ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 6

Применение нейронных сетей для анализа временных рядов

Цель работы – ознакомиться с мультиплексированием с ортогональным частотным разделением каналов (OFDM) и принципами его работы и смоделировать систему передачи и приема сигналов с модуляцией OFDM в GNU Radio.

Когда идет речь о «нейронных сетях», мы имеем в виду искусственные нейронные сети (ИНС). Идея ИНС основана на биологических нейронных сетях, подобных мозгу живого существа. Базовой структурой нейронной сети, как искусственной, так и живой, является нейрон. Нейрон в биологии состоит из трех основных частей: сомы (тела клетки),дендритов и аксона.

Дендриты отходят от сомы древовидно и с каждой ветвью становятся тоньше. Они получают сигналы (импульсы) от других нейронов в синапсах. Аксон — всегда только один

— также выходит из сомы и обычно простирается на большее расстояние, чем дентриты. Аксон используется для отправки выходного сигнала нейрона к другим нейронам или, лучше, к синапсам других нейронов.

Абстракция биологического нейрона и искусственного нейрона Несмотря на то, что приведенное выше изображение уже является абстракцией для

биолога, мы можем еще больше абстрагироваться:

Персептрон искусственных нейронных сетей имитирует биологический нейрон.

Входные сигналы умножаются на значения веса, т.е. каждый вход имеет соответствующий вес. Таким образом, ввод можно настроить индивидуально для каждого xi. Мы можем видеть все входные данные как входной вектор и соответствующие веса как вектор весов.

Когда поступает сигнал, он умножается на значение веса, назначенное этому конкретному входу. То есть, если нейрон имеет три входа, то он имеет три веса, которые можно настроить индивидуально. Веса обычно корректируются на этапе обучения.

После этого модифицированные входные сигналы суммируются. К этой сумме также можно добавить так называемое смещение 'b'. Смещение — это значение, которое также можно отрегулировать на этапе обучения.

Наконец, необходимо определить фактическую производительность. Для этого к взвешенной сумме входных значений применяется активационная или ступенчатая функция Φ.

49

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 7

Когнитивные системы связи

Цель работы – ознакомиться с мультиплексированием с ортогональным частотным разделением каналов (OFDM) и принципами его работы и смоделировать систему передачи и приема сигналов с модуляцией OFDM в GNU Radio.

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Под "когнитивными системами" понимаются современные аппаратно-программные средства, использующие одноименные технологии.

Когнитивные технологии "имитируют" мыслительную деятельность человека. Они, как правило, основаны на моделях с нечеткой логикой (fuzzy logic) и на нейронных сетях (neural networks). Цели, преследуемые при создании когнитивных систем, могут быть представлены следующими примерами: получение новых знаний, принятие решений в сложных ситуациях и интеллектуальная обработка данных.

Отношения между когнитивными системами и телекоммуникационными сетями можно рассматривать с разных точек зрения. Во-первых, для функционирования когнитивной системы любого рода необходим обмен информацией, обеспечиваемый телекоммуникационными сетями. Во-вторых, в телекоммуникационных сетях могут использоваться когнитивные системы и технологии, позволяющие радикально улучшить показатели эффективности процессов обмена информацией. Оба отношения по-своему интересны и заслуживают тщательного анализа.

Когнитивное радио позволяет увеличить эффективность использования спектра засчет передачи на незанятых в данный момент частотах. При этом не создается помех приоритетным пользователям. Согласно официальному определению ITU-R WP1B, когнитивное радиосистема – это радиосистема, в работе которой учитываются сведения об окружающей рабочей и географической средах, об установившихся правилах и ее внутреннем состоянии. В соответствии с этими сведениями системы в динамическом режиме автономно подстраивают параметры работы и протоколы передачи с тем, чтобы достичь поставленной цели и одновременно учиться на основании полученного опыта.

Сведения о спектре Когнитивные радиосистемы собирают сведения об окружающей среде и учатся по ним,

адаптируясь к изменениям в режиме реального времени. В большинстве случаев под информацией об окружающей среде понимается информация о доступном спектре, полученная с помощью измерения или из внешнего источника.

Вактивном режиме когнитивные радиосистемы «прощупывают» окружающую радиообстановку и адаптируют параметры передачи в соответствии с результатами измерений. Среди методов измерения спектра можно выделить детектирование энергии, детектирование параметров, детектирование согласованных фильтров и т.д. Из рисунка 1 видно, что качество обнаружения можно выразить как вероятность ложной тревоги или вероятность пропуска искомого параметра.

При анализе среды важно правильно установить порог. Если он слишком низкий, повышается вероятность ложного обнаружения. Если слишком высокий, то, наоборот, нежелательные источники не будут обнаружены, и интерференционный фон для приоритетного пользователя усугубится.

Впассивном режиме применяются такие методы как обмен информацией через базы данных или использование выхода на маяк, когда приоритетный пользователь отсылает радиомаяки, оповещающие о доступности определенных лицензируемых каналов для вторичного использования. Пассивный режим удобно применять в такой среде, где назначение спектра контролируется регулятором. В случае переменчивой среды информация в базе данных быстро теряет актуальность.

51

Когнитивный процессор отвечает за механизмы получения ресурсов и за их последующее использование. На основе алгоритмов искусственного интеллекта он справляется со своими задачами даже в тех случаях, когда модель системы недостаточно известна, или когда цель меняется. Эвристические методы обеспечивают наиболее эффективное решение в случаях, когда требования известны и модель системы описана точно.

Еще один подход основан на системе правил. Правила выражаются в формате: «Если – условие, то – действие». Этот подход отличается простотой и позволяет дедуктивным методом выбрать действия для любых условий. Точность данного метода в значительной степени определяется полнотой базы правил.

Похожий подход основан на базе случаев, когда система выбирает случаи, наиболее близко подходящие к поставленной проблеме и потом среди отобранных случаев выбирается один, который адаптируется под текущую проблему. Преимуществом данного подхода является умение действовать в неизвестной обстановке.

Управление ресурсами Динамическое управление спектром близко к управлению мощностью передачи. На

основе данных о детектированных промежутках в спектре и уровне мощности передаваемых сигналов производится выбор схемы модуляции для текущих условий в канале. Также производится выбор каналов для передачи. Для направления ресурсов в те участки, где потребность в них наиболее высока, используются направленные антенны. Алгоритм также подстраивается под условия, меняющиеся со временем. Цель заключается в том, чтобы использовать частотный спектр эффективно и гарантировать надежную передачу по беспроводному каналу.

Управление ресурсами производится на всех уровнях, например:

QoS – контроль и управление допуском в сеть;

HAR Q – планирование в динамическом режиме и адаптация линии (канальный

уровень);

адаптация канала управления, CQI и управление мощностью (физический уровень).

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Задание 1. Смоделировать схему для передачи сигналов с модуляцией OFDM. Первый блок — это распределитель несущей (gr::digital::ofdm_carrier_allocator_cvc). Он сортирует входящие комплексные скаляры по несущим OFDM, а также помещает символы пилотсигнала в правильные позиции. Должна быть возможность передавать символы OFDM, которые добавляются перед каждым кадром. Их можно использовать для обнаружения, синхронизации и оценки канала. Распределитель несущих выводит символыOFDM (то есть комплексные векторы длины FFT). Они должны быть преобразованы в сигналы во временной области, поэтому они передаются в блок IFFT. Обратите внимание, что поскольку все символы OFDM обрабатываются в сдвинутой форме, блок IFFT также должен быть сдвинутым. Наконец, к символам OFDM добавляется циклический префикс. gr::digital::ofdm_cyclo_prefixer также может выполнять формирование импульсов для символов OFDM (фланги приподнятого косинуса во временной области).

Основные элементы передатчика OFDM

Задание 2. Смоделировать схему для приѐма сигналов с модуляцией OFDM. Блоксхема предполагает, что ввод начинается с кадра OFDM. Проводится грубая частотная

53

коррекции и оценки канала. Также предполагается, что точное смещение частоты уже скорректировано и циклический префикс удален. Последнее может быть достигнуто с помощью gr::digital::header_payload_demux, первое — с помощью gr::digital::ofdm_sync_sc_cc.

Во-первых, БПФ сдвигает символы OFDM в частотную область, где выполняется обработка сигнала (таким образом, кадр OFDM находится в памяти в матричной форме). Он передается в блок, который использует преамбулы для выполнения оценки канала и грубого смещения частоты. Оба эти значения добавляются в выходной поток как теги; преамбулы затем удаляются из потока и не распространяются.

Обратите внимание, что этот блок не корректирует кадр OFDM. Как грубая коррекция смещения частоты, так и выравнивание (с использованием начальной оценки состояния канала) выполняются в следующем блоке gr::digital::ofdm_frame_equalizer_vcvc. Интересным свойством этого блока является то, что он использует производный объект gr::digital::ofdm_equalizer_base для выполнения реальной коррекции.

Последним блоком в частотной области является gr::digital::ofdm_serializer_vcc,

который является обратным блоком по отношению к распределителю несущей. Он извлекает символы данных из busy_carriers и выводит их в виде потока комплексных скаляров. Затем их можно напрямую преобразовать в биты или передать в декодер прямого исправления ошибок

54