[发明专利]一种利用回声状态网络预测无线通信未来信号的方法

权利要求书

1.一种利用回声状态网络预测无线通信未来信号的方法，其特征在于，按照以下步骤具体实施：

步骤1、回声状态网络参数选择和初始化，具体过程是，

网络由输入层、动态储备池和输出层组成，其中，输入神经元个数为K，输入向量为L代表无线信道中多径的数目；动态储备池内神经元个数为N，状态向量为输出神经元个数为Q，输出向量为输入到储备池的连接权值矩阵为W_in∈C^N×K，动态储备池内部神经元的连接权值矩阵为稀疏矩阵W∈C^N×N，两者均为随机产生，取值在[-1,1]上均匀分布，训练过程中保持不变，稀疏矩阵W的谱半径满足ρ(W)＜1；储备池内神经元的稀疏程度SD取值在1％-5％之间；储备池到输出的连接权值矩阵为W_out∈C^Q×(K+N)，是网络唯一需要训练的连接权值矩阵，其中，参数K＝Q＝1，状态向量r的初始值r(0)＝0；

步骤2、输出权重训练，具体过程是，

2.1)假设训练样本集为网络内部神经元状态向量表示为r(t)，将训练样本依次输入储备池，按照公式(1)更新状态：

r(t)＝tanh(W_inu(t)+Wr(t-1))， (1)

依次获得

2.2)为避免不同的r初值对输出权值W_out的影响，舍弃前t₀时刻所对应的状态向量将时刻对应的输入和状态向量u(t)，r(t)按列收集得到状态矩阵对应的目标输出矩阵

代入以下公式(2)，计算W_out∈C^Q×(K+N)，表达式如下：

W_out＝TR^*， (2)

其中，R^*是R的伪逆；

步骤3、预测未来信号和码元；

步骤4、当前符号解码阈值计算，具体过程是，

根据公式(6)和公式(7)，将预测得到的未来一位符号信息用于当前第n个符号所对应阈值的计算，表达式如下：

其中，I为码间干扰，S_m是发送符号，

其中，α_l，τ_l对应l径时的衰减系数和传输延迟，ω为角频率，β为混沌系统参数，满足ω＝2πf，β＝f·ln2，信号基频f＝1，

求解得到第n个符号的阈值θ_n，结合当前时刻所接收信号的最大信噪比点nbit为过采样率，并根据公式(8)解码当前符号，表达式如下：

完成考虑未来一位符号预测的第n位符号解码；

步骤5、迭代预测未来信号，用于解码更多符号位，

本步骤采用离线训练，在后序信号预测中，训练所得输出权值W_out保持不变；预测再下一个符号，更新ESN的神经元状态过程如下：

更新步骤1：初始化z＝1，

更新步骤2：将当前状态向量r根据公式(1)更新为r(t_m+z-1)，输入向量u更新为新的接收信号u(t_m+z)，

更新步骤3：令z＝z+1，如果z≤nbit，转向更新步骤2，

更新步骤4：保存r(t_m+nbit-1),u(t_m+nbit)的值，

令t_m＝t_m+nbit，n＝n+1，跳转至上述步骤3预测信号和码元，继续预测后续信号，解码更多符号位。

2.根据权利要求1所述的利用回声状态网络预测无线通信未来信号的方法，其特征在于：所述的步骤3中，具体过程是，

用训练得到的ESN预测未来信号，通过当前输入序列u(t)预测未来输出当前时刻输入为u(t)，由公式(1)计算得到对应的状态向量为r(t)(t＝t_m)，根据公式(3)预测信号值，预测值表达式如下：

为当前时刻的预测值，将此预测值作为下一时刻的输入，再根据公式(4)更新状态矩阵：

利用公式(3)和公式(4)依次进行步迭代，获得未来步信号的预测值，此处为最大信噪比对应采样点位置，

根据最大信噪比点的采样值及以下解码规则获得未来一位符号的预测值表达式如下：