CN115102592A - 一种基于联邦学习的多用户mimo波束成形方法 - Google Patents

一种基于联邦学习的多用户mimo波束成形方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于联邦学习的多用户MIMO波束成形方法。本发明基于联邦学习技术，在多用户MIMO系统中，BS和用户联合训练CNN模型，用户利用本地的信道数据和预编码器标签训练本地模型，BS聚合所有用户的本地模型参数得到全局模型。通过上传本地模型参数避免了上传用户本地数据，保护了用户数据安全和数据隐私。模型训练好后，用户可以通过信道矩阵预测模拟预编码器，有效降低了波束成形复杂度。本文中设计的联邦学习算法的频谱效率接近于传统的CML算法，同时传输开销比CML算法要低的多。

Description

一种基于联邦学习的多用户MIMO波束成形方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于联邦学习的多用户MIMO波束成形方法。
背景技术
在多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)系统中，基站通过波束成形技术调节发射信号的幅度和相位，将发射的波束集中在较窄的区域传输，可以补偿信号传播过程中的路径损耗。同时，波束成形可以抑制信号的干扰，提高系统容量和频谱利用率。波束成形包括模拟波束成形、数字波束成形和混合波束成形。混合波束成形将模拟技术和数字技术相结合，在传输速率和设计复杂性之间取得了平衡。由于波束成形器需要随着信道条件的变化而实时地设计，传统的基于优化和迭代的波束成形方法会有较大的计算复杂度，无法满足系统实时应用的需求。
由于机器学习(Machine Learning，ML)方法在应对无线信道变化方面具有灵活性，对无线信道损坏或缺陷的数据具有较强的预测性能。目前机器学习算法已被广泛引入到通信领域，解决信号处理的各种问题，例如到达方向(Direction of Arrival，DOA)估计，信道估计，信道状态信息预测，天线选择等等。由于无线通信系统具有规模大、地理分布分散、用户移动性强、数据量大等特点，机器学习方法在实际的无线通信应用中面临着许多技术需求和挑战。一方面，传统的集中式机器学习(Centralized Machine Learning，CML)算法需要通过基站(Base station，BS)集中收集和处理数据，整合用户数据需要巨大的传输开销。另一方面，用户越来越重视数据隐私和数据安全，用户不太愿意将数据发送到BS。因此，许多学者考虑将所有私有数据都保存在用户本地的联邦学习(Federated Learning，FL)技术应用在无线通信中，例如无人机路径规划、信道估计、信道状态信息预测等等。在FL中，用户和BS协作训练一个机器学习模型，用户利用本地数据集训练本地机器学习模型，同时将所有训练数据保留在用户本地，只需上传本地模型参数到BS即可完成模型训练。FL以分布式方式完成模型训练，可以减少上传大量原始数据的通信延迟，同时也促进了大规模的模型训练和更灵活的数据收集。设计波束成形矩阵可以看作是一个多标签分类问题，传统的基于集中式机器学习的波束成形方法，需要将用户的信道数据和预编码器标签都传输到BS进行模型训练。为了减少传输开销，将FL应用于多用户MIMO系统的波束成形领域。
发明内容
本发明的目的，就是针对上述传统集中式机器学习方法在多用户MIMO波束成形中的不足，提出了一种基于联邦学习的波束成形方案。即在多用户MIMO系统中，BS和用户联合训练一个卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)模型，用户利用本地的信道数据和预编码器标签训练本地模型，BS聚合所有用户的本地模型参数得到全局模型。通过上传本地模型参数避免了上传用户本地数据，减少了通信开销，保护了用户数据安全和数据隐私。
本发明的技术方案是：一种基于联邦学习的多用户MIMO系统波束成形方法，如图1所示，多用户MIMO系统包括1个BS和K个单天线用户终端设备，BS具有Nt根天线、K个数据流和K个射频链，BS与用户之间的信道模型为几何信道模型。系统预测模拟预编码器的部分使用CNN模型。本发明包括以下步骤：
S1、对信道进行数学建模，BS与第k个用户之间的信道矩阵Hk的公式如下公式1：
Figure BDA0003706912580000021
公式1中，Lk表示信道路径数，gk,l表示第l条路径的复增益，
Figure BDA0003706912580000022
表示第l条路径的离开角，
Figure BDA0003706912580000023
表示BS的均匀线性阵列响应向量，λ是信号波长，
Figure BDA0003706912580000024
是相邻2个天线单元之间的距离；
S2、对多用户MIMO系统进行数学建模，第k个用户接收到的信号yk的公式如下公式2：
Figure BDA0003706912580000025
公式2中，
Figure BDA0003706912580000026
和
Figure BDA0003706912580000027
分别为BS的数字预编码器和模拟预编码器，s＝[s1,s2,...,sK]T表示传输信号，nk～CN(0,σ2)表示高斯噪声，σ2为噪声的功率；
S3、根据BS和用户的信道矩阵Hk设计模拟预编码器
Figure BDA0003706912580000028
的公式如下公式3：
Figure BDA0003706912580000029
公式3中，
Figure BDA00037069125800000210
表示模拟预编码器码本，
Figure BDA00037069125800000211
q＝1,2,…,Q表示量化角度，因此
Figure BDA0003706912580000031
的类别数为Q。将模拟预编码器
Figure BDA0003706912580000032
的在码本中的索引值记为
Figure BDA0003706912580000033
S4、将1×Nt维的信道矩阵Hk整形为
Figure BDA0003706912580000034
维的复数矩阵hk，然后分别提取hk的实部、虚部和相位部分作为CNN网络的输入
Figure BDA0003706912580000035
其表达式如公式4：
Figure BDA0003706912580000036
S5、将
Figure BDA0003706912580000037
和
Figure BDA0003706912580000038
组合为CNN网络的训练样本
Figure BDA0003706912580000039
其中
Figure BDA00037069125800000310
为CNN网络的输入，
Figure BDA00037069125800000311
为CNN网络的标签；
S6、搭建CNN网络结构；本发明的网络结构由12层组成，第1层是卷积层，包含64个大小为3×3的卷积核；第2层是2×2最大池化层；第3层是激活函数(ReLU)层；第4层是归一化层；第5层是卷积层，包含了128个大小为3×3的卷积核；第6层是2×2最大池化层；第7层是ReLU层；第8层是归一化层；第9层是全连接层，包含256个神经元；为了有效的减少过拟合，提高网络的泛化能力，第10层我们使用dropout层，脱落率为0.5；第11层是全连接层，包含了Q个神经元，Q为
Figure BDA00037069125800000312
的类别数；最后，softmax层进行分类输出；网络训练时采用的优化算法为SGD算法，损失函数设置为交叉熵函数；
S7、BS联合用户使用FL训练CNN模型；首先，BS下发初始的全局CNN模型到每个用户，用户利用本地拥有的训练样本更新本地CNN模型，并上传本地模型参数到BS；然后，BS使用联邦平均算法聚合所有用户的本地模型参数获得全局CNN模型，并将全局CNN模型下发给所有用户，用户再次更新本地模型并上传模型参数；上述模型训练步骤会持续迭代进行，直到损失函数收敛或者达到允许的训练次数；
S8、在线模拟预编码器和数字预编码器设计；BS和用户训练完后保存训练好的模型，用户通过输入信道矩阵Hk就可以预测模拟预编码器在码本中的索引值
Figure BDA00037069125800000313
进而获得模拟预编码器
Figure BDA00037069125800000314
并将其反馈给BS，BS拥有
Figure BDA00037069125800000315
后，计算用户k的等效信道
Figure BDA00037069125800000316
然后，BS根据迫零准则设计数字预编码器FBB的公式如下公式5：
Figure BDA00037069125800000317
公式5中，
Figure BDA00037069125800000318
为BS和用户的等效信道矩阵。
本发明的有益效果为，在不收集用户本地数据集的情况下训练CNN模型用于预测模拟预编码器，能有效降低波束成形复杂度，同时减少通信开销，保护数据隐私和安全。
附图说明
图1为本发明的系统模型示意图；
图2为本发明与传统的CML算法的频谱效率对比示意图；
图3为本发明与传统的CML算法的传输开销对比示意图；
具体实施方式
下面结合附图和仿真示例，以证明本发明的有效性和实用性：
模拟参数设置如下：BS的发射天线数Nt＝100，用户数K＝8，波束成形器码本类数Q＝20。将
Figure BDA0003706912580000041
划分为K个等距非重叠子区域
Figure BDA0003706912580000042
使得φ＝∪kφk，用户k随机位于子区域φk中，信道路径数Lk＝5，角度扩展
Figure BDA0003706912580000043
每个用户生成25000个信道，并在每个信道中分别添加{15,20,25}dB的合成加性高斯白噪声(Additive White GaussianNoise,AWGN)，得到有噪声信道。整个数据集的大小为3×25000×8＝600,000，整个数据集随机划分80％作为训练集，剩下的20％作为验证集。在基于CML的模型训练中，训练集和验证集都位于BS处。在基于FL的模型训练中，训练集平均分配到4个参与训练的用户，验证集放置在BS以评估全局模型。在模型训练完成后，在预测阶段使用测试数据来测试模型性能，使用类似的训练数据生成过程，在测试数据中添加10dB的合成AWGN。仿真过程中，CML和FL使用相同的数据集对相同的CNN执行训练，损失函数为交叉熵函数，用户的本地训练次数设置为2，全局训练的次数设置为20，每个批次的大小设置为256，采用学习率为0.001的SGD算法更新网络参数。
由图2和图3可知，本发明的频谱效率接近于传统的CML算法，随着BS发射天线数的增加，本发明的传输开销比CML算法要低的多，这充分表明本发明在多用户MIMO系统中具有较好的适用性。

Claims (1)

1.一种基于联邦学习的多用户MIMO系统波束成形方法，该方法用于多用户MIMO系统，设多用户MIMO系统包括1个BS和K个单天线用户终端设备，BS具有Nt根天线、K个数据流和K个射频链，BS与用户之间的信道模型为几何信道模型；其特征在于，包括以下步骤：
S1、对信道进行数学建模，BS与第k个用户之间的信道矩阵Hk如下公式1：
Figure FDA0003706912570000011
公式1中，Lk表示信道路径数，gk,l表示第l条路径的复增益，
Figure FDA0003706912570000012
表示第l条路径的离开角，
Figure FDA0003706912570000013
表示BS的均匀线性阵列响应向量，λ是信号波长，
Figure FDA0003706912570000014
是相邻2个天线单元之间的距离；
S2、对多用户MIMO系统进行数学建模，第k个用户接收到的信号yk如下公式2：
Figure FDA0003706912570000015
公式2中，
Figure FDA0003706912570000016
和
Figure FDA0003706912570000017
分别为BS的数字预编码器和模拟预编码器，s＝[s1,s2,...,sK]T表示传输信号，nk～CN(0,σ2)表示高斯噪声，σ2为噪声的功率；
S3、根据BS和用户的信道矩阵Hk设计模拟预编码器
Figure FDA0003706912570000018
如下公式3：
Figure FDA0003706912570000019
公式3中，
Figure FDA00037069125700000110
表示模拟预编码器码本，
Figure FDA00037069125700000111
q＝1,2,…,Q表示量化角度，因此
Figure FDA00037069125700000112
的类别数为Q；将模拟预编码器
Figure FDA00037069125700000113
的在码本中的索引值记为
Figure FDA00037069125700000114
S4、将1×Nt维的信道矩阵Hk整形为
Figure FDA00037069125700000115
维的复数矩阵hk，然后分别提取hk的实部、虚部和相位部分作为CNN网络的输入
Figure FDA00037069125700000116
其表达式如公式4：
Figure FDA00037069125700000117
S5、将
Figure FDA0003706912570000021
和
Figure FDA0003706912570000022
组合为CNN网络的训练样本
Figure FDA0003706912570000023
其中
Figure FDA0003706912570000024
为CNN网络的输入，
Figure FDA0003706912570000025
为CNN网络的标签；
S6、搭建CNN网络，CNN网络由12层组成，第1层是卷积层，包含64个大小为3×3的卷积核；第2层是2×2最大池化层；第3层是ReLU层；第4层是归一化层；第5层是卷积层，包含了128个大小为3×3的卷积核；第6层是2×2最大池化层；第7层是ReLU层；第8层是归一化层；第9层是全连接层，包含256个神经元；第10层是dropout层，脱落率为0.5；第11层是全连接层，包含了Q个神经元，Q为
Figure FDA0003706912570000026
的类别数；最后通过softmax层进行分类输出；网络训练时采用的优化算法为SGD算法，损失函数设置为交叉熵函数；
S7、BS联合用户使用FL训练CNN模型：首先，BS下发初始的全局CNN模型到每个用户，用户利用本地拥有的训练样本更新本地CNN模型，并上传本地模型参数到BS；然后，BS使用联邦平均算法聚合所有用户的本地模型参数获得全局CNN模型，并将全局CNN模型下发给所有用户，用户再次更新本地模型并上传模型参数；模型训练会持续迭代进行，直到损失函数收敛或者达到允许的训练次数；
S8、在线模拟预编码器和数字预编码器设计：BS和用户训练完后保存训练好的模型，用户通过输入信道矩阵Hk预测模拟预编码器在码本中的索引值
Figure FDA0003706912570000027
进而获得模拟预编码器
Figure FDA0003706912570000028
并将其反馈给BS，BS拥有
Figure FDA0003706912570000029
后，计算用户k的等效信道
Figure FDA00037069125700000210
然后，BS根据迫零准则设计数字预编码器FBB如下公式5：
Figure FDA00037069125700000211
公式5中，
Figure FDA00037069125700000212
为BS和用户的等效信道矩阵。
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