[发明专利]一种基于相空间重构的RBF神经网络信道预测方法有效
| 申请号： | 201710193547.1 | 申请日： | 2017-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN107135041B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 任光亮;李冬洁 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | H04B17/373 | 分类号： | H04B17/373 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于信道预测技术领域，公开了一种基于相空间重构的RBF(Radial basis function，径向基函数)神经网络信道预测方法，包括如下步骤：获得信道系数，建立样本训练数据集；求解相空间重构参数；对样本训练数据集进行相空间重构；在重构相空间中选择邻域点；利用邻域点进行RBF神经网络的训练；利用训练好的神经网络进行预测；将预测结果转化到原始空间得到预测值。本发明的预测时间较长，同时降低了RBF神经网络计算的复杂度；可用于LTE上行链路中的信道预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 相空间 rbf 神经网络 信道 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于相空间重构的RBF神经网络信道预测方法，其特征在于，所述基于相空间重构的RBF神经网络信道预测方法包括：获得信道系数，建立样本训练数据集；求解相空间重构参数；对样本训练数据集进行相空间重构；在重构相空间中选择邻域点；利用邻域点进行RBF神经网络的训练；利用训练好的神经网络进行预测；将预测结果转化到原始空间得到预测值。
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