[发明专利]在通信系统中进行训练

权利要求书

1.一种用于在通信系统中进行训练的装置，包括用于执行以下的部件：

生成第一损失函数分量，包括将第一位置数据与第一位置估计进行比较，其中所述第一位置估计基于信道状态数据，其中所述第一位置估计是使用模型生成的，并且其中所述模型包括多个可训练参数；

生成第二损失函数分量，包括将所述第一位置数据与第二位置估计进行比较，其中所述第二位置估计基于已经经过第一增强的信道状态数据，并且其中所述第二位置估计是使用所述模型生成的；

生成第三损失函数分量，包括将基于信道状态数据的第三位置估计和基于已经经过第二增强的信道状态数据的第四位置估计进行比较，其中所述第三位置估计和所述第四位置估计是使用所述模型生成的；以及

通过使基于所述第一损失函数分量、所述第二损失函数分量和所述第三损失函数分量的组合的损失函数最小化，来训练所述模型的所述可训练参数。

2.根据权利要求1所述的装置，其中所述部件还被配置为执行：

通过组合所述第一损失函数分量、所述第二损失函数分量和所述第三损失函数分量来生成所述损失函数。

3.根据权利要求2所述的装置，其中所述组合包括所述第一损失函数分量、所述第二损失函数分量和所述第三损失函数分量的和。

4.根据权利要求3所述的装置，其中所述和是加权和。

5.根据权利要求1所述的装置，其中所述部件还被配置为执行：

接收、取回或以其他方式获取第一数据集，其中所述第一数据集包括经标记的数据，所述经标记的数据包括信道状态信息和相关联的位置数据，其中所述第一位置数据是从所述相关联的位置数据得出的。

6.根据权利要求5所述的装置，其中所述部件还被配置为执行：

基于所述第一数据集的所述信道状态数据中的至少一些信道状态数据来生成所述第一位置估计；以及

基于所述第一数据集中已经经过所述第一增强的所述信道状态数据中的至少一些信道状态数据来生成所述第二位置估计。

7.根据权利要求1所述的装置，其中所述部件还被配置为执行：

接收、取回或以其他方式获取第二数据集，其中所述第二数据集包括未经标记的数据，所述未经标记的数据包括信道状态信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其中所述部件还被配置为执行：

基于所述第二数据集的所述信道状态数据中的至少一些信道状态数据来生成所述第三位置估计；以及

基于所述第二数据集中已经经过所述第二增强的所述信道状态数据中的至少一些信道状态数据来生成所述第四位置估计。

9.根据权利要求1所述的装置，其中每个增强包括以下一项或多项：

相位旋转；

幅度放大；

幅度缩小；

高斯噪声的添加；

滤波或平滑；

基于神经网络的增强；或者

元素替换算法。

10.根据权利要求1所述的装置，其中每个增强提供相关信道状态信息的随机变换或伪随机变换。

11.根据权利要求1所述的装置，其中所述部件还被配置为执行：

通过将所述第一位置数据与多个第二位置估计进行比较，来生成多个所述第二损失函数分量，所述多个第二位置估计基于已经经过所述第一增强的不同实例的信道状态数据；和/或

通过将所述第三位置估计与多个第四位置估计进行比较，来生成多个所述第三损失函数分量，所述多个第四位置估计基于已经经过所述第二增强的不同实例的信道状态数据。

12.根据权利要求1所述的装置，其中所述模型是机器学习模型。

13.根据权利要求1所述的装置，其中所述模型使用神经网络来实现。