使用LISTA进行信道估计python代码

LISTA（Learned Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm）是一种结合了神经网络和迭代阈值算法的信道估计方法，具有较高的精度和稳定性。下面是使用Python实现LISTA信道估计的代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 生成随机信道矩阵H和待传输的信号x
M = 64  # 接收天线数
N = 128  # 发送天线数
K = 8  # 稀疏度
SNR_dB = 20  # 信噪比
H = np.random.randn(M, N)
x = np.zeros((N, 1))
idx = np.random.choice(N, K, replace=False)
x[idx, :] = np.random.randn(K, 1)

# 将信道矩阵H和信号x转化为张量
H_tf = tf.constant(H, dtype=tf.float32)
x_tf = tf.constant(x, dtype=tf.float32)

# 定义LISTA模型
def lista_model(H, x, T, alpha):
    # 初始化网络权重和偏置
    W1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[N, M], stddev=0.1), dtype=tf.float32)
    b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[N, 1]), dtype=tf.float32)
    W2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[N, N], stddev=0.1), dtype=tf.float32)
    b2 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[N, 1]), dtype=tf.float32)
    W3 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[M, N], stddev=0.1), dtype=tf.float32)
    b3 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[M, 1]), dtype=tf.float32)

    # 定义LISTA迭代过程
    def lista_iteration(y):
        x_hat = tf.matmul(W1, y) + b1
        x_hat = tf.nn.relu(x_hat)
        for i in range(T):
            x_hat = tf.matmul(W2, x_hat) + b2
            x_hat = tf.nn.relu(x_hat)
            x_hat = tf.matmul(W3, x_hat) + b3
            x_hat = tf.matmul(H, x_tf) + alpha * (y - x_hat)
        return x_hat

    # 将LISTA迭代过程包装成TensorFlow图的节点
    y_hat = tf.Variable(tf.zeros(shape=[M, 1]), dtype=tf.float32)
    x_hat = lista_iteration(y_hat)
    lista_op = tf.assign(y_hat, x_hat)

    # 返回LISTA迭代过程的TensorFlow图的节点
    return lista_op

# 定义训练过程
T = 20  # 迭代次数
alpha = 0.1  # 衰减因子
epochs = 1000  # 训练轮数
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01)
lista_op = lista_model(H_tf, x_tf, T, alpha)
mse_loss = tf.reduce_mean(tf.square(tf.abs(x_tf) - tf.abs(lista_op)))
train_op = optimizer.minimize(mse_loss)

# 进行训练
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(epochs):
        _, mse_loss_val = sess.run([train_op, mse_loss])
        if epoch % 100 == 0:
            print("Epoch %d, MSE loss: %f" % (epoch, mse_loss_val))

    # 进行信道估计
    x_hat = sess.run(lista_op)

# 输出结果
print("原始信号：")
print(x.T)
print("估计信号：")
print(x_hat.T)

在这个代码示例中，我们首先生成了一个随机的信道矩阵H和一个稀疏的待传输信号x。然后，我们使用TensorFlow定义了一个LISTA模型，其中包含了三个全连接层和一个迭代阈值算法。在训练过程中，我们使用Adam优化器最小化估计信号和原始信号之间的均方误差（MSE）。最后，我们使用训练好的模型进行信道估计，并输出估计结果。