[发明专利]能量收集不可信中继网络中基于深度学习的功率分配方法有效
| 申请号： | 202010708187.6 | 申请日： | 2020-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN111970718B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 姚如贵;秦倩楠;张雨欣;左晓亚 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02;H04W24/06;H04W52/22;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种能量收集不可信中继网络中基于深度学习的功率分配方法，针对能量收集半双工不可信中继网络，在系统发射总功率一定、CSI已知的前提下，建立DNN模型寻求最佳功率分配因子，包括配置网络参数、建立数据预处理模型，进行网络训练和网络预测。本发明利用可处理大规模数据、拟合能力强的深度学习方法进行功率分配降低了计算复杂度，快速高效的实现了数据的处理，不需要复杂的遍历计算。已知能量收集不可信中继网络节点之间的信道增益时，可以通过训练好的网络以较低的复杂度直接得到最优功率分配因子，进而获得最大系统安全速率。 | ||
| 搜索关键词： | 能量 收集 不可信 中继 网络 基于 深度 学习 功率 分配 方法 | ||
【主权项】：
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