CN109921822A - 基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法 - Google Patents

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张友文
郭嘉城
李俊轩
黄福鹏
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Abstract

基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法，属于5G通信技术领域。为了降低传统非线性干扰对于接收信号的影响，本发明以消除非线性数字自干扰消除模型建立了深度学习网络。本发明的使用分为三个个阶段，首先使用正交载波进行信息调制，产生发射数据。经过同相正交混合器、功率放大器和自干扰信道后得到接收信号。其次基于大量的训练数据进行训练，通过训练过程使定义的损失函数最小并反馈调节整个深度学习网络的随机参数来得到有效的消除非线性数字自干扰的模型。最后，是将产生的训练模型投入实际测试阶段，在不需要信道函数的条件下直接得出非线性数字自干扰功率谱。本发明适用于5G通讯领域。

Description

基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法
技术领域
本发明属于5G通信技术领域，具体涉及一种基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法。
背景技术
带内全双工是利用正交频分复用技术在相同的频带内同时进行发送和接收。正交频分复用技术是将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转化为并行的低速子数据流，调制到每个子信道上进行传输。由于在全双工通讯中，在接收传输信号的同时，还会接收到自身发射的信号。由于使用的物理器件不是理想的，因此在信号的产生过程中存在着非线性失真。为了消除非线性部分的失真，本文提出基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法。该方法无需传统接收方法中计算非线性的复杂过程，采用深度神经网络利用发射的信号可以直接得出非线性部分。
近年来，机器学习被认为是解决目标检测与识别、语音识别等复杂问题的有效的解决方法。在2006年，多伦多大学教授Geoffrey Hinton首次提出了深度学习的模型以及训练方法。一般的深度学习模型有多层网络构成，每一层又由多个神经元组成，通过基于大量标记与未标记数据整合而成的训练集的有效训练而获取参数配置合理的深度学习模型。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法，代替传统基于多项式函数的非线性数字自干扰消除问题。
本发明的目的是这样实现的：
基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法，包括如下步骤：
步骤1：通过建立深度神经网络并进行有效训练，得到有效的非线性数字自干扰消除***；
步骤2：将步骤1所得到的有效训练的深度学习模型投入实际测试；
所属步骤1中得到有效的非线性数字自干扰消除***具体步骤为
步骤1.1：发射端产生采用正交频分复用技术，调制后的数字信号的数学表达式为x(n)，其中n为离散时间索引；
步骤1.2：步骤1.1的调制信号经过同相正交混合器将信号的实部与虚部结合，得到的信号xIQ(n)
xIQ(n)＝K1x(n)+K2x*(n)
其中K1,K2是同相正交混合器的系数，
步骤1.3：对发射数据进行功率放大，根据汉默斯坦模型得出进行功率放大器后的信号xPA(n)
步骤1.4：将信号通过信道响应为hSI(l)的SI信道，信道长度为L，接收信号y(n)为
步骤1.5：将构造出的数据分为线性部分和非线性部分，线性部分为
非线性部分为
步骤1.6：搭建包含输入层、多层隐藏层、输出层，且每层由多个代表数据特征的神经元构成的深度神经网络并进行训练。
所述步骤1.6中进行训练过程中，深度神经网络输入数据集为步骤1.1的输入数据x(n)，输出数据为步骤1.5中得到的ynL(n)；数据于神经网络中在权重、偏置和激活函数的共同作用下前向传播进而得到神经网络输出第p层神经网络的第j个神经元的输入aj (p)和输出bj (p)分别为
其中，uij (p-1)为第p-1层第i个神经元与第p层第j个神经元之间的权重，vj (p-1)为第p层第j个神经元的偏置，f(·)为激活函数；深度神经网络的总输出为
其中，P为深度神经网络层数，为步骤1.5的输出数据ynL(n)。
所述步骤1.1中采用正交频分复用技术的具体步骤为
步骤1.1.1：将随机比特流进行符号映射并转换成并行数据；
步骤1.1.2：将得到的数据进行傅里叶逆变换和过采样得到时域信号；
步骤1.1.3：在步骤1.1.2得到的时域信号***循环前缀；
步骤1.1.4：将步骤1.1.3***循环前缀后的数据进行并串转换后经过信道得到接收信号。
所述步骤2中训练所获取的有效深度学习模型用于实际测试，将得到神经网络输入数据ynL(n)输入步骤1.6获取的深度学习模型，进而直接得出非线性数字自干扰数据。
本发明有益效果在于：本发明使用基于深度学***，可以有效地进行传输。本发明相比于传统的多项式方法具有更好的效果，非线性部分更接近于噪声。
附图说明
图1为全双工非线性数字自干扰信号产生模型图；
图2为完整的基于深度学习的非线性数字自干扰消除流程图；
图3为正交频分复用调制流程图；
图4为接收信号预处理流程图；
图5为深度神经网络原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做更进一步描述。
具体实施方式一：基于深度学习的非线性数字自干扰消除方法，包括下述步骤：
步骤1、通过建立深度神经网络并进行有效训练，得到有效的非线性数字自干扰消除***。
步骤1.1、发射端产生采用正交频分复用技术，调制后的数字信号的数学表达式为x(n)，其中n为离散时间索引；
步骤1.2、步骤1.1的调制信号经过同相正交混合器将信号的实部与虚部结合，得到的信号xIQ(n)可表示为：
xIQ(n)＝K1x(n)+K2x*(n)
其中K1,K2是同相正交混合器的系数，
步骤1.3、对发射数据进行功率放大，根据汉默斯坦模型可以得出进行功率放大器后的信号xPA(n)可表示为：
步骤1.4、将信号通过信道响应为hSI(l)的SI信道，信道长度为L。则接收信号y(n)可表示为
步骤1.5、将构造出的数据分为线性部分和非线性部分，线性部分可表示为：
非线性部分可表示为：
步骤1.6、搭建包含输入层、多层隐藏层、输出层，且每层由多个代表数据特征的神经元构成的深度神经网络并进行训练。训练过程中，该深度神经网络输入数据集为步骤1.1的输入数据x(n)，输出数据为步骤1.5中得到的ynL(n)。数据于神经网络中在权重、偏置和激活函数的共同作用下前向传播进而得到神经网络输出则第p层神经网络的第j个神经元的输入aj (p)和输出bj (p)分别为：
其中，uij (p-1)为第p-1层第i个神经元与第p层第j个神经元之间的权重，vj (p-1)为第p层第j个神经元的偏置，f(·)为激活函数。因此可以得到深度神经网络的总输出：
其中，P为深度神经网络层数，即为步骤1.5的输出数据ynL(n)。
定义神经网络性能的损失函数可表示为：
其中，为预测数据，b(k)为监督数据。当L2到达预设阈值ξ，结束训练并保存深度神经网络当前状态下各层的权值和偏置则可得到有效训练的深度学习模型。
步骤2、将步骤1所得到的有效训练的深度学习模型投入实际测试。
步骤2.1-步骤2.5同权利要求1中步骤1.1-步骤1.5，得到神经网络输入数据ynL(n)。
步骤2.4、将步骤2.3得到的ynL(n)输入步骤1.6获取的深度学习模型，进而直接得出非线性数字自干扰数据。

Claims (5)

1.基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法，其特征在于，包括：
(1)通过建立深度神经网络并进行有效训练，得到有效的非线性数字自干扰消除***；
(2)将步骤(1)所得到的有效训练的深度学习模型投入实际测试。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法，其特征在于：所述步骤(1)中得到有效的非线性数字自干扰消除***具体步骤为
(1.1)发射端产生采用正交频分复用技术，调制后的数字信号的数学表达式为x(n)，其中n为离散时间索引；
(1.2)步骤(1.1)的调制信号经过同相正交混合器将信号的实部与虚部结合，得到的信号xIQ(n)
xIQ(n)＝K1x(n)+K2x*(n)
其中K1,K2是同相正交混合器的系数，K1,
(1.3)对发射数据进行功率放大，根据汉默斯坦模型得出进行功率放大器后的信号xPA(n)
(1.4)将信号通过信道响应为hSI(l)的SI信道，信道长度为L，接收信号y(n)为
(1.5)将构造出的数据分为线性部分和非线性部分，线性部分为
非线性部分为
(1.6)搭建包含输入层、多层隐藏层、输出层，且每层由多个代表数据特征的神经元构成的深度神经网络并进行训练。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法，其特征在于：所述步骤(1.6)中进行训练过程中，深度神经网络输入数据集为步骤(1.1)的输入数据x(n)，输出数据为步骤(1.5)中得到的ynL(n)；数据于神经网络中在权重、偏置和激活函数的共同作用下前向传播进而得到神经网络输出第p层神经网络的第j个神经元的输入aj (p)和输出bj (p)分别为
其中，uij (p-1)为第p-1层第i个神经元与第p层第j个神经元之间的权重，vj (p-1)为第p层第j个神经元的偏置，f(·)为激活函数；深度神经网络的总输出为
其中P为深度神经网络层数，为步骤(1.5)的输出数据ynL(n)。
4.根据权利要求2所述的基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法，其特征在于：所述步骤(1.1)中采用正交频分复用技术的具体步骤为
(1.1.1)：将随机比特流进行符号映射并转换成并行数据；
(1.1.2)将得到的数据进行傅里叶逆变换和过采样得到时域信号；
(1.1.3)在步骤(1.1.2)得到的时域信号***循环前缀；
(1.1.4)将步骤(1.1.3)***循环前缀后的数据进行并串转换后经过信道得到接收信号。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的非线性数字自干扰消除的方法，其特征在于：所述步骤(2)中训练所获取的有效深度学习模型用于实际测试，将得到神经网络输入数据ynL(n)输入步骤(1.6)获取的深度学习模型，进而直接得出非线性数字自干扰数据。
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