[发明专利]一种部分重叠信道频谱共享的深度学习方法及系统有效
| 申请号： | 202110330795.2 | 申请日： | 2021-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN113242557B | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 王璐;黄瑞锋;伍楷舜 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | H04W16/14 | 分类号： | H04W16/14;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏;朱伟军 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种部分重叠信道频谱共享的深度学习方法及系统。该方法包括：响应于接收到的用户传输请求，基站将多个历史时间片的信道状态信息CSI输入到经训练的信道预测卷积神经网络模型，输出预测的下一个时间片的信道状态信息CSI；将所述下一时间片的信道状态信息CSI输入强化学习模型，获得基站碰撞域中各用户设备的信道分配策略，以实现各用户设备同时通信的最大化吞吐量，该强化学习模型以带宽效率性能作为奖励经训练获得。本发明对于通信网络具有高普适性、高带宽利用率和高吞吐量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 部分 重叠 信道 频谱 共享 深度 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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