[发明专利]一种基于深度学习的毫米波通信系统中的功率控制方法有效
| 申请号： | 202010964461.6 | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112153616B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 李君;朱明浩;仲星;王秀敏;李正权 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学滨江学院;中科怡海高新技术发展有限公司 |
| 主分类号： | H04W4/70 | 分类号： | H04W4/70;H04B17/345;H04B17/373;H04B17/382;H04W4/02;H04W4/021;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 214105 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的毫米波通信系统中的功率控制方法，首先，收集环境内D2D设备和蜂窝设备的地理位置信息，构造两个大小为M×M的密度网格矩阵来表示链路收发机的位置；然后，收集训练数据集，构建卷积神经网络框架，并初始化神经网络权重；最后，将训练数据集输入至神经网络中，构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并选择一个梯度下降算法优化神经网络的权重；完成训练并保存神经网络。本发明克服了毫米波网络环境中蜂窝设备和D2D设备的干扰问题，用卷积神经网络对收发机的相对位置进行特征提取，以监督学习的方式逼近传统算法来学习设备位置到最优功率分配的映射关系。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 毫米波 通信 系统 中的 功率 控制 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京信息工程大学滨江学院;中科怡海高新技术发展有限公司，未经南京信息工程大学滨江学院;中科怡海高新技术发展有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010964461.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
