检测器的架构，接着产生DNN的训练样本数据和训练样本标签，其次将训练样本数据输入到DNN中得到实际输出值，然后计算交叉熵损失函数，最后对DNN进行训练，训练完毕后的DNN检测器，部署于MIMO通信系统的接收端，对接收信号进行信号检测。采用本发明方法，可以在无需MIMO系统的信道状态信息即信道矩阵的情况下，以较低的计算复杂度，获得和最大似然检测算法相同的误比特率性能。
附图说明
图1是用于MIMO信号检测的深度神经网络架构。
图2是DNN数据处理过程。
具体实施方式
本发明给出一种基于深度神经网络的MIMO信号检测方法。所述方法首先设置深度神经网络DNN检测器的架构，接着产生DNN的训练样本数据和训练样本标签，其次将训练样本数据输入到DNN中得到实际输出值，然后计算交叉熵损失函数，最后对DNN进行训练，训练完毕后的DNN检测器，部署于MIMO通信系统的接收端，对接收信号进行信号检测。采用本发明方法，可以在无需MIMO系统的信道状态信息即信道矩阵的情况下，以较低的计算复杂度，获得和最大似然检测算法相同的误比特率性能。
为了更好的说明本发明方法，下面结合更详细的例子加以说明：
建立一个具有R个接收天线和T个发射天线的MIMO系统，接收信号y表示为：
Figure BDA0003132388530000051
其中，x＝[x1,x2,x3,…,xT]T表示具有T个发射天线的MIMO发射机的发射符号，其中xt是第..个发射天线所发送的调制符号，且等概取值于调制符号集c，t＝1,2,…,T，假设xt经过具有M个星座点的QAM调制；y＝[y1,y2,y3,…,yR]T表示具有R个接收天线的MIMO接收机的接收信号；H＝(hrt)R×T表示发送端及接收端之间的信道矩阵，且发送端及接收端的天线阵元间隔大于二分之一个波长，所以信道矩阵H中的元素两两独立，hrt是第t个发射天线与第r个接收天线之间的信道增益，r＝1,2,…,R；w表示接收端天线上的噪声向量，wr是第r个接收天线上的加性高斯白噪声，且wr独立同分布；MIMO信号检测的目的就是从接收信号y中恢复出发送信号x。MIMO检测的神经网络机器学习实现方法具体步骤如下：
步骤1：具有R个接收天线的MIMO系统，其接收信号采用向量y表示，搭建用于检测y的深度神经网络DNN；图1所示的是DNN具体架构，DNN由数据转换层，隐藏层和分类输出层组成；
步骤1-1：构建数据转换层，将y的实部和虚部进行分开，Rer和Imr分别表示y的第r个元素yr的实部和虚部，具体的转换公式为
Rer＝Re(yr)，
Imr＝Im(yr)，
其中Re(yr)和Im(yr)分别表示对yr进行取实部和取虚部运算；
步骤1-2：构建由多个全连接层FC层组成的隐藏层；隐藏层中的每个神经元的激活函数，都使用了修正线性单元ReLU函数；在单个神经元中，神经元接收到来自前一层
Figure BDA0003132388530000052
个神经元传递过来的输入信号
Figure BDA0003132388530000053
这些输入信号通过权重
Figure BDA0003132388530000054
进行加权之后再进行求和，并将求和之后的总输入值加上神经元的偏置b，最后输入到ReLU激活函数以产生神经元的输出
Figure BDA0003132388530000055
网络中所有神经元的权重
Figure BDA0003132388530000056
和偏置b构成了网络参数的集合；
步骤1-3：构建分类输出层；在分类层中，采用了DNN中比较常见的分类函数SoftMax函数；输入到分类层的向量经过SoftMax函数处理之后，输出了长度为MT的向量，其中M是QAM调制的阶数；
步骤2：生成多个训练样本数据y和标签xone-hot，组成训练样本集，生成每个样本数据y和标签xone-hot的详细过程如下：
步骤2-1：生成随机二进制比特序列，经过具有M个星座点的QAM调制之后，产生具有T个天线的MIMO发射机的发射信号x，再根据MIMO系统的信道矩阵H和接收机天线上的噪声向量w，以及表达式y＝Hx+w，生成训练样本数据y；
步骤2-2：发射信号x经过独热编码后，转化成为具有MT长度的独热编码向量xone-hot，作为训练样本数据的标签，MT是所有天线的最大符号组合数目；
步骤2-3：根据步骤B-1和步骤B-2生成多个训练样本数据y和标签xone-hot，并组成训练样本集；
步骤3：将训练样本数据y输入到DNN；图2所示的是y在DNN中的处理过程，y经过数据转换层、隐藏层和SoftMax分类层的处理，最终得到DNN的实际输出值z，详细的数据处理过程如下：
步骤3-1：y被输入到数据转换层，数据转换层对y中的每个元素进行取虚部和取实部运算，数据转换层的输出向量I表示为I＝I(y)＝[Re1,Im1,Re2,Im2,…,ReR,ImR,]T，其中向量值函数I(y)表示将y输入到数据转换层后得到的输出向量；
步骤3-2：隐藏层由Q个FC层组成，假设第q层的隐藏层有Nq个神经元，q＝1,2,…,Q；当q＝1时，第1个隐藏层的输入是数据转换层的输出，第1个隐藏层的第i个神经元的输出为，i＝1,2,…,N1，
Figure BDA0003132388530000061
其中，Ij表示数据转换层的第j个神经元的输出，即向量I的第j个元素，
Figure BDA0003132388530000062
表示Ij在输入到第1个隐藏层的第i个神经元时的权重，j＝1,2,…,2R，
Figure BDA0003132388530000063
表示第1个隐藏层的第i个神经元的偏置，ρ(·)表示ReLU激活函数；则第1个隐藏层的输出向量表示为
Figure BDA0003132388530000064
其中向量值函数f(1)(I)表示将I输入到第一个隐藏层后得到的输出向量，表示第1层隐藏层对数据的处理过程；
步骤3-3：当2≤q≤Q时，第q个隐藏层的输入是第q-1个隐藏层的输出，第q个隐藏层的第k个神经元的的输出为，k＝1,2,…,Nq，
Figure BDA0003132388530000071
其中，
Figure BDA0003132388530000072
表示第q-1个隐藏层的第l个神经元的输出，l＝1,2,…,Nq-1；而
Figure BDA0003132388530000073
表示
Figure BDA0003132388530000074
在输入到第q个隐藏层的第k个神经元时的权重；
Figure BDA0003132388530000075
表示第q个隐藏层的第k个神经元的偏置；则第q个隐藏层的输出向量表示为
Figure BDA0003132388530000076
其中向量值函数f(q)(u(q-1))表示u(q-1)输入到第q个隐藏层后得到的输出向量，表示第q层隐藏层对数据的处理过程；
步骤3-4：数据在经过隐藏层处理之后输入到SoftMax层中；第Q个隐藏层的输出向量u(Q)作为SoftMax分类层的输入，SoftMax分类层的输入输出向量的维度相同，因而输出向量的维度为NQ，可以得到其第m个神经元的输出，m＝1,2,…,NQ
Figure BDA0003132388530000077
其中，
Figure BDA0003132388530000078
表示第Q个隐藏层的第n个神经元的输出，n＝1,2,…,NQ；SoftMax层的输出向量表示为
Figure BDA0003132388530000079
其中向量值函数g(u(Q))表示u(Q)输入到SoftMax分类层后得到的输出向量，表示SoftMax分类层对数据的处理过程；
步骤3-5：DNN的输出z是对y的非线性变换的级联，数学上的表达式为z＝Fθ(y)＝g(f(Q)(f(Q-1)(…f(1)(I(y)))))，其中，θ代表了DNN中所有神经元的权重和偏置，即网络需要训练的参数；向量值函数Fθ(y)表示y输入DNN后得到的输出，用来代表关于参数θ的DNN检测器。
步骤4：使用
Figure BDA00031323885300000710
表示DNN的实际输出，即
Figure BDA00031323885300000711
根据
Figure BDA00031323885300000712
和样本标签xone-hot计算交叉熵损失函数Cθ，
Figure BDA00031323885300000713
其中，
Figure BDA0003132388530000081
表示对向量
Figure BDA0003132388530000082
的每个元素求对数运算所得到的新向量；
Figure BDA0003132388530000083
表示对向量xone-hot和
Figure BDA0003132388530000084
进行内积运算；e表示元素全1的向量，维度与xone-hot相同。
步骤5：基于交叉熵损失函数，利用自适应矩估计Adam算法对DNN进行训练；损失函数在收敛后即完成了网络的训练，神经网络训练完成之后即可部署于MIMO通信系统中的接收端进行在线的信号检测。

Claims (5)

1.一种基于深度神经网络的MIMO信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A：具有R个接收天线的MIMO系统，其接收信号采用向量y表示，搭建用于检测y的深度神经网络DNN；
步骤B：生成训练样本数据y和标签xone-hot，组成训练样本集；
步骤C：将训练样本数据y输入到DNN，得到DNN的实际输出值z；
步骤D：使用
Figure FDA0003132388520000011
表示DNN的实际输出，即
Figure FDA0003132388520000012
根据
Figure FDA0003132388520000013
和样本标签xone-hot计算交叉熵损失函数Cθ；
步骤E：基于交叉熵损失函数，利用自适应矩估计Adam算法对DNN进行训练；损失函数在收敛后即完成了网络的训练，神经网络训练完成之后用于MIMO通信系统中的接收端进行信号检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的MIMO信号检测方法，其特征在于，步骤A具体步骤如下：
步骤A-1：构建数据转换层，将y的实部和虚部进行分开，Rer和Imr分别表示y的第r个元素yr的实部和虚部，具体的转换公式为：
Rer＝Re(yr)，
Imr＝Im(yr)，
其中Re(yr)和Im(yr)分别表示对yr进行取实部和取虚部运算；
步骤A-2：构建由多个全连接层FC层组成的隐藏层；隐藏层中的每个神经元的激活函数，都使用了修正线性单元ReLU函数；在单个神经元中，神经元接收到来自前一层
Figure FDA0003132388520000014
个神经元传递过来的输入信号
Figure FDA0003132388520000015
输入信号通过权重
Figure FDA0003132388520000016
进行加权之后再进行求和，并将求和之后的总输入值加上神经元的偏置b，最后输入到ReLU激活函数以产生神经元的输出
Figure FDA0003132388520000017
神经元的权重
Figure FDA0003132388520000018
和偏置b构成了网络参数的集合；
步骤A-3：构建分类输出层；在分类层中，采用分类函数SoftMax函数；输入到分类层的向量经过SoftMax函数处理之后，输出了长度为MT的向量，其中M是QAM调制的阶数。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的MIMO信号检测方法，其特征在于，步骤B的详细过程如下：
步骤B-1：生成随机二进制比特序列，经过具有M个星座点的QAM调制之后，产生具有T个天线的MIMO发射机的发射信号x，再根据MIMO系统的信道矩阵H和接收机天线上的噪声向量w，以及表达式y＝Hx+w，生成训练样本数据y；
步骤B-2：发射信号x经过独热编码后，转化成为具有MT长度的独热编码向量xone-hot，作为训练样本数据的标签，MT是所有天线的最大符号组合数目；
步骤B-3：根据步骤B-1和步骤B-2生成多个训练样本数据y和标签xone-hot，并组成训练样本集。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的MIMO信号检测方法，其特征在于，步骤C的详细过程如下：
步骤C-1：y被输入到数据转换层，数据转换层对y中的每个元素进行取虚部和取实部运算，数据转换层的输出向量I表示为I＝I(y)＝[Re1,Im1,Re2,Im2,…,ReR,ImR,]T，其中向量值函数I(y)表示将y输入到数据转换层后得到的输出向量；
步骤C-2：隐藏层由Q个FC层组成，假设第q层的隐藏层有Nq个神经元，q＝1,2,…,Q；当q＝1时，第1个隐藏层的输入是数据转换层的输出，第1个隐藏层的第i个神经元的输出为，i＝1,2,…,N1，
Figure FDA0003132388520000021
其中，Ij表示数据转换层的第j个神经元的输出，即向量I的第j个元素，
Figure FDA0003132388520000022
表示Ij在输入到第1个隐藏层的第i个神经元时的权重，j＝1,2,…,2R，
Figure FDA0003132388520000023
表示第1个隐藏层的第i个神经元的偏置，ρ(·)表示ReLU激活函数；则第1个隐藏层的输出向量为：
Figure FDA0003132388520000024
其中向量值函数f(1)(I)表示将I输入到第一个隐藏层后得到的输出向量，表示第1层隐藏层对数据的处理过程；
步骤C-3：当2≤q≤Q时，第q个隐藏层的输入是第q-1个隐藏层的输出，第q个隐藏层的第k个神经元的的输出为，k＝1,2,…,Nq，
Figure FDA0003132388520000025
其中，
Figure FDA0003132388520000026
表示第q-1个隐藏层的第l个神经元的输出，l＝1,2,…,Nq-1；而
Figure FDA0003132388520000027
表示
Figure FDA0003132388520000028
在输入到第q个隐藏层的第k个神经元时的权重；
Figure FDA0003132388520000029
表示第q个隐藏层的第k个神经元的偏置；则第q个隐藏层的输出向量为：
Figure FDA00031323885200000210
其中向量值函数f(q)(u(q-1))表示u(q-1)输入到第q个隐藏层后得到的输出向量；
步骤C-4：经过隐藏层处理的数据输入到SoftMax层中；第Q个隐藏层的输出向量u(Q)作为SoftMax分类层的输入，SoftMax分类层的输入输出向量的维度相同，因而输出向量的维度为NQ，可以得到其第m个神经元的输出，m＝1,2,…,NQ；
Figure FDA0003132388520000031
其中，
Figure FDA0003132388520000032
表示第Q个隐藏层的第n个神经元的输出，n＝1,2,…,NQ；SoftMax层的输出向量为：
Figure FDA0003132388520000033
其中向量值函数g(u(Q))表示u(Q)输入到SoftMax分类层后得到的输出向量；
步骤C-5：DNN的输出z是对y的非线性变换的级联，其表达式为：
z＝Fθ(y)＝g(f(Q)(f(Q-1)(…f(1)(I(y)))))，
其中，θ代表了DNN中神经元的权重和偏置，即网络需要训练的参数；向量值函数Fθ(y)表示y输入DNN后得到的输出。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的MIMO信号检测方法，其特征在于，步骤D中交叉熵损失函数Cθ的计算公式如下：
Figure FDA0003132388520000034
其中，
Figure FDA0003132388520000035
表示对向量
Figure FDA0003132388520000036
的每个元素求对数运算所得到的新向量；
Figure FDA0003132388520000037
表示对向量xone-hot和
Figure FDA0003132388520000038
进行内积运算；e表示元素全1的向量，维度与xone-hot相同。
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