[发明专利]在通信系统中进行训练

说明书

本公开的实施例涉及在通信系统中进行训练。描述了一种装置、方法和计算机程序，包括：生成第一损失函数分量，包括比较第一位置数据与第一位置估计，第一位置估计基于信道状态数据，第一位置估计使用模型生成，并且模型包括多个可训练参数；生成第二损失函数分量，包括比较第一位置数据与第二位置估计，第二位置估计基于已经经过第一增强的信道状态数据，并且第二位置估计使用模型生成；生成第三损失函数分量，包括比较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，第三位置估计和第四位置估计使用模型生成；以及通过使基于第一、第二和第三损失函数分量的组合的损失函数最小化来训练模型的可训练参数。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2020年1月14日提交的芬兰专利申请号20205030的权益，其全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本说明书涉及在通信系统中进行训练。

背景技术

由于许多原因，可能希望知道诸如用户设备之类的设备在空间中的定位(position)(例如，绝对定位、或者相对于诸如基站之类的通信节点的定位)。在该领域仍然需要进一步发展。

发明内容

在第一方面，本说明书描述了一种装置，该装置包括用于执行以下的部件：生成第一损失函数分量，包括将第一位置(location)数据(例如用户设备的测得位置数据)与第一位置估计(例如用户设备的位置估计)进行比较，其中第一位置估计基于信道状态数据，其中第一位置估计是使用模型生成的，并且其中该模型包括多个可训练参数；生成第二损失函数分量，包括将第一位置数据与第二位置估计进行比较，其中第二位置估计基于已经经过第一增强的信道状态数据，并且其中第二位置估计是使用模型生成的；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，其中第三位置估计和第四位置估计是使用模型生成的；以及通过使基于第一损失函数分量、第二损失函数分量和第三损失函数分量的组合的损失函数最小化，来训练模型的可训练参数。所述组合可以包括第一损失函数分量、第二损失函数分量和第三损失函数分量的和(例如加权和)。该模型可以被配置为基于信道状态信息来估计用户设备的定位，以用于用户设备和通信节点之间的通信。

在一些示例实施例中，该部件还被配置为执行：通过组合第一损失函数分量、第二损失函数分量和第三损失函数分量来生成损失函数。

在一些示例实施例中，该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，其中该第一数据集包括经标记的数据，该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(例如所述位置数据可以是位置数据)。该部件还可以被配置为执行：基于第一数据集的至少一些信道状态数据来生成第一位置估计；以及基于第一数据集中已经经过所述第一增强的至少一些信道状态数据来生成第二位置估计。

在一些示例实施例中，该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，其中该第二数据集包括未经标记的数据，该未经标记的数据包括信道状态信息。该部件还可以被配置为执行：基于第二数据集的至少一些信道状态数据来生成第三位置估计；以及基于第二数据集中已经经过所述第二增强的至少一些信道状态数据来生成第四位置估计。

在一些示例实施例中，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；或元素替换算法。

每个增强可以提供相关信道状态信息的随机变换或伪随机变换。

在一些示例实施例中，该部件还被配置为执行：通过将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，该多个第二位置估计基于经过第一增强的不同实例的信道状态数据；和/或通过将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，该多个第四位置估计基于已经经过第二增强的不同实例的信道状态数据。