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申请/专利权人：西安理工大学

摘要：本发明公开了一种利用回声状态网络预测无线通信未来信号的方法，步骤包括：1回声状态网络参数选择和初始化；2输出权重训练；3预测未来信号和码元；4当前符号解码阈值计算；5迭代预测未来信号，用于解码更多符号位，采用离线训练，在后序信号预测中，训练所得输出权值Wout保持不变；预测再下一个符号，解码更多符号位。本发明的方法，简便易行，能更加有效地抵抗多径传输引起的码间干扰，降低了通信传输中的误码率，有效提高了通信性能。

主权项：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Win∈CN×K，动态储备池内部神经元的连接权值矩阵为稀疏矩阵W∈CN×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ρW＜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Wout∈CQ×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r0＝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rt，将训练样本依次输入储备池，按照公式1更新状态：rt＝tanhWinut+Wrt-1，1依次获得2.2为避免不同的r初值对输出权值Wout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ut，rt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Wout∈CQ×K+N，表达式如下：Wout＝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，Sm是发送符号， 其中，αl，τl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θn，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Wout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rtm+z-1，输入向量u更新为新的接收信号utm+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rtm+nbit-1,utm+nbit的值，令tm＝tm+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。

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