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申请/专利权人：北京科技大学

摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的无线资源分配优化方法及装置，该方法包括：对太赫兹频段下大规模无线网络部署进行建模，考虑太赫兹频段下大规模无线网络下多个接收机和发射机对的功率和子信道分配问题；并修正信号传输过程中的干扰，建立太赫兹频段下大规模无线网络下行系统的物理信道模型；对无线网络资源分配优化问题进行描述；并将无线网络建模成无线信道图，将无线网络资源分配优化问题表述为图优化问题；找到可以将无线信道图映射到最佳功率分配向量和最佳子信道分配向量的策略，实现功率与子信道的联合分配优化。本发明可以解决太赫兹频段下大规模无线网络的资源分配优化问题。

主权项：1.一种基于图神经网络的无线资源分配优化方法，其特征在于，包括：对太赫兹频段下大规模无线网络部署进行建模，考虑太赫兹频段下大规模无线网络下多个接收机和发射机对的功率和子信道分配问题；并修正信号传输过程中的干扰，建立太赫兹频段下大规模无线网络下行系统的物理信道模型；以最大化能量效率为目标对无线网络资源分配优化问题进行描述；并将无线网络建模成无线信道图，将无线网络资源分配优化问题表述为图优化问题；通过图神经网络的迭代更新，找到将无线信道图映射到最佳功率分配向量和最佳子信道分配向量的策略，实现功率与子信道的联合分配优化；所述对太赫兹频段下大规模无线网络部署进行建模，考虑太赫兹频段下大规模无线网络下多个接收机和发射机对的功率和子信道分配问题，包括：假设无线网络中的每一对收发机对都将分配给子信道，用N表示子信道个数，n表示子信道索引，BW表示总带宽，每个子信道平均分配，带宽为B＝BWN；定义SCn为第n个子信道，Kn为第n个子信道与其他子信道产生干扰的数量，Un为在SCn上的收发机对的数量，in表示在第n个子信道的第i个收发机对的索引，Um为在第m个子信道SCm上的收发机对的数量，jm表示在第m个子信道的第j个收发机对的索引，则从第jm个的发射机到第in个的接收机的信道响应为定义Pmax为系统的最大发射功率，pn为在子信道SCn上分配到的功率，为在子信道SCn的第i个发射机分配到的发射功率；发射功率约束表示为： 因此，接收机in接收到的信号是多种发射机信道叠加而来，表示为： 其中，表示均值为0，方差为的加性高斯白噪声；因此，第in个接收机的信噪比表示为： 其中，Gt为发射天线的增益，Gr为接收天线的增益，为第in个子信道的信道响应，为第jm个的发射机到第in个的接收机的信道响应，为在子信道SCn的第i个发射机分配到的发射功率，为在子信道SCm的第j个发射机分配到的发射功率；因此，在子信道SCn的第in个接收机可达到速率表示为： 系统的总数据速率表示为： 其中，Cn表示第n个子信道的数据速率和；所述将无线网络建模成无线信道图，包括：将多个收发机对干扰信道建模成一个具有顶点和边的标签的完整图G＝V,E,s,t；其中，V表示包含顶点的集合，E表示包含边的集合，表示将一个节点映射到节点的特征，表示将一个边映射到边的特征，节点vi∈V表示一对接收机和发射机，V＝{v1,v2,...,v|V|}，顶点表示第n个子信道的第i个顶点，其中n∈{1,2,...,N}，i∈{1,2,...,Un}，节点的特征矩阵表示为其中Zi,:＝svi；边定义了从顶点到顶点的有向关系，将顶点的相邻节点集表示为顶点vin的邻接特征矩阵表示为如果存在，则如果不存在，则[Anm]i,j＝0；在无线干扰情况下，将每一对收发机当作一个顶点，把从发射机到接收机的干扰图当作边，每个顶点的信道属性包括权重噪声方差直接信道响应每一条边的特征是由干扰发射机到被干扰接收机的信道响应；通过图神经网络的迭代更新，找到将无线信道图映射到最佳功率分配向量和最佳子信道分配向量的策略，实现功率与子信道的联合分配优化，包括：对于不同子信道上的节点，定义不同的边更新函数φe和顶点更新函数φv，这些函数由多层感知器参数化；假设图神经网络的卷积层数为L，从1到L循环迭代，在每一层中，节点向相邻边发送节点信息通过下式更新节点特征和边特征，直到第L层时输出所有节点的节点特征，同时在图神经网络的第L层输出时添加激活函数其中，p表示功率分配向量，w表示子信道分配向量，|·|表示向量取模长；D表示每个子信道的最大收发机数量；更新边特征：更新节点特征：聚合节点特征：损失函数Lθ是不同信道上实现的效用函数负期望，通过随机梯度下降法优化，在损失函数中进行反向传播，以无监督的方式更新图神经网络模型参数θ： 其中，EH表示期望函数；通过每个顶点的特征信息得到策略π·，输出最优佳功率分配向量和最优子信道分配向量，实现功率与子信道的联合分配优化。

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百度查询： 北京科技大学 一种基于图神经网络的无线资源分配优化方法及装置