(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利路255號2層212室(72)發(fā)明人田悅梁銘宇鐘臻哲有限公司35332專利代理師沈楊杰審查員張自童一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的本發(fā)明涉及一種非完備信息下的量子近似任意兩個當前時頻資源塊計算當前時刻的所述過所述當前時頻相關(guān)性和所述當前時頻資源塊S1,獲得當前時刻的通感信號，提取所述當前時刻的通感信號的當前時頻資源塊，通過任意兩個當前時頻資源塊計算當前時刻的所述通感信號的信息邊界的當前時頻相關(guān)性；S2,通過所述當前時頻相關(guān)性和所述當前時頻資源塊構(gòu)建連通圖，求解所述連通圖得到當前自適應(yīng)圖映射，求解關(guān)于所述自適應(yīng)圖映射的任意兩個所述當前時頻資源塊的切割問題的解；S3,獲取后續(xù)時刻的通感信號，提取所述后續(xù)時刻的通感信號的后續(xù)時頻資源塊，通過所述后續(xù)時頻資源塊增量所述當前自適應(yīng)圖映射，得到后續(xù)自適應(yīng)圖映射，通過參數(shù)選代獲得所述后續(xù)時頻資源塊的切割問題的解，完成任意兩個當前時頻資源塊的解耦。21.一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：包括以下步驟：S1,獲得當前時刻的通感信號，提取所述當前時刻的通感信號的當前時頻資源塊，通過任意兩個當前時頻資源塊計算當前時刻的所述通感信號的信息邊界的當前時頻相關(guān)性；S2,通過所述當前時頻相關(guān)性和所述當前時頻資源塊構(gòu)建連通圖，求解所述連通圖得到當前自適應(yīng)圖映射，求解關(guān)于所述自適應(yīng)圖映射的任意兩個所述當前時頻資源塊的切割問題的解；S3,獲取后續(xù)時刻的通感信號，提取所述后續(xù)時刻的通感信號的后續(xù)時頻資源塊，通過所述后續(xù)時頻資源塊增量所述當前自適應(yīng)圖映射，得到后續(xù)自適應(yīng)圖映射，通過參數(shù)選代獲得所述后續(xù)時頻資源塊的切割問題的解，完成任意兩個當前時頻資源塊的解耦；通過任意兩個當前時頻資源塊計算當前時刻的所述通感信號的信息邊界的當前時頻相關(guān)性包括：計算任意兩個當前時頻資源塊的相關(guān)性得分；計算所有相關(guān)性得分的總和，將所有相關(guān)性得分的總和作為當前時頻相關(guān)性；計算任意兩個當前時頻資源塊的相關(guān)性得分包括：將當前時頻資源塊RB構(gòu)建為集合R={RB,It=1,2.….T,k=1,2,…,K},其中t代表計算當前時頻資源塊RB,k的復(fù)數(shù)信道響應(yīng)h,k,構(gòu)造復(fù)數(shù)信道響應(yīng)h,k的特征向量對特征向量X,k在權(quán)重矩陣進行線性變換得到時域系數(shù)與頻域系數(shù)F,m,其中T(“=W”)x,,F?(K=W”x,,Wm、Wm為對應(yīng)的權(quán)重矩陣；通過以下公式計算任意兩個當前時頻資源塊的相關(guān)性得分e(,)(,K):,其中d表示數(shù)據(jù)的維度，F(xiàn),”是與T,貝不同資源塊的頻域系數(shù)，的總次數(shù)；通過所述當前時頻相關(guān)性和所述當前時頻資源塊構(gòu)建連通圖包括：集合R={RB,lt=1,2…,T,k=1,2…,K}作為連通圖G(V,E)量子比特的集合V,將相關(guān)性得分的總和作為連通圖G(V,E)量子比特的集合V量子比特間連接。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：求解所述連通圖得到當前自適應(yīng)圖映射包括：構(gòu)建連通圖的邊權(quán)重的最小切割問題；將所述最小切割問題轉(zhuǎn)換為最大切割問題，將所述最大切割問題作為當前自適應(yīng)圖映3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方3獲取當前邊權(quán)值的最大信息邊界C≥max{W(A)(F,)},其中邊界W(1)(“?),通過所述更新后邊權(quán)值的邊界W(1.k)(r)對應(yīng)的邊權(quán)重和節(jié)點構(gòu)建最大切割4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方將所述當前自適應(yīng)圖映射的節(jié)點映射至基態(tài)量子態(tài)，自適應(yīng)圖映射中的邊權(quán)值E由將所述當前自適應(yīng)圖映射的所有節(jié)點和權(quán)重構(gòu)建為全連接的超圖5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方通過任意兩個后續(xù)時頻資源塊計算后續(xù)時刻的所述通感信號的信息邊界的后續(xù)時頻通過所述后續(xù)時頻相關(guān)性和所述后續(xù)時頻資源塊構(gòu)建連通圖獲取后續(xù)時頻資源塊構(gòu)建連通圖的后續(xù)最大信息邊6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方S32,將所述后續(xù)自適應(yīng)圖映射的切割問題的初始參S33,求解所述后續(xù)自適應(yīng)圖映射的切割問題的解，得到的任意兩個當前時頻資計算主機，用于通過所述監(jiān)聽終端采集所述被監(jiān)聽終端的通信數(shù)據(jù)包，工作時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任意一項所述的一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方4法、路由系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及通信感知領(lǐng)域，具體指有一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通背景技術(shù)[0002]在物理空間內(nèi)，空間內(nèi)的物體放置，或空間內(nèi)的人的移動、動作等會對信號的反射、衍射等產(chǎn)生影響。通信感知技術(shù)可以通過采集信道中的狀態(tài)信息反饋，從而反推出影響信道在收發(fā)端速度影響下的多普勒頻移、空間中人體和物體擾動引起的多徑效應(yīng)、自然環(huán)境變化等因素。[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，例如公告號為CN119402831B、名稱為一種基于量子近似優(yōu)化的通信感知一體化的方法、路由系統(tǒng)的現(xiàn)有申請，構(gòu)建了載波間信道相關(guān)性模型并用于區(qū)分適合應(yīng)用于感知的載波。但是，對于非完備信道，該信道收集的信息不夠完成上述現(xiàn)有技術(shù)的所有任務(wù)的所需數(shù)據(jù)，該情況未考慮無法獲取精確信道狀態(tài)信息的非完備信道的應(yīng)用場景，無法明確通信與感知信息在同質(zhì)化解耦問題上的信息邊界，因此上述現(xiàn)有技術(shù)中感知信息與通信信息對應(yīng)的子載波解耦方法將不再適用。[0004]針對上述的現(xiàn)有技術(shù)存在的問題設(shè)計一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方法、路由系統(tǒng)是本發(fā)明研究的目的。發(fā)明內(nèi)容[0005]針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明在于提供一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方法、路由系統(tǒng)，能夠有效解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的至少一個問題。[0006]本發(fā)明的技術(shù)方案是：[0007]一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：[0008]S1,獲得當前時刻的通感信號，提取所述當前時刻的通感信號的當前時頻資源塊，通過任意兩個當前時頻資源塊計算當前時刻的所述通感信號的信息邊界的當前時頻相關(guān)[0009]S2,通過所述當前時頻相關(guān)性和所述當前時頻資源塊構(gòu)建連通圖，求解所述連通圖得到當前自適應(yīng)圖映射，求解關(guān)于所述自適應(yīng)圖映射的任意兩個所述當前時頻資源塊的切割問題的解；[0010]S3,獲取后續(xù)時刻的通感信號，提取所述后續(xù)時刻的通感信號的后續(xù)時頻資源塊，通過所述后續(xù)時頻資源塊增量所述當前自適應(yīng)圖映射，得到后續(xù)自適應(yīng)圖映射，通過參數(shù)選代獲得所述后續(xù)時頻資源塊的切割問題的解，完成任意兩個當前時頻資源塊的解耦。[0011]進一步地，通過任意兩個當前時頻資源塊計算當前時刻的所述通感信號的信息邊界的當前時頻相關(guān)性包括：[0012]計算任意兩個當前時頻資源塊的相關(guān)性得分；5[0013]計算所有相關(guān)性得分的總和，將所有相關(guān)性得分的總和作為當前時頻相關(guān)性。[0014]進一步地，計算任意兩個當前時頻資源塊的相關(guān)性得分包括：[0015]將當前時頻資源塊RB構(gòu)建為集合R={RB,It=1,2,….,T,k=1,2.….,K},t[0016]計算當前時頻資源塊RB,的復(fù)數(shù)信道響應(yīng)h,k,構(gòu)造復(fù)數(shù)信道響應(yīng)h,的特征向量X,k=[|h,];[0017]對特征向量×,k在權(quán)重矩陣進行線性變換得到時域系數(shù)T貝與頻域系數(shù)F,2,其中T?(m=W”x,k,F?(m=W(”×,K,W"、W("為對應(yīng)的權(quán)重矩陣；[0018]通過以下公式計算任意兩個當前時頻資源塊的相關(guān)性得分e(,)(r,K):[0019],其中d表示數(shù)據(jù)的維度，F(xiàn)."是與T(m不同資源塊的頻域系得分的總次數(shù)。[0020]進一步地，通過所述當前時頻相關(guān)性和所述當前時頻資源塊構(gòu)建連通圖包括：[0021]集合R={RB,It=1,2…,T,k=1,2…,K}作為連通圖G(V,E)量子比特的集合V,將相關(guān)性得分的總和作為連通圖G(V,E)量子比特的集合V量子比特間連接。[0022]進一步地，求解所述連通圖得到當前自適應(yīng)圖映射包括：[0023]構(gòu)建連通圖的邊權(quán)重的最小切割問題；[0024]將所述最小切割問題轉(zhuǎn)換為最大切割問題，將所述最大切割問題作為當前自適應(yīng)圖映射。[0025]進一步地，將所述最小切割問題轉(zhuǎn)換為最大切割問題包括：[o026]獲取當前邊權(quán)值的最大信息邊界C≥max{W(,e)(,z},其中[0027]通過(1)(c)=C·J-W()(r,x)調(diào)節(jié)當前邊權(quán)值的最大信息邊界，得到更新后邊權(quán)[0028]進一步地，求解關(guān)于所述自適應(yīng)圖映射的切割問題的解包括：[0029]將所述當前自適應(yīng)圖映射的節(jié)點映射至基態(tài)量子態(tài)，自適應(yīng)圖映射中的邊權(quán)值E[0030]將所述當前自適應(yīng)圖映射的所有節(jié)點和權(quán)重構(gòu)建為全連接的超圖，將所述全連接的超圖作為量子近似優(yōu)化的輸入，得到關(guān)于所述當前自適應(yīng)圖映射的任意兩個當前時頻資源塊的切割問題，求解關(guān)于所述自適應(yīng)圖映射的任意兩個當前時頻資源塊的切割問題的6[0031]進一步地，通過所述后續(xù)時頻資源塊增量所述當前自適應(yīng)圖映射包括：[0032]通過任意兩個后續(xù)時頻資源塊計算后續(xù)時刻的所述通感信號的信息邊界的后續(xù)時頻相關(guān)性；[0033]通過所述后續(xù)時頻相關(guān)性和所述后續(xù)時頻資源塊構(gòu)建連通圖，求解所述連通圖得到后續(xù)自適應(yīng)圖映射；[0034]獲取后續(xù)時頻資源塊構(gòu)建連通圖的后續(xù)最大信息邊界，通過所述后續(xù)最大信息邊界對所述當前自適應(yīng)圖映射的節(jié)點和權(quán)重進行增量，得到后續(xù)自適應(yīng)圖映射。[0035]進一步地，通過參數(shù)選代獲得所述后續(xù)時頻資源塊的切割問題的解包括：[0036]S31,求解所述當前自適應(yīng)圖映射的切割問題的解對應(yīng)的最優(yōu)參數(shù)；[0037]S32,將所述后續(xù)自適應(yīng)圖映射的切割問題的初始參數(shù)設(shè)置為所述最優(yōu)參數(shù)；[0038]S33,求解所述后續(xù)自適應(yīng)圖映射的切割問題的解，得到的任意兩個當前時頻資源塊的解耦。[0039]進一步提供一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的路由系統(tǒng)，包括：[0042]計算主機，用于通過所述監(jiān)聽終端采集所述被監(jiān)聽終端的通信數(shù)據(jù)包，工作時實現(xiàn)所述的一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方法。[0044]本申請通過結(jié)合量子態(tài)干涉與疊加特性構(gòu)建載波間子頻信道相關(guān)性所對應(yīng)的全連接圖，并將當前自適應(yīng)圖映射的通信感知信息耦合建模為最大切割問題，進而通過變分量子電路求解該優(yōu)化問題，實現(xiàn)對同質(zhì)化信道中感知信息的高效分離。該方法可在通感一體化的子載波域精準識別承載感知信息的子載波，提高感知任務(wù)的魯棒性與精度，增強多目標多任務(wù)感知網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建能力。[0045]本申請通過前期項目組構(gòu)建的量子近似優(yōu)化算法處理載波間相關(guān)性全連接圖在非完備信道下無法描述全部載波間的關(guān)系，結(jié)合以上內(nèi)容，針對非完備信道下載波解耦問題，重點考慮確認通信鏈路中通感信息邊界以及克服相關(guān)性連接圖的非完備性兩方面內(nèi)容。通過時域符號以及頻域子載波系數(shù)共同決定的時頻特征建立相關(guān)性模型以確定信息邊界，應(yīng)用可更新求解全連接圖的增量式量子近似優(yōu)化算法，從而有效的解決非完備信息下同質(zhì)化通信感知載波解耦的難題。[0046]本申請通過先構(gòu)建當前時頻相關(guān)性，再通過時頻相關(guān)性和時頻資源塊構(gòu)建連通圖并求解連通圖得到當前自適應(yīng)圖映射，然后通過后續(xù)時刻的通感信號對當前自適應(yīng)圖映射進行增量，最終通過基于當前自適應(yīng)圖映射的最優(yōu)參數(shù)迭代后續(xù)自適應(yīng)圖映射并求解后續(xù)時頻資源塊的切割問題的解，從而完成任意兩個當前時頻資源塊的解耦。[0047]本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點在說明書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。[0048]應(yīng)當明白，本發(fā)明的上文的概述和下面的詳細說明是示例性和解釋性的，并且意在提供對如要求保護的本發(fā)明的進一步的解釋。7附圖說明通過任意兩個當前時頻資源塊計算當前時刻的所述通感信號的信息邊界的當前時頻相關(guān)[0057]將當前時頻資源塊RBμ構(gòu)建為集合R={RB,?lt=1,2,…T,k=1,2,…,K},t[0058]計算當前時頻資源塊RB的復(fù)數(shù)信道響應(yīng)h,,構(gòu)造復(fù)數(shù)信道響應(yīng)h,?的特征向量X,k=[|h,kI”;[0059]對特征向量X,k在權(quán)重矩陣進行線性變換得到時域系數(shù)T貝與頻域系數(shù)F,(K,其中[0062]本步驟具體為，首先建立確定非完備信息下通感信號信息邊界的時頻相關(guān)性模時頻資源塊RB,通過導(dǎo)頻信號估計得到其復(fù)數(shù)信道響應(yīng)h,=|hA|e?*,并構(gòu)造特征向[0063]由于非完備信道中缺乏高精度信道狀態(tài)信息導(dǎo)致X,k無法精準刻畫信道，進而引8源塊RB的特征向量X,k,設(shè)定敏感程度因子S以滿足模型對不同資源分配的通感聯(lián)合設(shè)計任務(wù)。在S=n的情況下在n個權(quán)重矩陣上進行線性變換，得到時域系數(shù)T與頻域系數(shù)[0066]將其融合后得到用于構(gòu)建圖問題的節(jié)點間邊權(quán)值以及通感載波資源塊間信息邊[0068]在同質(zhì)化信道解耦過程中，W(L,E[0069]S2,通過所述當前時頻相關(guān)性和所述當前時頻資源塊構(gòu)建連通圖，求解所述連通9源塊的切割問題，求解關(guān)于所述自適應(yīng)圖映射的任意兩個當前時頻資源塊的切割問題的解。[0081]本步驟具體主要實現(xiàn)構(gòu)建基于非完備信息下通感載波時頻相關(guān)性模型的自適應(yīng)[0082]首先將所有時頻相關(guān)性模型中的時頻資源塊RB設(shè)置為一個獨立的節(jié)點，由于R={RB,It=1,2.….T,k=1,2…,K}作為連通圖G(V,E)量子比特的集合V,將相關(guān)性得分的邊權(quán)為：W()()=C·J-W()(E)。由于上述中的是計算其中一個最大信息邊界，或者將相關(guān)性得分的最大值向上取整作為最大信息邊界，因此通過C≥max{W(A)(G;)}計算得到。[0087]通過任意兩個后續(xù)時頻資源塊計算后續(xù)時刻的所述通感信號的信息邊界的后續(xù)時頻相關(guān)性；[0090]本步驟的目的是制定增量式量子近似優(yōu)化算法自適應(yīng)求解非完備通感節(jié)點連接圖策略。具體位置，針對廣覆蓋下非完備信息下的通感載波解耦，由于最小切割問題無法考慮多節(jié)點網(wǎng)絡(luò)，為此多項式求解問題轉(zhuǎn)化為了最大切割問題的NP難問題(Non-deterministicPolynomialHard),并采用量子啟發(fā)式算法量子近似優(yōu)化來求解該問題。[0091]首先將通感載波連接圖下的節(jié)點映射至基態(tài)量子態(tài)，圖問題中的邊權(quán)值E由W(,A)(r)決定并映射到對應(yīng)的問題哈密頓量上，通過量子旋轉(zhuǎn)門施加影響至基態(tài)量子，從而在針對的最大切割問題上構(gòu)成的量子態(tài)空間進行量子系統(tǒng)的基態(tài)能量求解問題。具體方法是現(xiàn)有技術(shù)，可以參考公開號為CN119402831B、名稱為一種基于量子近似優(yōu)化的通信感知一體化的方法、路由系統(tǒng)的現(xiàn)有申請。[0092]由于信息的非完備性該演化過程需要數(shù)據(jù)更新從而導(dǎo)致一個自適應(yīng)過程，具體步驟如下：[0093]步驟一，構(gòu)建最簡的最大切割問題模型，即非完備信息下最初的通感載波連接圖。這里定義混合哈密頓量為HM,并定義問題哈密頓量為Hp。設(shè)定所有初始量子態(tài)為均勻疊加態(tài)，構(gòu)造混合哈密頓量HM與問題哈密頓量Hp的交替作用操作，借助經(jīng)典優(yōu)化器進行參數(shù)優(yōu)化，在量子電路中尋找最優(yōu)參數(shù)",β,使得測量得到的切割期望值達到最大。最終在量子電路經(jīng)過多層交替演化后，對量子態(tài)進行測量，得到關(guān)于所述自適應(yīng)圖映射的任意兩個時頻資源塊的切割問題，求解關(guān)于所述自適應(yīng)圖映射的任意兩個時頻資源塊的切割問題的解，即最大化更新后圖中跨組邊權(quán)總和以及對應(yīng)的通信感知載波解耦方案。[0094]步驟二：非完備信息下的自適應(yīng)圖的節(jié)點更新。由于非完備信道條件下載波間的信息并非一次性全部獲得，圖結(jié)構(gòu)及邊權(quán)會隨著額外時頻信息的補充而逐步完善。通過后續(xù)時刻的通感信號，提取所述后續(xù)時刻的通感信號的后續(xù)時頻資源塊，然后執(zhí)行與S1-S2相同的步驟，計算后續(xù)時頻資源塊的最大信息邊界C1,然后通過所述后續(xù)最大信息邊界對所述當前自適應(yīng)圖映射的節(jié)點和權(quán)重進行增量，得到后續(xù)自適應(yīng)圖映射。[0095]基于上述內(nèi)容，可以引入局部更新機制與遮蔽機制，當新的時頻載波信息或更精細的相關(guān)性數(shù)據(jù)獲得時，檢驗額外信息對演化過程中求解空間大小的影響，若求解空間未變化則對其進行遮蔽從而不影響其他節(jié)點，最終以形成新的邊權(quán)矩陣以及新的問題哈密頓量。具體為后續(xù)時頻資源塊的最大信息邊界C1小于預(yù)設(shè)閾值，則舍棄該節(jié)點的本次更新。[0096]進一步地，通過參數(shù)選代獲得所述后續(xù)時頻資源塊的切割問題的解包括：[0097]S31,求解所述當前自適應(yīng)圖映射的切割問題的解對應(yīng)的最優(yōu)參數(shù)；[0098]S32,將所述后續(xù)自適應(yīng)圖映射的切割問題的初始參數(shù)設(shè)置為所述最優(yōu)參數(shù)；[0099]S33,求解所述后續(xù)自適應(yīng)圖映射的切割問題的解，得到的任意兩個當前時頻資源塊的解耦。[0101]步驟三：增量式量子近似優(yōu)化算法的應(yīng)用。首先求解所述當前自適應(yīng)圖映射的切割問題的解對應(yīng)的最優(yōu)參數(shù)",β,然后將所述后續(xù)自適應(yīng)圖映射的切割問題的初始參數(shù)設(shè)置為，β",在新信息下，采用有限步迭代優(yōu)化調(diào)整參數(shù)，保證量子電路狀態(tài)仍然對應(yīng)于接近全局最優(yōu)的切割解。更新后的量子電路將輸出新的最大切割值，從而對應(yīng)于非完備信息下最優(yōu)的基于信息邊界的通信與感知載波解耦，得到的任意兩個當前時頻資源塊的解11耦。[0102]以及，當后續(xù)自適應(yīng)圖映射帶來的切割值改善低于預(yù)定閾值或達到最大迭代次數(shù)[0103]進一步提供一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的路由系統(tǒng)，包括：[0106]計算主機，用于通過所述監(jiān)聽終端采集所述被監(jiān)聽終端的通信數(shù)據(jù)包，工作時實現(xiàn)所述的一種非完備信息下的量子近似優(yōu)化算法的通感數(shù)據(jù)處理方法。[0107]本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。[0108]本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計算機程序產(chǎn)品的流程