[发明专利]基于机器学习的波宽控制方法在审
| 申请号： | 202010045690.8 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111277308A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 高晖;贾承璐;许文俊;陆月明;冯志勇 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04B7/06 | 分类号： | H04B7/06;H04B7/0417;G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 针对毫米波(mmWave)‑非正交多址(NOMA)网络中通过智能波束宽度控制以提高用户覆盖和频谱效率的问题，我们提出基于机器学习(ML)的智能波宽控制机制，即通过高斯过程机器学习(GPML)来预测未来几个时刻的用户的角度域信息，再用无监督学习方法根据预测的角度域信息进行用户分组，通过波束追踪、信道估计等方法得到准确的信道状态信息，最后根据信道状态信息、角度域信息和用户分组信息通过深度神经网络(DNN)得到最优的波束宽度。通过角度域信息预测能够显著提高波束追踪的效率；通过离线训练DNN，能够节省线上求解的时间；通过DNN将用户的信道状态信息、角度域信息和用户分组信息直接映射到最优的波束宽度能够显著提高系统的用户覆盖和频谱效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 控制 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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