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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明属于5G新空口标准技术领域，具体来说是基于联邦蓄水池模型的5GNRPMI自适应选择的方法。本发明涉及联邦学习FederatedLearning,FL、蓄水池模型ReservoirComputing，RC、PMI自适应选择PMIAdaptation和5G新空口标准5thGenerationNewRadio,5GNR等理论框架。本发明基于联邦蓄水池模型，在5GNR系统场景下，在用户向基站反馈PMI时，为用户设备制定PMI自适应选择策略，即选择TypeI码本和ETypeII码本，以解决在移动设备算力不足场景下的物理下行共享信道PhysicalDownlinkSharedChannel,PDSCH通信速率与算力开销无法折衷的问题，从而达到更优的综合性能。

主权项：1.基于联邦蓄水池模型的5GNRPMI自适应选择的方法，定义5GNR蜂窝通信系统包括覆盖范围内的G个用户设备，组成用户设备集合基站配置Nbs个天线，通信系统内各用户设备配置Nue个天线，每个用户设备接收到来自基站的信道状态信息参考信号，用户设备之间互不干扰，用户设备所处信道特征不同；其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、初始化联邦蓄水池模型，包括初始化部署在基站的全局ESN模型Ω和部署在每个用户设备的本地ESN模型Ωg，S2、对构建的联邦蓄水池模型进行训练：首先每个用户设备g构造训练数据集Xg，训练数据包括训练数据部分和标签部分；训练数据部分的获取方法是，每个用户设备接收来自基站的信道状态信息参考信号CSI-RS信号，并根据CSI-RS信号测量角度功率谱、时延功率谱、信噪比、信道前两流功率占比，以及用户设备计算的TypeI和ETypeII码本对应的CQI、ETypeII反馈的位图的信道特征指标作为训练数据部分；标签部分的获取方法是，遍历TypeI和ETypeII码本计算目标函数，选择目标函数最大值对应的PMI类型，构成训练数据集Xg的标签部分；当前信道环境下的TypeI码本开销和利用TypeI码本进行PDSCH预编码的频谱效率分别用符号Ofd0和符号SE0表示，当前环境下选择的PMI码本类型Ag对应开销和利用Ag进行PDSCH预编码的频谱效率分别用符号OfdAg和符号SEAg表示；PMI码本相对反馈开销由当前选择的PMI码本类型对应开销和TypeI码本开销的相对大小定义：通信效率由当前选择PMI类型对应PDSCH频谱效率相对于利用TypeI码本进行PDSCH预编码频谱效率的增益定义：为了在通信效率和PMI码本反馈开销之间取得折衷，以实现绿色高效的通信，定义目标函数为： 其中λ∈[0，1]为通信效率-PMI码本反馈开销折衷因子；然后每个用户获取由基站分配的本地Ωg，通过输入带有标签的数据集Xg训练更新各自的本地模型Ωg；最后每个用户将各自的本地模型训练参数反馈给在基站部署的全局模型Ω，基站收集各个本地模型参数，并进行模型聚合，生成最优的模型；S3、利用训练好的联邦蓄水池模型执行PMI自适应选择：首先每个用户获取由基站分配的本地模型Ωg；然后用户根据基站发送的CSI-RS信号获取信道特征指标，构成不带标签的数据集Xg′；每个用户设备接收来自基站的CSI-RS信号，并根据CSI-RS信号测量角度功率谱、时延功率谱、信噪比、信道前两流功率占比，以及用户设备计算的TypeI和ETypeII码本对应的CQI、ETypeII反馈的位图作为输入的信道特征指标；最后用户设备以数据集Xg′作为本地模型Ωg的输入，执行分类计算，输出适配于该用户当前信道特征的最优PMI类型；S4、基站利用用户设备反馈的PMI类型及PMI参数进行下行信道预编码；用户根据S3模型执行阶段输出的PMI类型计算PMI参数并反馈给基站，基站获取用户反馈的PMI类型对应的PMI参数生成预编码矩阵，并利用该预编码矩阵进行PDSCH预编码。

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百度查询： 电子科技大学 基于联邦蓄水池模型的5G NR PMI自适应选择的方法