[发明专利]一种基于DNN神经网络的无线通信链路损耗预测方法在审
| 申请号： | 201911300411.1 | 申请日： | 2019-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN111147163A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 杨凌辉;党小宇;张嘉纹 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学;南京航空航天大学无锡研究院 |
| 主分类号： | H04B17/309 | 分类号： | H04B17/309;H04B17/373;H04B17/391;H04W24/08;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海宣宜专利代理事务所(普通合伙) 31288 | 代理人： | 邹蕾 |
| 地址： | 214187 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DNN神经网络的无线通信链路损耗预测方法，所述方法具体包括如下步骤：步骤1：对基站与测试点空间位置关系的实测数据进行栅格数字化处理，分别基于实测数据提取地理位置特征向量和信号空间特征向量；步骤2：搭建DNN全连接深度神经网络模型；步骤3：对数据进行预处理以及对DNN全连接深度神经网络模型进行参数设定；步骤4：对DNN全连接深度神经网络模型进行训练以及指标监测；步骤5：选取三个特定场景对比分析COST231‑Hata修正模型和DNN全连接深度神经网络模型对无线传播链路损耗进行预测评估；该发明在MATLAB平台进行原始实测通信数据预处理，并在Python平台利用Keras深度学习框架搭建DNN网络，具有更加准确的预测精度和场景适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dnn 神经网络 无线通信 损耗 预测 方法 | ||
【主权项】：
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