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Toward intelligent wireless communications:Deep learning-based physical layer technologies

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Digital Communications and Networks 2021年第4期7卷 589-597页

作者： Siqi Liu Tianyu Wang Shaowei Wang School of Electronic Science and Engineering Nanjing UniversityNanjingJiangsu210023China

Advanced technologies are required in future mobile wireless networks to support services with highly diverse requirements in terms of high data rate and reliability,low latency,and massive *** Learning(DL),one of the most exciting developments in machine learning and big data,has recently shown great potential in the study of wireless *** this article,we provide a literature review on the applications of DL in the physical ***,we analyze the limitations of existing signal processing techniques in terms of model accuracy,global optimality,and computational ***,we provide a brief review of classical DL ***,we discuss recent DL-based physical layer technologies,including both DL-based signal processing modules and end-to-end *** neural networks are used to replace a single or several conventional functional modules,whereas the objective of the latter is to replace the entire transceiver ***,we discuss the open issues and research directions of the DL-based physical layer in terms of model complexity,data quality,data representation,and algorithm reliability.

关键词： Data-driven Deep learning Physical layer Wireless communications

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在线学习的主用户仿冒攻击策略

国防科技大学学报 2020年第4期42卷 12-17页

作者：盛响王少尉南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种... 详细信息

在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以与作者互动适应非平稳的认知无线网络。

关键词：认知无线电在线学习主用户仿冒攻击频谱感知汤普森采样

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深度神经网络指导下的无线覆盖预测算法

国防科技大学学报 2020年第4期42卷 18-23页

作者：沈林之王少尉南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实... 详细信息

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明:该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。

关键词：动态网络规划无线覆盖场强预测深度神经网络

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强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法

国防科技大学学报 2020年第4期42卷 1-6页

作者：蒯振然王少尉南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由... 详细信息

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。

关键词：移动自组织网络强化学习路由算法

Machine Learning for 5G and Beyond:From ModelBased to Data-Driven Mobile Wireless Networks

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China Communications 2019年第1期16卷 165-175页

作者： Tianyu Wang Shaowei Wang Zhi-Hua Zhou National Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University School of Electronic Science and Engineering Nanjing University

During the past few decades,mobile wireless communications have experienced four generations of technological revolution,namely from 1 G to 4 G,and the deployment of the latest 5 G networks is expected to take place in *** fundamental question is how we can push forward the development of mobile wireless communications while it has become an extremely complex and sophisticated *** believe that the answer lies in the huge volumes of data produced by the network itself,and machine learning may become a key to exploit such *** this paper,we elaborate why the conventional model-based paradigm,which has been widely proved useful in pre-5 G networks,can be less efficient or even less practical in the future 5 G and beyond mobile ***,we explain how the data-driven paradigm,using state-of-the-art machine learning techniques,can become a promising *** last,we provide a typical use case of the data-driven paradigm,i.e.,proactive load balancing,in which online learning is utilized to adjust cell configurations in advance to avoid burst congestion caused by rapid traffic changes.

关键词： mobile wireless networks data-driven paradigm machine learning

OFDM系统中深度神经网络指导的IQ不平衡补偿算法

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国防科技大学学报 2020年第4期42卷 7-11页

作者：刘思琦王天宇王少尉南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Qua... 详细信息

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基听语音聊科研与作者互动于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。

关键词： IQ不平衡模型驱动 OFDM系统深度学习

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频谱感知次序的在线最优选择

国防科技大学学报 2020年第4期42卷 24-29页

作者：周敏王少尉南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和频谱使用效率低下问题的有效方法,它允许次级用户在授权频谱空闲时动态地接入,以进行数据传输。而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。由于次级用户的感知能力有限,为了获得更多的频谱... 详细信息

动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和频谱使用效率低下问题的有效方法,它允许次级用户在授权频谱空闲时动态地接入,以进行数据传输。而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。由于次级用户的感知能力有限,为了获得更多的频谱接入机会,需要尽快找到频谱空闲概率最大的频段,并研究频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率对次级用户是不可知的,并且会随时间变化,提出了在线学习框架,把频谱感知次序问题归纳成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可以获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。

关键词：动态频谱接入频谱感知在线学习满意折现汤普森抽样

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基于深度森林的网络流量分类方法

国防科技大学学报 2020年第4期42卷 30-34页

作者：戴瑾王天宇王少尉南京大学金陵学院信息科学与工程学院江苏南京210089 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023 东南大学国家移动通信研究实验室江苏南京210096

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为... 详细信息

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96.36%,性能优于其他机器学习模型。

关键词：特征选取多粒度级联森林机器学习网络流量分类

Mobility-driven user-centric AP clustering in mobile edge computing-based ultra-dense networks

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Digital Communications and Networks 2020年第2期6卷 210-216页

作者： Shuxin He Tianyu Wang Shaowei Wang School of Electronic Science and Engineering Nanjing UniversityNanjing210000China National Mobile Communications Research Laboratory Southeast UniversityNanjing 210096China

ultra-Dense Network(UDN)has been envisioned as a promising technology to provide high-quality wireless connectivity in dense urban areas,in which the density of Access Points(APs)is increased up to the point where it is comparable with or surpasses the density of active mobile *** order to mitigate inter-AP interference and improve spectrum efficiency,APs in UDNs are usually clustered into multiple groups to serve different mobile users,***,as the number of APs increases,the computational capability within an AP group has become the bottleneck of AP *** this paper,we first propose a novel UDN architecture based on Mobile Edge Computing(MEC),in which each MEC server is associated with a user-centric AP cluster to act as a mobile *** addition,in the context of MEC-based UDN,we leverage mobility prediction techniques to achieve a dynamic AP clustering scheme,in which the cluster structure can automatically adapt to the dynamic distribution of user traffic in a specific *** results show that the proposed scheme can highly increase the average user throughput compared with the baseline algorithm using max-SINR user association and equal bandwidth allocation,while it guarantees at the same time low transmission delay.

关键词： AP clustering Dynamic user traffic Mobile edge computing Mobility-driven ultra-dense Networks