[发明专利]一种基于深度学习的无人机智能巡检混合波束赋形方法在审
| 申请号： | 202111113667.9 | 申请日： | 2021-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN114095065A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 凌欣;李民政 | 申请（专利权）人： | 上海电机学院 |
| 主分类号： | H04B7/06 | 分类号： | H04B7/06;H04B17/391;G06N3/08;G07C1/20;H04N7/18 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 孟旭彤 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无人机智能巡检混合波束赋形方法，解决了传统技术计算复杂度高、不满足实时性回传的问题，其技术方案要点是包括有以下步骤：设计并构建无人机巡检构架及多输入多输出毫米波传输链路的系统模型；通过Python端搭建神经网络，进行构架设计及参数调整；根据无人机巡检构架和系统模型，通过Matlab构建信道模型，将产生的信道数据作为神经网络的输入数据；神经网络的输出为频谱效率，训练神经网络，并进行验证和评估，得到使得频谱效率最大化的最优波束赋形矩阵，本发明的一种基于深度学习的无人机智能巡检混合波束赋形方法，能有效降低计算复杂度，提高传输速率，满足无人机巡检对高速率视频的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 无人机 智能 巡检 混合 波束 赋形 方法 | ||
【主权项】：
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