專利名稱：基于二重可信評估的傳輸自適應方法
技術領域：
本發(fā)明屬于無線通信技術領域，特別是一種基于二重可信評估的傳輸自適應方 法。
背景技術：
開放的無線環(huán)境使得依托無線信道進行的通信面臨一個不可回避的問題，那就是 無線鏈路質量的動態(tài)變化性。這種變化一方面可能由于環(huán)境的變化引起，比如工業(yè)噪聲的 變化，其他通信或者惡意用戶的干擾；另一方面，由于多徑傳播和傳播路徑上反射物的移 動，鏈路質量本身也存在著固有的不確定性(衰落)。因此，為獲得更好的通信質量，針對環(huán) 境的動態(tài)變化進行智能的傳輸調整，使得通信業(yè)務的服務質量得到保證，是目前國內外無 線通信領域研究的熱點之一。鏈路自適應技術根據(jù)當前通信鏈路質量，動態(tài)調整調制方式，編碼速率，發(fā)射功率 等通信參數(shù)，以提高通信效率和保障通信質量。然而，如前所述，通信質量的動態(tài)性除了由 于多徑傳播帶來的固有衰落外，還存在外部干擾環(huán)境變化帶來的影響。單純依賴鏈路的自 適應技術能夠彌補信道衰落帶來的通信質量下降，但卻難以在動態(tài)環(huán)境下保證服務質量的 持續(xù)。另一方面，由于業(yè)務的多樣性，為滿足多種服務質量需求，傳輸自適應過程必須與業(yè) 務類型相適配。為了適應不同干擾環(huán)境和業(yè)務類型，本發(fā)明提出在鏈路自適應之前，根據(jù)環(huán)境類 型與業(yè)務選擇最優(yōu)通信體制的思想。為了實現(xiàn)用戶服務質量的持續(xù)保證，有以下三個問題 需要解決。首先，干擾環(huán)境識別需要專門的時間開銷進行環(huán)境觀察與分析范化，而且通信體 制的調整也需要一定時間，這個電臺重配時間遠大于鏈路自適應階段的參數(shù)調整時間。因 此，如何在通信過程中有效可靠地判斷環(huán)境是否發(fā)生變化，從而觸發(fā)環(huán)境觀察與體制調整 至關重要。對于鏈路質量過于靈敏會導致繁重的環(huán)境觀察與體制調整開銷，而過于遲鈍則 導致用戶服務質量得不到保證。其次，干擾環(huán)境的分析與范化也是一個尚未解決的難題。能 否選擇簡單有效的特征參數(shù)描述環(huán)境，直接決定了環(huán)境分類識別的可靠性。另外，分類工具 也影響著分類性能。最后，為滿足多種用戶服務質量需求，在體制適配與參數(shù)的調整過程中 需要對不同業(yè)務類型采取針對性措施。

發(fā)明內容
針對動態(tài)干擾環(huán)境下多種用戶服務質量難以得到持續(xù)保證的問題，本發(fā)明的目的 在于提供一種基于二重可信評估的傳輸自適應方法，通過有效對無線環(huán)境進行分析識別， 結合業(yè)務需求選擇通信體制；再在此基礎上，根據(jù)鏈路質量動態(tài)調整通信參數(shù)，同時在通信 過程中，使用強化學習方法動態(tài)更新環(huán)境可信度，判斷環(huán)境是否發(fā)生變化；通過二重可信評 估方式，能夠有效且可靠的判斷出環(huán)境是否變化，從而指導通信節(jié)點進行自適應調整。實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術方案為一種基于二重可信評估的傳輸自適應方法，步驟 如下步驟一環(huán)境分析與范化，提取時域和頻域上的信號功率一階與二階統(tǒng)計特性參 數(shù)，獲得環(huán)境范化表示f,其中，
f 二[, ’σΓδν}τ .σ,,Sf ].
步驟二 基于BPNN的環(huán)境分類，首先通過已有案例對網(wǎng)絡參數(shù)進行訓練，獲得成熟的 神經(jīng)網(wǎng)絡分類器；在此基礎上，將范化的環(huán)境特征f輸入BPNN，獲得具有可信因子的分類 輸出；
步驟三聯(lián)合業(yè)務與環(huán)境的通信體制適配，通過歷史數(shù)據(jù)和理論模型，統(tǒng)計獲得針對業(yè) 務類型Si，給定環(huán)境&下，通信體制之所能提供的期望服務質量Fpi,，據(jù)此選擇最 佳通信體制
k" = argmaxkF^sirc}-,dk^
步驟四聯(lián)合業(yè)務需求與鏈路質量的動態(tài)參數(shù)調整，在已定的通信體制下，根據(jù)鏈路質 量和業(yè)務需求，在數(shù)據(jù)傳輸過程中動態(tài)調整發(fā)射功率，調制效率，編碼速率發(fā)送參數(shù)針對 與時延敏感業(yè)務，首選功率調整，次選速率調整；針對丟包敏感業(yè)務，聯(lián)合功率速率調整，快 降慢升；針對速率敏感業(yè)務，聯(lián)合功率速率調整，快升慢降；
步驟五基于強化學習的二重可信評估，初始環(huán)境可信度為 ，根據(jù)通信分組傳輸結果 對可信度進行實時二次評估，其更新方式如下
fli + (l-a) 傳輸成功 傳輸失敗
其中，0 <1,存=為強化因子，k為連續(xù)傳輸失敗的次數(shù)，當成功傳輸 一次時及清零;
步驟六基于門限的環(huán)境重分析與通信體制重配置策略，根據(jù)環(huán)境可信度，采用門限的 策略判斷當前環(huán)境是否發(fā)生變化當環(huán)境可信度大于門限，認為當前環(huán)境判斷仍然準確，繼 續(xù)進行鏈路自適應；否則，認為當前干擾環(huán)境發(fā)生變化，重新進行環(huán)境觀察分析與通信體制 選擇。本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比，其顯著優(yōu)點為首先，本發(fā)明將傳輸自適應劃分為體制選 擇與參數(shù)調整。首先根據(jù)干擾環(huán)境的類型和用戶業(yè)務的需求，選擇最佳通信體制；然后在該 體制下，根據(jù)鏈路質量動態(tài)調整通信參數(shù)。這樣做的優(yōu)點是提高了對不同干擾環(huán)境的適應 性，并降低了通信配置的復雜度。其次，在傳輸過程中實時評估環(huán)境可信度，當且僅當環(huán)境 可信度低于某一門限時，才返回進行環(huán)境再學習與體制選擇。這樣做的優(yōu)點是在保證跟蹤 無線環(huán)境的同時，大幅減少了環(huán)境觀察分析與體制重配所需要的時間開銷。最后，在體制適 配與參數(shù)調整過程中，考慮了多種業(yè)務需求的差異性，保證了不同服務質量的需求滿足。下面結合附圖對本發(fā)明作進一步詳細描述。


圖1為系統(tǒng)應用場景模型圖。
圖2為基于二重可信評估的傳輸自適應流程框圖。圖3為無線環(huán)境分析與范化框圖。圖4為基于BPNN的可信環(huán)境分類器模型圖。圖5為結合業(yè)務類型的動態(tài)鏈路自適應框圖。圖6為動態(tài)干擾環(huán)境下基于二重可信評估傳輸自適應方法的仿真曲線。
具體實施例方式如圖1所示，考慮存在一個動態(tài)環(huán)境下的兩個通信節(jié)點傳輸自適應問題。動態(tài)的 干擾環(huán)境由干擾源產生，可以釋放的干擾包括寬帶噪聲干擾，窄帶噪聲干擾，音調(單音，多 音)干擾，掃頻干擾，脈沖干擾。鏈路質量的動態(tài)性服從瑞利衰落。為了讓系統(tǒng)運行，首先離 線訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分類器，具體過程如下
通過干擾源釋放典型干擾，然后通過環(huán)境特征分析提取特征參數(shù)，作為訓練器輸入
■？二！^^ 錢；；^巧彳],訓練時候的輸出值為環(huán)境類別向量.々；I ,其中L為
a.初始化所有權重和偏倚；
b.前向傳播輸入X
i ·每個輸入層單元J -Oj = Ij ,
·每個隱藏層單元,=/,- = 2^^+ . ‘ 0Z = J^TiT ；
c.根據(jù)反向傳播誤差
ι ·每個輸出層單元j -.^=0Ai-0MtJ-0J) ·每個隱藏層單元_/ : ￡-. = 0.(1-0,)2^ ； 對于每個權值、..Wii = Wi-+ηSjOi ；
對于每個偏倚咚-為+叫；。在此基礎上，我們以一個實際通信場景為例，說明本發(fā)明所提的方法。網(wǎng)絡場景設 置起始時，弱噪聲干擾環(huán)境，在通信過程中，出現(xiàn)一個單音干擾，業(yè)務為話音業(yè)務。對此，我 們采取如下方式進行，整個系統(tǒng)框圖如圖2所示。步驟一環(huán)境分析與范化
觀察無線環(huán)境，對當前無線環(huán)境時頻二維的信號功率的進行分析。提取時 域和頻域上的信號功率一階與二階統(tǒng)計特性參數(shù)，獲得環(huán)境范化表示f。其中，
^[[ ^^，^，.■^， ^。所包含統(tǒng)計特征分別為信號時域包絡均值，信號包絡的方差，
信號包絡的去零點最大最小相關差值，頻域包絡均值，頻域包絡方差，頻域包絡的去零點最 大最小相關差值。
1)接收無線信號，對無線信號進行分析范化，如圖3所示。接收時域信號進行希 爾伯特變換，獲得復信號，取模值，獲得信號時域包絡^Sf)(假設M點樣值);對時域信號進行
FFT變換獲得頻域信號，再取模值，獲得N點頻域包絡S{f)(假設N點樣值);信號的統(tǒng)計特 征參數(shù)按如下方式獲取
j Mι N
2)時頻域包絡均值為Wf=；wZ = ^Z5pw ；
I μΓI~ 5ΓΙIJ
3)時頻域包絡方差為礙、^^藝卜如)-巧]=J-；
4)時頻域信號信號包絡的去零點最大最小相關差值為
^t = maiiSil Ι ( ) - mm >l 巧( )
M
其中，RiIn)由循環(huán)卷積得到代一)=巧4 >((揪+ )) ；
^f = Rf (m) — Jmnjsil Rf (m)
M
同理，i fm、由循環(huán)卷積得到iM岣=Σ對/)辨；
f 、 iH-I
通過上述步驟獲取六個環(huán)境特征參量，將環(huán)境屬性規(guī)范化。在此基礎上，進行環(huán)境可信 識別。步驟二 基于BPNN的環(huán)境分類
采用后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(BPNN)進行模式識別分類。首先通過已有案例對網(wǎng)絡參數(shù)進
行訓練，獲得成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡分類器；在此基礎上，將范化的環(huán)境特征 輸入ΒΡΝΝ，獲得具
有可信因子的分類輸出，具體步驟為 (1)分類BPNN構建
神經(jīng)網(wǎng)絡輸入單元個數(shù)為環(huán)境特征f的特征值個數(shù)K，輸出單元數(shù)為環(huán)境類別數(shù)目L ； 根據(jù)后向傳播算法，根據(jù)現(xiàn)有典型環(huán)境下的環(huán)境特征向量集合Z對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，訓 練集合中每一個案例包含> ,訓練過程如下
a.初始化所有權重和偏倚；
b.前向傳播輸入？
i ·每個輸入層單元_； K·； ·每個隱藏層單元j :/. = 2,^ + =；
c.根據(jù)“反向傳播誤差
ι ·每個輸出層單元j -.^=0Al-0MtJ-0J)； ·每個隱藏層單元7；對于每個權值％；
對于每個偏倚咚: = + ^ ； (2)帶有可信度的環(huán)境分類獲取
對于每一個待分類環(huán)境樣本足，輸入神經(jīng)網(wǎng)絡，獲得輸出向量 ，則當前環(huán)境的類別歸
L-
屬·· ..r. ι ；其可信度為=；
J =arSm^tWΣ/_Λ·
如圖4所示，對于每一個待分類環(huán)境特征參量天，輸入成熟神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，獲得輸出向
量ι。則當前環(huán)境的類別歸屬，其可信度為夕=^"7"?？?br> 信度代表對當前環(huán)境屬于所歸屬類別的確信度。通過上述兩步，得到環(huán)境類別為白噪聲干 擾環(huán)境，且可信度為0.9。步驟三聯(lián)合業(yè)務與環(huán)境的通信體制適配
在已知環(huán)境分類基礎上，根據(jù)業(yè)務類型，選擇最能滿足當前服務質量的通信體制。通信 體制為通信頻段，調制技術類別(單載波，多載波，幅度調制，頻率調制，相位調制，跳頻，直 接序列擴頻等)和編碼技術類別(分組碼，卷積碼，Turbo碼，LDPC碼，交織技術等)等的組 合。針對不同的干擾環(huán)境和不同的業(yè)務需求，不同的通信體制能表現(xiàn)出不同的服務質量體
驗。通過歷史數(shù)據(jù)和理論模型，統(tǒng)計獲得針對業(yè)務類型巧，給定環(huán)境?！は?，通信體制之所能 提供的期望服務質量7^，&，《)。據(jù)此選擇最佳通信體制
k* = arg m ax F ^ Sj, c,., |
對于話音業(yè)務，在白噪聲環(huán)境下，選擇常規(guī)通信體制。步驟四聯(lián)合業(yè)務需求與鏈路質量的動態(tài)參數(shù)調整
在給定通信環(huán)境下，無線信道的傳輸質量與通信收發(fā)兩端所構成的鏈路有關。鏈路自 適應即為在傳輸過程中，根據(jù)鏈路質量，動態(tài)調整發(fā)送參數(shù)，使得系統(tǒng)性能最大化。本方法 在已定的通信體制下，根據(jù)鏈路質量和業(yè)務需求，動態(tài)調整發(fā)射功率，調制效率，編碼速率 等發(fā)送參數(shù)。具體的說，當鏈路質量發(fā)生變化時
a.針對與時延敏感業(yè)務，首選功率調整，次選速率調整；
b.針對丟包敏感業(yè)務，聯(lián)合功率速率調整，快降慢升；
c.針對速率敏感業(yè)務，聯(lián)合功率速率調整，快升慢降。進行鏈路自適應。當鏈路質量下降時(出現(xiàn)丟包)，考慮到業(yè)務的時延敏感度，首先 增加發(fā)射功率，以保持原有速率通信；當功率最大時仍無法保證原有速率通信時，使用低階 調制和碼率，降低發(fā)送速率。步驟五基于強化學習的二重可信評估
在傳輸過程中，通信節(jié)點根據(jù)傳輸性能反饋實時對環(huán)境進行可信評估，判斷外部干擾 環(huán)境是否發(fā)生變化。初始環(huán)境可信度為& (一重可信度)，根據(jù)通信傳輸結果對可信度進行持續(xù)二次評估。 在上述傳輸過程中，同時對環(huán)境可信度進行二次評估。初始環(huán)境可信度 可以取 為0.9，學習因子4設為0.95，按照下式進行更新
權利要求
1.一種基于二重可信評估的傳輸自適應方法，其特征在于步驟如下步驟一環(huán)境分析與范化，提取時域和頻域上的信號功率一階與二階統(tǒng)計特性參 數(shù)，獲得環(huán)境范化表示 ,其中，
2.根據(jù)權利要求1所述的基于二重可信評估的傳輸自適應方法，其特征在于步驟一 中，獲得環(huán)境范化的步驟為(1)接收時域信號進行希爾伯特變換，獲得復信號，取模值，獲得信號時域包絡(假設M點樣值)；對時域信號進行FFT變換獲得頻域信號，再取模值，獲得N點頻域包絡S(f) (2)時頻頻包絡均值為
3.根據(jù)權利要求1所述的基于二重可信評估的傳輸自適應方法，其特征在于步驟二 中，基于BPNN的環(huán)境分類的步驟為(1)分類BPNN構建神經(jīng)網(wǎng)絡輸入單元個數(shù)為環(huán)境特征f的特征值個數(shù)K，輸出單元數(shù)為環(huán)境類別數(shù)目L ； 根據(jù)后向傳播算法，根據(jù)現(xiàn)有典型環(huán)境下的環(huán)境特征向量集合I對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，訓 練集合中每一個案例包含<1J>，訓練過程如下a.初始化所有權重和偏倚；b.前向傳播輸入？i ·每個輸入層單元
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于二重可信評估的傳輸自適應方法，首先進行環(huán)境分析與范化，提取時域和頻域上的信號功率一階與二階統(tǒng)計特性參數(shù)，獲得環(huán)境范化表示；基于BPNN的環(huán)境分類；聯(lián)合業(yè)務與環(huán)境的通信體制適配；聯(lián)合業(yè)務需求與鏈路質量的動態(tài)參數(shù)調整；基于強化學習的二重可信評估；基于門限的環(huán)境重分析與通信體制重配置策略。本發(fā)明根據(jù)干擾環(huán)境的類型和用戶業(yè)務的需求，選擇最佳通信體制；然后在該體制下，根據(jù)鏈路質量動態(tài)調整通信參數(shù)。
文檔編號H04L25/02GK102082619SQ20101060726
公開日2011年6月1日 申請日期2010年12月27日 優(yōu)先權日2010年12月27日
發(fā)明者吳啟暉, 崔麗, 徐以濤, 李柏文, 王金龍, 高瞻 申請人:中國人民解放軍理工大學通信工程學院