CN113965281B - 一种基于端到端学习的空中计算系统设计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于端到端学习的空中计算系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：在仿真环境下，由各个发射端设备同步发射正交导频至接收端；将接收端接收到的导频数据输入到神经网络中，并输出当前传输信道下的传输功率、去噪参数和反射系数；将传输误差MSE设计为神经网络的损失函数，神经网络通过反向传播理论以无监督的方式进行自适应参数调整；待该神经网络性能稳定之后，得到一个具有快速空中计算系统参数设计的端到端学习网络。本发明实现了可编程智能反射平面辅助的空中计算系统快速参数设计的方法，可以降低对高精度无线信道状态信息的依赖，同时实现快速且准确的数据聚合。

Description

一种基于端到端学习的空中计算系统设计方法
技术领域
本发明涉及一种基于深度学习技术，实现可编程智能反射平面辅助的空中计算系统快速参数设计的方法，属于信息技术领域。
背景技术
大规模物联网的不断发展使得边缘终端设备的数目迅速增加，从海量物联网设备进行数据聚合变得越来越有挑战性。通过利用无线电波的物理叠加性，空中计算技术是一种有效实现从无线终端快速收集数据的方法。根据采集到的无线信道状态信息设计实时计算参数，提高数据聚合的准确性，减少通信延迟，提高通信效率，是空中计算系统的重要目标。
在实际复杂动态的无线通信环境中，重构无线信道能够提升空中计算系统中数据传输的质量。利用可编程智能反射平面增强反射信号是一种新颖且有效的技术。传统的空中计算系统参数设计方法是基于现代优化理论，对智能反射平面辅助的空中计算系统中的系统参数(例如，传输功率、反射系数等)进行联合或者交替优化。在文献[1]中作者利用凸差规划算法，根据完美无线信道状态信息，联合优化了智能反射平面辅助的空中计算系统中反射系数、波束赋形以及去噪系数。在文献[2]中作者考虑了无智能反射平面的动态信道空中计算系统设计。虽然上述优化算法可以实现很高的传输准确率，但是算法复杂度很高且依赖高精度无线信道状态信息，无法进行实时的系统参数设计。为了在由智能反射平面辅助的空中计算系统中获取高精度的无线信道状态信息，需要进行实时无线信道估计且需要较多的导频开销，从而压缩了数据传输的时间。此外，准确的无线信道状态信息的获取也是很困难的。
文献[1]：T.Jiang and Y.Shi,"Over-the-Air Computation via IntelligentReflecting Surfaces,"2019IEEE Global Communications Conference(GLOBECOM),2019,pp.1-6.
文献[2]：X.Cao,G.Zhu,J.Xu and K.Huang,"Optimized Power Control forOver-the-Air Computation in Fading Channels,"in IEEE Trans.Wireless Commun.,vol.19,no.11,pp.7498-7513,Nov.2020.
发明内容
本发明要解决的技术问题是：传统基于传统凸优化理论的技术难以实现快速实时空中计算系统设计。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种基于端到端学习的空中计算系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、在仿真环境下，由各个发射端设备同步发射正交导频至接收端；
步骤2、将接收端接收到的导频数据输入到神经网络中，并输出当前传输信道下的传输功率、去噪参数和反射系数；
在对神经网络进行训练时，根据神经网络输出的传输功率、去噪参数和反射系数计算当前的传输误差MSE，传输误差MSE计算如下式所示：
式中，K表示当前发射端设备数目；pk表示第k个发射端设备的传输功率；η为去噪参数；表示当前的合并信道系数，具体的：/>代表发射端设备到接收端的信道系数，/>代表发射端设备到智能反射平面的信道系数，g代表由智能反射平面到接收端的信道系数，v代表智能反射平面的反射系数；σ2表示当前噪声方差。
将传输误差MSE设计为神经网络的损失函数，神经网络通过反向传播理论以无监督的方式进行自适应参数调整；待该神经网络性能稳定之后，即传输误差MSE不再下降之后，得到一个具有快速空中计算系统参数设计的端到端学习网络。
本发明提出的一种基于深度学习技术，实现可编程智能反射平面辅助的空中计算系统快速参数设计的方法，可以降低对高精度无线信道状态信息的依赖，同时实现快速且准确的数据聚合。具体的，本发明提供的系统基于用户上行传输的导频，输出该空中计算系统的反射系数、传输功率和去噪参数的设计。
附图说明
图1为性能对比示意。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明提供了一种基于端到端学习的空中计算系统设计方法，具体包括以下步骤：
步骤1、在仿真环境下，由各个发射端设备同步发射正交导频至接收端。
步骤2、将接收端接收到的导频数据输入到神经网络中，并输出当前传输信道下的传输功率、去噪参数和反射系数。
在对神经网络进行训练时，根据神经网络输出的传输功率、去噪参数和反射系数计算当前的传输误差MSE，传输误差MSE计算如下式所示：
式中，K表示当前发射端设备数目；pk表示第k个发射端设备的传输功率；η为去噪参数；表示当前的合并信道系数，具体的：/>代表发射端设备到接收端的信道系数，/>代表发射端设备到智能反射平面的信道系数，g代表由智能反射平面到接收端的信道系数，v代表智能反射平面的反射系数；σ2表示当前噪声方差。
将传输误差MSE设计为神经网络的损失函数，神经网络通过反向传播理论以无监督的方式进行自适应参数调整。待该神经网络性能稳定之后，即传输误差不再下降之后，得到一个具有快速空中计算系统参数设计的端到端学习网络。
图1为本发明提出的上述方法与现有方法的性能对比，对比方案为基于传统凸优化理论开发的算法，由图1可见，本发明提供的方法传输精度性能显著优于传统方法，可取得更加高的传输精度。

Claims (1)

1.一种基于端到端学习的空中计算系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、在仿真环境下，由各个发射端设备同步发射正交导频至接收端；
步骤2、将接收端接收到的导频数据输入到神经网络中，并输出当前传输信道下的传输功率、去噪参数和反射系数；
在对神经网络进行训练时，根据神经网络输出的传输功率、去噪参数和反射系数计算当前的传输误差MSE，传输误差MSE计算如下式所示：
式中，K表示当前发射端设备数目；pk表示第k个发射端设备的传输功率；η为去噪参数；表示当前的合并信道系数，具体的：/>代表发射端设备到接收端的信道系数，/>代表发射端设备到智能反射平面的信道系数，g代表由智能反射平面到接收端的信道系数，v代表智能反射平面的反射系数；σ2表示当前噪声方差；
将传输误差MSE设计为神经网络的损失函数，神经网络通过反向传播理论以无监督的方式进行自适应参数调整；待该神经网络性能稳定之后，即传输误差MSE不再下降之后，得到一个具有快速空中计算系统参数设计的端到端学习网络。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019122008A (ja) * 2018-01-11 2019-07-22 株式会社Ｎｔｔドコモ 電波伝搬推定装置、電波伝搬推定方法、及び、電波伝搬推定プログラム
KR20190125624A (ko) * 2018-04-30 2019-11-07 서울대학교산학협력단 딥-러닝을 통한 무선신호 전파 채널 해석을 이용한 실내공간의 구조를 예측하는 방법
CN110535486A (zh) * 2019-08-07 2019-12-03 东南大学 基于超表面神经网络的射频信号直接处理式无线收发机
CN111566673A (zh) * 2017-10-23 2020-08-21 诺基亚技术有限公司 通信系统中的端到端学习
CN112911608A (zh) * 2021-01-14 2021-06-04 浙江大学 一种面向边缘智能网络的大规模接入方法
CN113162876A (zh) * 2021-05-10 2021-07-23 东南大学 基于深度学习的irs反射图样和信道估计的联合设计方法
CN113179232A (zh) * 2021-04-22 2021-07-27 南通大学 一种基于深度学习的无源智能反射表面的信道估计方法
WO2021172601A1 (ko) * 2020-02-24 2021-09-02 엘지전자 주식회사 무선 통신 시스템에서 무선 신호를 송수신하는 방법 및 장치
WO2021175344A2 (zh) * 2021-05-06 2021-09-10 南京航空航天大学 一种无线信道冲激响应动态测量重构方法及装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111566673A (zh) * 2017-10-23 2020-08-21 诺基亚技术有限公司 通信系统中的端到端学习
JP2019122008A (ja) * 2018-01-11 2019-07-22 株式会社Ｎｔｔドコモ 電波伝搬推定装置、電波伝搬推定方法、及び、電波伝搬推定プログラム
KR20190125624A (ko) * 2018-04-30 2019-11-07 서울대학교산학협력단 딥-러닝을 통한 무선신호 전파 채널 해석을 이용한 실내공간의 구조를 예측하는 방법
CN110535486A (zh) * 2019-08-07 2019-12-03 东南大学 基于超表面神经网络的射频信号直接处理式无线收发机
WO2021172601A1 (ko) * 2020-02-24 2021-09-02 엘지전자 주식회사 무선 통신 시스템에서 무선 신호를 송수신하는 방법 및 장치
CN112911608A (zh) * 2021-01-14 2021-06-04 浙江大学 一种面向边缘智能网络的大规模接入方法
CN113179232A (zh) * 2021-04-22 2021-07-27 南通大学 一种基于深度学习的无源智能反射表面的信道估计方法
WO2021175344A2 (zh) * 2021-05-06 2021-09-10 南京航空航天大学 一种无线信道冲激响应动态测量重构方法及装置
CN113162876A (zh) * 2021-05-10 2021-07-23 东南大学 基于深度学习的irs反射图样和信道估计的联合设计方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Federated Learning via Intelligent Reflecting Surface;Zhibin Wang;《IEEE Transactions on Wireless Communications》;全文 *
Over-the-Air Federated Learning and Non-Orthogonal Multiple Access Unified by Reconfigurable Intelligent Surface;Wanli Ni;《IEEE INFOCOM 2021 - IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS)》;全文 *
Reconfigurable Intelligent Surface Enabled Federated Learning: A Unified Communication-Learning Design Approach;Hang Liu;《IEEE Transactions on Wireless Communications》;全文 *
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