【摘 要】
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无线信道场景识别对于无线资源调度和系统性能的优化等具有重要意义.文中基于QuaDriGa平台研究了反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和卷积神经网络(co
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院,北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFE0205501),北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(L172030),国家自然科学基金重点项目(61931001)。
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无线信道场景识别对于无线资源调度和系统性能的优化等具有重要意义.文中基于QuaDriGa平台研究了反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)在无线信道场景识别中的应用.首先,利用QuaDriGa生成不同场景下的信道冲激响应(channel impulse response,CIR),并提取时延扩展、角度扩展等信道参数.然后,对于BPNN,直接利用其对不同场景的参数进行训练;
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