[发明专利]基于一维深度卷积神经网络的功率分配策略在审
| 申请号： | 202110437441.8 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113518457A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 李君;朱明浩;仲星;张茜茜;沈国丽;王秀敏;李正权 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学滨江学院 |
| 主分类号： | H04W72/04 | 分类号： | H04W72/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 张华蒙 |
| 地址： | 214105 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于一维深度卷积神经网络的功率分配策略，属于通信系统领域，针对现有基于深度神经网络的功率分配算法的不足，提供一种基于一维深度卷积神经网络的功率控制策略，既能实现在线决策，又能对传统算法达到一个很好的性能逼近，其网络预测能力要优于目前的基于全连接结构的深度神经网络。本发明研究了用一维卷积神经网络替代传统算法的资源分配策略，通过监督学习的方式，学习基于传统算法得到的功率分配效果，实现快速可靠的在线决策，与传统的基于深度学习的功率分配算法相比，克服了学习能力有限的缺点，其预测能力更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 功率 分配 策略 | ||
【主权项】：
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