基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的信號快速檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的信號快速檢測方法，首先給出了適用于信號快速檢測問題的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建，然后根據(jù)不同發(fā)送信號的星座圖特征設(shè)計出相應(yīng)的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)讀出函數(shù)的具體形式；然后設(shè)計了信號快速檢測問題的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的儲備池權(quán)值矩陣形式，并采用截斷過小奇異值的方法來降低該權(quán)值矩陣的條件數(shù)，然后設(shè)計了該網(wǎng)絡(luò)的讀出權(quán)值確定和更新準則，采用上述技術(shù)方案，本發(fā)明提供了一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的信號快速檢測方法，克服了現(xiàn)有信號檢測方法對于數(shù)據(jù)量的嚴重依賴，且未考慮現(xiàn)代通信系統(tǒng)的信號具有突發(fā)性和短數(shù)據(jù)幀的特征，其檢測準確。
【專利說明】基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的信號快速檢測方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及無線通信的信號處理【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是通信發(fā)射與接收機之間的信道 具有深度衰落、接收端信號存在較為嚴重的符號間干擾、發(fā)送數(shù)據(jù)具有一定的突發(fā)性、接收 端數(shù)據(jù)幀長度較短的情況，采用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)無線通信系統(tǒng)的短幀信號直接檢測快速 方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 突發(fā)信號在現(xiàn)代通信中廣泛應(yīng)用，在非協(xié)作或?qū)雇ㄐ畔到y(tǒng)中，突發(fā)信號采取隨 機選擇時間進行突發(fā)方式發(fā)送，持續(xù)時間點，在瞬間將信號傳送完畢，而接收或截獲方由于 無法獲得突發(fā)信號同步頭與信號探測序列的先驗知識，對于突發(fā)信號的處理需要增加檢測 環(huán)節(jié)，以確定當前是否有信號及其信號的起始與結(jié)束為止。突發(fā)信號的快速檢測是后續(xù)信 號處理的前提。由于信號長度過短，已往處理傳統(tǒng)的盲信號處理方法常不適用，特別是基 于統(tǒng)計量方法的肓處理方法都將不再適用，所以需要一種僅依賴小數(shù)據(jù)量快速收斂的快速 檢測方法?？焖贆z測技術(shù)的實際應(yīng)用對提高通信質(zhì)量和保證信息的可靠性具有重要意義， 其研究成果對帶限的數(shù)字通信系統(tǒng)也起著重要作用，一方面，伴隨著無線通信技術(shù)的日益 快速發(fā)展，越來越多的通信場合需要考慮到電池節(jié)能、數(shù)據(jù)的短時突發(fā)性、收發(fā)雙方的非完 全協(xié)作性以及應(yīng)急通信系統(tǒng)的需求。例如：無線傳感網(wǎng)聯(lián)合流星突發(fā)通信在水文、大氣監(jiān) 測、火情監(jiān)測和海上浮標海樣采集系統(tǒng)中可發(fā)揮重要作用，該類網(wǎng)絡(luò)因為特別注重能耗問 題，數(shù)據(jù)長度短、信號突發(fā)和間隙性成為其固有特點，這些都使得傳統(tǒng)檢測方法的大數(shù)據(jù)依 賴性無法得到滿足。這就迫切需要一種減少數(shù)據(jù)量依賴并能實際應(yīng)用的肓處理方法，它必 須要求能快速檢測正交相移鍵控（QPSK，Quadrature Phase Shift Key)和正交幅度調(diào)制 (QAM，QuadratureAmplitude Modulation)信號的同時具有減少數(shù)據(jù)量依賴、還必須具有結(jié) 構(gòu)簡單、軟硬件代價小的的特點。
[0003] 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（Echo State Network,ESN))以及相應(yīng)的學習算法為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的研究開辟了嶄新的道路ESN跟植于非線性動力學的ESN方法因其具有模型精確、建模能 力強、生物合理性以及可拓展性和節(jié)約性等諸多優(yōu)點而引起了人們的興趣。它引入一個稱 作儲備池的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，當外部的輸入序列進入這個內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)時，便在其中激發(fā)出復(fù)雜多樣 的非線性狀態(tài)空間，然后再通過一個簡單的讀出網(wǎng)絡(luò)來得到網(wǎng)絡(luò)輸出，與之前遞歸神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的最大不同之處是在訓練過程中，儲備池內(nèi)部的連接權(quán)值是固定不變的，調(diào)整僅僅針對 讀出網(wǎng)絡(luò)進行。由于大大降低了訓練的計算量，又避免了大多數(shù)基于梯度下降的學習算法 所難回避的局部極小現(xiàn)象，并同時能夠取得很好的建模精；ESN方法中通過引入儲備池，權(quán) 值矩陣具有了稀疏性，僅部分輸出權(quán)值需要進行更新。作為一種新的反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范式，在 繼承了反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)特性的同時克服了反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習難度。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有信號檢測方法對于數(shù)據(jù)量的嚴重依賴，且未考慮現(xiàn)代 通信系統(tǒng)的信號具有突發(fā)性和短數(shù)據(jù)幀的特征，本發(fā)明提供了一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的信 號快速檢測方法。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案：一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的信號快速檢測方法，其特征在于，包 括有以下步驟：
[0006] 第一步：假設(shè)源信號發(fā)送序列{sn}是獨立同分布的，不失一般性，不考慮噪聲影 晌，無仵何訓練序列參與，單輸入名輸出無線誦信系統(tǒng)捽收方趕、信號檢測方程可表述如下

【權(quán)利要求】
1. 一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的信號快速檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 第一步：假設(shè)源信號發(fā)送序列{sn}是獨立同分布的，不失一般性，不考慮噪聲影響，無 任何訓練序列參與，單輸入多輸出無線通信系統(tǒng)接收方程、快速檢測方程可表述如下
XN = srH 其中：上標Η表示共軛轉(zhuǎn)置，q為過采樣因子/接收天線個數(shù)，r = r\〇g是（Hi，i =0,1，…，L)構(gòu)成的'im卩彳
^通信信道的沖激響應(yīng)，Lh為信道階數(shù)， L為均衡器長度，
是接收數(shù)據(jù)陣，而發(fā)送信號陣為S(t) 一 [sN (t)，sN (t_l)，…，sN (t_M_L) ] NX (L+M+1); 第二步：首先隨機產(chǎn)生一組隨機初始序列作為初始輸入進入儲備池 W陣，經(jīng)過儲備池 W陣作用之后輸出一組新的串行序列，該串行序列通過串并變換之后產(chǎn)生出輸出信號陣 s (t-Ι);該輸出信號陣與ESN網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣Wwt進行相乘之后獲得序列v (t-Ι)，進而分 別通過I · I和Arg( ·)運算提取出新序列的幅度和相位，然后，分別進入幅度讀出函數(shù)算 子f〇 · I)和相位讀出函數(shù)算子g(·)進行非線性映射，然后將映射后的幅度和相位重新 組合成極坐標表現(xiàn)形式，組成新的輸出序列s (t)，該輸出序列經(jīng)過時間延時單元廠1作用之 后作為儲備池的新輸入反饋給網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)周而復(fù)始地運行，直到算法收斂為止； 第三步：根據(jù)待檢測信號的特征設(shè)計讀出函數(shù) 記單個讀出函數(shù)為
其中A表示信號點振幅，貨表示信號點相位，f(A)表示讀出函數(shù)的振幅映射，表示 讀出函數(shù)的相位映射，j表示虛數(shù)單位，exp( ·)是指數(shù)函數(shù)， (1)當原發(fā)送信號為PSK信號時 首先設(shè)計ESN讀出函數(shù)的振幅映射部分： f (A) = tanh (A) 這里tanh( ·)表示雙曲正切函數(shù)， 若調(diào)制為η/4-四相相移鍵控（π/4-QPSK)方式，則Μ = 4，Θ為相角，則ESN讀出函 數(shù)的相位映射為：
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這HUi為:以減因/·, u > 0 ; (2)當原發(fā)送信號為QAM信號時 設(shè)計8QAM振幅函數(shù)如下
其中a為衰減因子， 設(shè)計8QAM信號相位激勵函數(shù)形式如下
其中a為衰減因子， 同法設(shè)計獲得16QAM信號的振幅與相位函數(shù)形式， 16QAM振幅函數(shù)形式如下
16QAM信號]丨l·位丨亦數(shù)形式如下：
11:1
，M1i = MI、J'
M1i=2ll、J·,
Μ--=:? 時，
當i = 4時，
第四步：設(shè)計ESN網(wǎng)絡(luò)儲備池權(quán)值并保證其連接稀疏性 根據(jù)第一步的信號模型，首先構(gòu)造儲備池 W陣，將接收信號矩陣XN作如下轉(zhuǎn)化
_其中上標*表示共軛，則存在如下QR分解形式：
U:111, Q v 為一正交矩陣，/i …為一非零上三角矩陣，進而構(gòu)造 ESN儲備 池 W矩陣：W = QQh， 為保證儲備池矩陣的稀疏性，設(shè)計如下方法： 如果
則將W(a，b)的值賦值為0,否則W(a，b)保持不變，P e [〇， 1]為一個常數(shù)，a和b分別表示W(wǎng)矩陣元素的行列位置； 第五步：設(shè)計讀出權(quán)值矩陣更新法則 構(gòu)造如下優(yōu)化問題
對于信號檢測問題，采用常數(shù)模準則，即
其中： R = E{Re(s)4}/E{Re(s)2}，屮=IX，Uh，…，ι1η+1] τ，i = L-l，L，…，N-1，Re( ·)表 示取實部運算，E( ·)為求數(shù)學期望運算，
々小敏感損失函數(shù),采用線性不敏感函數(shù)，進而獲彳::
其中上標-1表示矩陣求逆運算，然后設(shè)計讀出權(quán)值更新法則如下： \V,) ·.(! ···/；(/ ] J..W/VV； , ({)) 這里η e (〇，l)，\V(()>為輸出權(quán)值初始值，中心抽頭為0.05+j0.05,其余抽頭值均為 0〇
【文檔編號】H04L27/00GK104104629SQ201410266891
【公開日】2014年10月15日 申請日期:2014年5月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月27日
【發(fā)明者】阮秀凱, 施肖菁, 李昌, 張耀舉, 唐震洲, 談燕花, 蔣小洛 申請人:溫州大學