[发明专利]移动通信系统的安全容量性能预测方法

权利要求书

1.一种移动通信系统的安全容量性能预测方法，其特征在于，包括：

建立移动通信系统模型，包括信源MS、中继MR、合法的目的端MD和窃听端ME；

推导所述移动通信系统的平均安全容量为：

其中，

G[·]为Meijer’s G函数；m为衰弱系数；Ω_t＝E(|w|²)，表示对Nakagami分布变量的绝对值平方进行求均值运算；w是符合Nakagami分布的变量，E()表示求均值运算；γ为接收信噪比；γ_th为安全中断阈值；

为系统的接收信噪比的累积分布函数，

为系统的接收信噪比的概率密度函数；I_SR为信源到中继之间的瞬时信息速率，R₀为给定的门限信息速率；δ(r)为单位冲激函数；

设计Dense-Inception卷积神经网络对平均安全容量进行预测。

2.根据权利要求1所述的移动通信系统的安全容量性能预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于推导的平均安全容量表达式确定影响安全容量的信道参数；

以信道参数为神经网络输入，以仿真理论值为输出，训练神经网络。

3.根据权利要求1所述的移动通信系统的安全容量性能预测方法，其特征在于，设计Dense-Inception卷积神经网络对平均安全容量进行预测，包括数据预处理步骤，具体包括：

将信道参数进行线性变换；

将线性变换后的二维数据展成三维数据。

4.根据权利要求1所述的移动通信系统的安全容量性能预测方法，其特征在于，所述方法包括Dense-Inception卷积神经网络搭建步骤，网络结构包括三个分支，以及将三个分支得到的输出经过拉直后送入全连接层汇合；其中，三个分支包括：

第一分支，包括两层卷积和池化；

第二分支，采用InceptionNet中的InceptionV3模块，将卷积转化成稀疏连接；

第三分支，采用DenseNet密集连接方式，将每层产生的特征图在channel维度上进行拼接。

5.根据权利要求4所述的移动通信系统的安全容量性能预测方法，其特征在于，所述第一分支输入数据为28*28*1，第一卷积层Conv1包含32个卷积核，每个卷积核大小为3*3，数据和第一卷积层Conv1进行卷积计算之后，通过ReLU激活函数激活，采用全零填充的卷积方式，得到28*28*32的矩阵，再经过MaxPooling池化操作得到14*14*32的矩阵；将得到的14*14*32矩阵和第二卷积层Conv2进行卷积计算，然后通过ReLU激活函数激活得到14*14*36的矩阵，最后经过MaxPooling池化操作得到7*7*36的矩阵；第二卷积层Conv2包括36个卷积核，每个卷积核大小为3*3。

6.根据权利要求4所述的移动通信系统的安全容量性能预测方法，其特征在于，所述第二分支采用两个相同的InceptionV3结构的Block模块，每个结构块包含四个分支；将输入数据28*28*1喂入第一个Block模块，数据在其第一分支依次经过1*1*16的卷积、1*3*24的卷积、3*1*32的卷积、1*5*36的卷积和5*1*40的卷积得到矩阵28*28*40；数据在其第二分支依次经过1*1*16的卷积、1*3*24的卷积和3*1*32的卷积得到矩阵28*28*32；数据在其第三分支依次经过3*3的最大池化，采用全零填充方式保持特征尺寸不发生改变，而后经过1*1*16的卷积得到28*28*16；数据在其第四分支通过1*1*16的卷积得到28*28*16的矩阵，而后将四个分支的数据通过Concat函数按深度方向叠加，得到28*28*104的矩阵，再经过非全零填充的2*2的Maxpool池化操作得到矩阵14*14*104；继而，14*14*104的数据特征矩阵再经过同样结构的第二个Block得到数据特征矩阵7*7*208。