[发明专利]通信系统中的学习

说明书

描述了一种装置、方法和计算机程序，包括：初始化传输系统的接收器的可训练参数，其中接收器包括解调模块、量化模块以及解码器，解调模块用于解调接收到的符号，量化模块用于生成经解调的符号的量化版本并且解码器用于生成从经解调的符号的量化版本得到的解码输出，其中解调模块具有至少一些可训练权重，并且量化模块具有至少一些可训练权重；在接收器处接收消息的第一训练序列；获得或者生成损失函数；以及基于损失函数来更新接收器的可训练参数中的至少一些可训练参数，其中更新接收器的至少一些可训练参数包括更新解调模块的可训练权重中的至少一些可训练权重、以及更新量化模块的可训练权重中的至少一些可训练权重。

技术领域

本说明书涉及通信系统中的学习。

背景技术

简单的通信系统包括发送器、传输信道和接收器。用于传输的信号可以被编码和被调制以用于传输。类似地，接收到的信号可以被解调和被解码。这样的函数在计算上可能是复杂的。

发明内容

在第一方面，本说明书描述了一种装置，该装置包括：用于初始化传输系统的接收器的可训练参数的部件(该传输系统可以具有发送器、信道和接收器)，其中接收器包括解调模块、量化模块和解码器，解调模块用于解调接收到的符号(例如，从发送器系统的发送器接收到的符号)，量化模块用于生成经解调的符号的量化版本，以及解码器用于生成从经解调的符号的量化版本得到的解码输出，其中解调模块具有至少一些可训练权重，并且量化模块具有至少一些可训练权重；用于在接收器处接收消息的第一训练序列的部件；用于获得或者生成损失函数的部件；以及用于基于损失函数来更新接收器的可训练参数中的至少一些可训练参数的部件，其中用于更新接收器的可训练参数中的至少一些可训练参数的所述部件包括用于更新解调模块的可训练权重中的至少一些可训练权重的部件、以及用于更新量化模块的可训练权重中的至少一些可训练权重的部件。用于初始化可训练参数的部件可以提供随机初始化，但是这并非对所有实施例都是必要的。备选方法包括将初始化基于初始解决方案(例如，基于先前的解决方案)，以使得训练寻求提供对初始/先前的解决方案的改进。

解码器可以具有至少一些可训练权重，并且用于更新接收器的可训练参数中的至少一些可训练参数的所述部件可以包括用于更新解码器的可训练权重中的至少一些可训练权重的部件。初始解码器可以是具有使得该初始解码器能够被调整的可训练权重的现有的 (例如，已知的)解码器。在备选实施例中，解码器可以是固定的。

解调模块可以包括用于针对接收到的数据比特来生成对数似然比估计的部件，其中每个对数似然比指示所相应的比特在被发送时具有特定值的概率。举例来说，解调模块的可训练权重中的一个或多个可训练权重可以包括对数似然比估计生成部件的一个或多个可训练权重。

量化模块可以包括阶跃函数的逼近，其中量化模块的可训练权重包括与阶跃函数的逼近度相关的一个或多个权重(例如，阶跃函数的逼近与硬阶梯函数有多接近地匹配)。

用于更新量化模块的可训练权重中的至少一些可训练权重的部件可以包括用于优化量化模块的码本的部件。

一些实施例还可以包括用于生成经解调的符号的量化版本的扰动版本的部件，其中解码器生成从经解调的符号的量化版本的扰动版本得到的解码输出。在解码器不具有可训练参数并且不可微分的实施例中，这种布置可能特别有用。扰动例如可以是零均值高斯扰动。用于部件经解调的符号的量化版本的扰动版本的部件可以利用分布来生成扰动，该扰动将被应用于经解调的符号的量化版本。

一些实施例还可以包括用于重复更新接收器的可训练参数中的至少一些可训练参数直到达到第一条件为止的部件。第一条件可以例如是已定义的迭代数和/或已定义的性能水平。

可以基于在接收器处接收到的消息的第一训练序列和训练序列的知识来生成损失函数。备选地或附加地，损失函数可以与误块率、误比特率和分类交叉熵中的一项或多项相关。

在一些实施例中，可以使用随机梯度下降或者强化学习来训练接收器的所述至少一些可训练参数。