专利名称：用于配置通信信道的方法和装置的制作方法
用于配置通信信道的方法和装置本发明涉及用于在沿通信信道传输信号之前配置该信道从而实现所需的信道 噪声特性的方法和装置。在人体内，大量的电信号以例如在大脑与身体的各种肌肉之间传递的信号的 形式不断地通过同样大量的通信信道被传输。例如，为了移动手臂需要通过各种神 经信道从大脑向各种肌肉传输许多信号。和在大多数通信信道中一样，身体内的信 道向所传输的信号引入了一定量的噪声。己发现人体内的神经信道的噪声特性使得所引入的为"比例噪声"(有时被称为相乘噪声或系数(scalar)噪声)，这意味 着噪声的标准差与信号强度成比例。这与其中a)噪声被假定为加性且独立于基础信 号、或b)噪声具有标准差与信号强度的平方根成比例的泊松(Poisson)(或更新 (Renewal))分布的常规工程上的通信系统有显著不同。随着在例如使用神经网络的人工智能领域和由病人自身的神经系统所驱使的 假肢领域中人工模拟人体的神经行为的不断努力，这些模拟系统中所选的通信信道 的行为也越来越重要。与之前已在人工系统中假定的泊松噪声模型相比，当前申请 人对人体内当前通信信道遵循比例噪声模型这一辨识引入了将通信信道配置成呈 现与将在自然神经系统中呈现的基本相同的噪声特性的需求。根据本发明的第一实施例，提供了一种在沿通信信道传输输入信号之前配置 该通信信道的方法，该通信信道包括多个子信道，该方法包括确定输入信号的强度 并根据所确定的信号强度选择多个子信道中的一组子信道并沿所述一组子信道并 行地传输所述输入信号，其中子信道中的每一个具有预定噪声特性，从而使得所选 的一组子信道呈现使噪声的标准差与信号强度成比例的组合噪声特性。每个子信道优选地仅在瞬时输入信号强度超过与每个子信道相关联的单个阈 值时被选中。每个子信道的噪声特性优选地由与每个子信道相关联的增益函数和施加于每 个子信道的输出的常量加权值w,来限定。另外，加权值的分布W(X)和阈值等于瞬时信号强度的子信道的分布p(x)可根 据与w(;c)、 p(x)、子信道的增益和噪声函数及方差相关的方程推导出。这些方程可通过数值方法来求解。在一些实施例中，输入信号可具有最小瞬时值s并且子信道的总数N可根据 与N、 ￡、和p(x)相关的方程来确定。根据本发明的另一方面，提供了用于配置包括多个子信道的通信信道的装置， 每个子信道具有布置成接收具有瞬时信号值的输入信号并仅在该瞬时信号值超过 一预定阈值时才将该子信道连接至该输入信号的阈值开关，该装置还包括布置成接 收每个子信道的输出并组合所述各个输出以提供经组合的输出信号的加法器，其中每个子信道具有预定噪声特性，从而使得所连接的各个子信道呈现使噪声的标准差 与信号强度成比例的组合噪声特性。优选地每个子信道可包括设计成在每个子信道的输出被提供给加法器之前向 输出施加一常量加权值的常量增益单元并且每个子信道还可具有与其相关联的 增益函数，从而使得每个子信道的噪声特性由所述增益函数和所述常量加权值w 来限定。以下参照附图仅作为说明性示例对本发明的实施例进行了描述，在附图中
图1示意性地示出了根据本发明的实施例所配置的多个通信信道； 图2a和2b示出了本发明的实施例的子信道响应的示例；图3示意性地示出了根据本发明的实施例的具有阶跃增益函数的子信道布置;图4示出了图3中所示通信信道的输出；图5示出了图3的通信信道的噪声的标准差；图6示出了根据本发明的另一示例所配置的通信信道的输出；以及 图7示出了图6的通信信道的噪声的标准差。参照图1 ，输入信号源2被连接至并行连接的N个阈值开关4 (N为正整数)。 每个阈值开关4被设计成仅在该输入信号的瞬时值超过一预定阈值水平《,/=l-N (即，用于每个阈值开关4的阈值水平是个别设置的)时才被启用。在被启用时， 每个阈值开关4将该输入信号源连接至多个通信子信道6中的一个，其中每个子信 道具有一增益函数/(^。阈值开关可使用运算放大器或晶体管以及适当的参考电压来实现，虽然本领域的技术人员将认识到也可使用其它合适的阈值技术。每个子信道的输出在被加法器(或去多路复用器)10累加在一起以提供经组合的输出信号;; 之前通过借助固定增益单元8 (诸如固定增益放大器)施加的常量权重w作加权。 如上所提到的，输入信号的值随时间f变化并因此可表示为x(O，其中 0^x(O^xmax。类似地，输出信号可被表示为_y(0，其中0S少WSL狀。对时间f的显式依存性在以下解释中除非着重强调否则将被省略。在本发明的实施例中有W个子信道。第/个子信道(1《KAO的输入和 输出非负的且分别由x,和乂来标示。当一子信道被启用(或切换为ON(开)) 时，信号的传递由增益函数给出以及输出的噪声的方差与噪声函数的输入有关-《=g,o,)其中f(.)和g(.)对于;c,〉0为单调递增(或常量)函数。当一子信道未被启用(或 切换为OFF (关))时，它既不传输信号也不传输噪声。即f(.)和g(.)对于x,SO为0 (注意，f(.)和g(.)可以是阶跃函数)，从而使得 ^一 L 0 x'^0用于每个子信道的阈值开关4所应用的阈值具有常量值《(0 =《>0,以使得 该信道在输入信号大于《时被启用而在输入低于或等于《时被切换为关。每个子信道接收相同的原始输入信号，从而x以及去多路复用器通过用常量权重w,.(f)-M;,.对其输入作加权累加来组合所有子信道，从而使得经组合的输出信号被给出为输出信号y(x)与输出方差《(x)之间的关系是由子信道的特性,(x)、 g,(x)、 以及权重w,和阈值《的选择来确定的。对于比例噪声要求 (x)—y(x)1。对于大量的子信道，可解析地找到权重和阈值。这可以用单位增益系统来 说明并且可显示为通过适当选择/(.)、g(.)、 w,.、和《.，其可被设计成随着iV —oo，而输出噪声方差被给出为:且 cr少它即是以^作为比例常数的比例噪声。为了显示这一点，假定信道的数目充分大从而用积分来代替加法。将p(x)标 示为阈值^ = 1的子信道的数目(即，对应于任意瞬时值x所启用的子信道的数 目)，将h标示为这些子信道中每一个的输出以及将w(x)标示为这些子信道中 每一个的输出权重。然后根据方程(1)和(2)得到乂max少=x = J* w(;c')p(x'化(x')(ix' (3)o以及cr2 = A:2 = j H^(x')p(x'X)^( )c/x' (4)0由于要求对于;cS《，y,和^为0，方程(3)和(4)可被重写为巻积积分 少=x = J"w( ) p(x') A (X - x')(ix' ( 5 )0cr， - A:2 = jw2(x')p(x'Kx-(6)o这被称为连续"征用(recruitment)方程"(参见以下示例2)。若给定了凡)和g(.)的函数形式，方程(5)和(6)可在一些情形中对/ 00 和w(x)进行求解。实际上，该方程最好是使用已知的数值技术来求解。上述系统是针对正输入信号的。对于负输入信号，使用类似信道，其中输 入和输出信号以及阈值水平的符号是相反的。对于双极输入信号，需要两个信 道(各自有其自己的子信道)， 一个用于正输入信号而另一个用于负输入信号。以上方法包括了针对凡)和g(.)的所有函数形式的一般性情形中的本发明。 取决于凡)和g(.),有一些情形其中方程(5)和(6)不可解从而因此不能确定 p(x)和w(x)的值。在以下示例1禾tl 2中，本发明的以上一般性方法被应用至特定的情形。示例1——简单导体子信道在此最简单的示例中，每个子信道为ON或OFF中的任意一个。虽然子信道 的实质是任意的，但在该示例中每个子信道被考虑为携带0(1=0; 0FF)或单位(I-1;ON)电流的单一电导体。这在图3中示意性地示出，图3显示了与图1所示的相 类似的布置，区别在于输入信号2仅被提供给阈值开关4中每一个的阈值输入，其 中阈值开关又将其输入连接至单位电流源12。每个子信道由此简单地当输入信号 超过阈值水平时通过单位电流I (ON)或者被切换为关。因此，整体增益函数为如 图2a中所示的阶跃函数。所有子信道的电流在输出处用权重vv,作加法以生成输出电流》当一子信道 为OFF时，它不生成噪声，而在ON时它生成具有标准差c的噪声。子信道噪声被假定是独立的。每个子信道具有一阈值水平《。当输入信号x低于子信道阈值 时，xS《，该子信道为OFF。当该输入信号超过该阈值时，x>《，该子信道为ON。为了找到在有大量子信道时生成比例噪声所要求的权重和阈值密度函数， 每个子信道的响应被写为其中1 z>0 0 "0是单位阶跃函数。噪声函数相类似地为 cr， = c2w(x-《)其中c为由该子信道噪声所确定的常数。
一旦一子信道被切换为开，则该子 信道的输出不随增大的输入而变化。因此，方程5简化为y = x = J^xXx'^x, (7)0其要求W(X)yO(X) = l (8) 方程6变为cr， 二^2 二 J"c2w2(x')pW;x:' (9)0将方程8代入方程9，得到w(x) = 2A2x/c2 (10) 并且根据以上《的表达式，阈值的密度分布为 p(x) = c2 /2Px这些分布指示在较高的输入信号强度上需要征用较强的(即，较高的w,)子信道，且它们应该比较弱的子信道要少。实际上，由于本实施例中p(x)中的奇点，在降至X-O处不能够产生比例噪 声。因此，下边界X:f被应用至该输入信号从而使范围变成f^X《XmM，其中S取决于子信道的总数。因此7V= J" p(;c)血二c2ln(x隨/f)/2P (11)或者因此在s、 N及噪声系数c、 g与A之间有一权衡。为了示范该系统，该实施例用10,000个子信道来进行计算机仿真。输入范 围是0.001-1.0，且c被设为单位元素。图4示出了在该范围上输入的呈倾斜状 的输出。如图所示，该输出是输入的具有单位增益的线性函数，且噪声随输出 信号而增大。图5示出了相对于该范围内在不同水平上保持常数的输入的平均 输出的输出的标准差，并且清楚地示范了如线性回归线所指示的比例噪声。说明性示例2—一神经形态系统在该进一步的更复杂的示例中，响应函数和噪声函数M阶跃函数并且该示例示出了人工神经网络。这里每个子信道表示一神经元，其输出为表示激发率 (firing rate)的信号为，并且神经元输出噪声《，由更新过程(诸如Poisson过程)给定，其中该方差(不一f标准差)与平均输出成比例 《=F X以及F是常数(通常被称为"Fano数字")。基于对真实激发神经元的模拟，输出激发率被设计成一旦输入信号超过阈值就随输入信号而增加，如图2b所示。如果输入未超过阈值，则神经元被切换为关从而没有输出信号或输出噪声。在该实施例中，神经响应被建模为「4' — 4 exp(—ct, (x —《))x,. >《 乂1 0其中，^是该神经元的最大激发率，而a,是上升时间常数，如图7所示。为了生成比例噪声要求该系统具有所需的权重和阈值密度函数。为了简单起见，假定 所有神经元具有相同的上升时间a和相同的最大激发率^。征用方程(方程5和6) 由此变为x = j\v(x')p(x').w(x --爿exp(-<2(x - (13)0A:2x2 =尸JV'2(x')p(x')"(:r —x')[爿一爿exp(-a(x —(14)o这可通过采取拉普拉斯(Laplace)变换来求解。首先，定义p(x) = w(x)/ (x)且 《(x) = W2(x)p(x)，然后对方程(13)采取拉普拉斯变换^ (15)其中变换以大写字体示出，且S为拉普拉斯变量。因此~)=^2 =丄+丄 (16) m血 a从而= = ^"(5(x) +丄w(x) (16)血 爿类似地，方程14的变换为2女2、血F 20)-以及 、2A:2(s + a) 2A:2 2A2 yiFa yiFcw 爿i^因此，《(x) = w (x)p(x) =-(w(x)/o; + x)爿尸由于w(x)=《(x)/p(x)，w(x:) =-(l/a + x)， x>0尸r人 F2羞211/(2 + X>;c>0在x=0处，w(0)和p(O)被设为逼近方程16中5函数的值。注意， p(O) = w(O)p(O)=丄S(O) +丄，且《(O) = w2(0)p(0)=血 j 爿Fa采用10,000个子信道对该系统进行了计算机仿真，其结果在图7中示出。 对于较小量的子信道(100个)，这些连续方程是不准确的，从而需要求 解离散方程1和2。 一般而言，这是不可能解析的，因此需要数值方法。当指 定了子信道特性时，可通过诸多数值最小值方法中的一种来求诸如以下最小平 方等适当损耗函数来找到最佳权重和阈值<formula>formula see original document page 12</formula>其中人是正加权常数。
其中可应用本发明的实施例的申请包括各种神经形态应用。神经形态技术 是基于构建与自适应及自组织且对于变化的环境具有鲁棒性的人类和/或动物 具有相似性能能力的机器或系统的原理。神经形态系统的典型应用为感觉系 统、生物机器人、神经元建模、无监督学习(自适应装置或系统)以及模式识 别。这些的示例包括硅视网膜、耳蜗以及假肢。其它应用包括其中在硅芯片上 产生模拟神经元的硅神经系统。
通过在以上提到的应用中利用本发明的通信信道配置方案，可以预期模拟 系统和装置的响应和行为将更加接近地遵循自然界中发现的相应系统的实际 行为，由此改善了人工系统。
权利要求
1.一种用于在沿通信信道传输输入信号之前对所述通信信道进行配置的方法，所述通信信道包括多个子信道，所述方法包括确定所述输入信号的强度以及根据所确定的信号强度选择所述多个子信道中的一组子信道并沿所述一组子信道并行地传输所述输入信号，其中所述子信道中的每一个具有预定噪声特性，从而使得所选的一组子信道呈现使所述噪声的标准差与所述信号强度成比例的组合噪声特性。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，每个子信道仅在瞬时输入信号强度超过与每个子信道相关联的单个阈值时才被选中。
3. 如权利要求l或2所述的方法，其特征在于，每个子信道的所述噪声特性 由与每个子信道相关联的增益函数和施加于每个子信道的输出的常量加权值w,来 限定。
4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，对于给定的增益函数，每个子信 道的所述阈值和加权值被选成使得所述通信信道的所述组合噪声特性呈现比例噪声。
5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述加权值的分布w(x)和阈值等 于所述瞬时信号强度的子信道的分布pOc)通过求解以下方程给出<formula>formula see original document page 2</formula>以及<formula>formula see original document page 2</formula>其中，y是瞬时的经组合的输出信号值，(T是所述噪声函数的标准差，并且A是比 例常数。
6. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述阈值和加权值是通过求解以 下方程来选择的<formula>formula see original document page 2</formula>以及<formula>formula see original document page 2</formula>其中，《为用于第/个子信道的所述阈值。
7. 如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述方程是通过数值法来求解的。
8. 如权利要求3到7中任意一项所述的方法，其特征在于，每个子信道的所 述增益函数包括阶跃函数，所述输入信号具有最小瞬时值s且子信道的总数N是根据方程A^ yO(X)血来确定的。
9.如权利要求3到7中任意一项所述的方法，其特征在于，每个子信道被设计成模拟神经网络内的神经元，从而使得加权值的分布w(x)和阈值等于所述瞬时〈: 号强度的子信道的分布/ (x)通过对;oO求解以下方程给出 w(x) =-(l/a + x)以及<formula>formula see original document page 3</formula>其中A为常数，F为子信道更新过程的Fano数字，a为所模拟的神经元的上升 时间常数，并且」为所模拟的神经元的最大激发率。
10. —种用于配置包括多个子信道的通信信道的装置，每个子信道具有被设 计成接收具有瞬时信号值的输入信号并仅在所述瞬时信号值超过预定阈值时才将 所述子信道连接至所述输入信号的阈值开关，所述装置还包括设计成接收每个子信 道的输出并组合所述各个输出以提供经组合的输出信号的加法器，其中每个子信道 具有预定噪声特性，从而使得所连接的各个子信道呈现使所述噪声的标准差与所述 信号强度成比例的组合噪声特性。
11. 如权利要求IO所述的装置，其特征在于，每个子信道包括在每个子信道 的所述输出被提供给所述加法器之前向所述输出施加常量加权值^的常量增益单 元，并且每个子信道还具有与其相关联的增益函数，从而使得每个子信道的所述噪 声特性由所述增益函数和所述常量加权值w,来限定。
12. 如权利要求ll所述的装置，其特征在于，所述加权值的分布w(x)和阈值 等于所述瞬时信号强度的子信道的分布/ Oc)通过求解以下方程给出<formula>formula see original document page 3</formula><formula>formula see original document page 4</formula>其中，y是瞬时的经组合输出信号值，(T是所述噪声函数的标准差，并且A是比例常数。
13. 如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述阈值和加权值是由以下方 程来给出的_y(x) = Z>v,H)以及其中，《为第/个子信道的所述阈值。
14. 如权利要求11到13中任意一项所述的装置，其特征在于，每个子信道 的所述增益函数包括阶跃函数，所述输入信号具有最小瞬时值s且子信道的总数N是根据方程A^ 了p(x)血来确定的。
15.如权利要求ll所述的装置，其特征在于，每个子信道被设计成模拟神经 网络内的神经元，从而使得加权值的分布w(x)和阈值等于所述瞬时信号强度的子信 道的分布p(x)通过对x > 0求解以下方程给出<formula>formula see original document page 4</formula>其中/t为常数，F为子信道更新过程的Fano数字，a为所模拟的神经元的 上升时间常数，并且^为所模拟的神经元的最大激发率。
全文摘要
一种用于在沿通信信道传输输入信号之前对该通信信道进行配置的方法，该通信信道包括多个子信道，该方法包括确定输入信号的强度以及根据所确定的信号强度选择多个子信道中的一组子信道并沿所述一组子信道并行地传输输入信号，其中子信道中的每一个具有预定噪声特性，从而使得所选的一组子信道呈现使噪声的标准差与信号强度成比例的组合噪声特性。
文档编号H04B13/00GK101310459SQ200680030107
公开日2008年11月19日 申请日期2006年8月17日 优先权日2005年8月19日
发明者C·哈里斯 申请人:普利茅斯事业大学