[发明专利]一种基于人工神经网络的智能异频融合方法

权利要求书

1.一种基于人工神经网络的智能异频融合方法，其特征在于，包括：

第一阶段：训练阶段，通过收集测试数据，整理训练序列，具体步骤如下：

1)将影响异频融合通信效果的主要参数,包括路损、干扰、频谱效率、时延、负载、移动速率和业务需求,以及对应的优选接入策略记录成有序序列，该有序序列记为x＝(x₁,x₂,…x_n),同时记录当前参数下的优选接入策略f∈{f_1,f₂…f_m}，这些数据可以在系统测试时获得；

2)建立人工神经网络，其中：

u表示人工神经网络对输入的主要参数做出的综合评价；

接入选择结果为：

3)根据训练数据，联合2)中方程进行求解，获取人工神经网络的参数w_i与h_j，从而完成人工神经网络的训练过程；

第二阶段：通过训练获得参数w_i与h_j后，可用于接入策略选择，进入执行阶段，包括步骤如下：

4)收发双方获取影响异频融合通信效果的主要参数；

5)将步骤4)获取的数据按序输入第一阶段训练后的人工神经网络，获得接入策略；

6)根据步骤5)获取的接入策略，收发双发在对应的频段进行通信。

2.根据权利要求1所述的基于人工神经网络的智能异频融合方法，其特征在于，步骤4)收发双方获取影响异频融合通信效果的主要参数，数据来源包括同步信号、参考信号以及各类测量报告。

3.根据权利要求1所述的基于人工神经网络的智能异频融合方法，其特征在于，周期性或者触发性的进行步骤4)中的主要参数测量，执行步骤5)与步骤6)，适时调整接入策略，适应时变性。