[发明专利]基于机器学习的WCDMA小区搜索方法

权利要求书

1.基于机器学习的WCDMA小区搜索方法，包括以下步骤：

1)训练步骤：

1-1)生成训练数据：生成未添加辅同步信道的WCDMA下行链路帧同步信号，对帧同步信号完成同相正交IQ分离后，对IQ两路信号打上对应扰码号作为标签完成训练数据的制作；扰码号共512个分别对应512类主扰码；

1-2)将训练数据输入搭建好的机器学习网络模型中进行训练，将训练好的网络模型进行保存；机器学习网络模型的输出层有512个分类输出；

2)测试步骤：

2-1)生成待预测的数据：在WCDMA下行链路中将时隙同步后的WCDMA信号一次滑动一时隙数据长度进行一帧长度截取，通过15次滑动制作一组15个的待预测的数据；15个的待预测的数据分别对应15个帧头位置；

2-2)将一组15个的待预测的数据输入到训练好的网络模型，得到对15个的待预测的数据的识别结果，通过在识别结果中搜索概率最大值，得到正确的帧头位置以及主扰码，完成小区搜索。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述标签采用独热编码处理。

3.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述机器学习网络模型为循环神经网络RNN。