[发明专利]一种基于改进自适应无参数递归神经网络的无线信道状态预测方法有效
| 申请号： | 202210343477.4 | 申请日： | 2022-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN114826461B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 刘庆利;曹娜;李梦倩;张振亚;杨国强 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | H04B17/391 | 分类号： | H04B17/391;H04B17/309;G06N3/006;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 毕进 |
| 地址： | 116622 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进自适应无参数递归神经网络的无线信道状态预测方法，包括：对信道预测问题进行建模；获取APF‑RNS网络，并根据历史数据确定隐藏层单元数、学习率的上界及下界；输入信道预测问题的训练集数据，并对所述训练集数据进行预处理；将初始化的APF‑RNS网络的隐藏层单元数和学习率作为天鹰个体，并对天鹰种群N进行设置；同时确定迭代次数的上限T以及AO算法的参数；将所述APF‑RNS网络训练集的均方差作为AO算法的适应度函数值；获取每个天鹰个体适应度函数值，并对其进行排序，选出目标值排名第一的天鹰个体Xbest；对每个所述天鹰个体执行探索与开发步骤并更新其位置，同时更新天鹰个体Xbest的位置；本发明提高了信道状态信息的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 自适应 参数 递归 神经网络 无线 信道 状态 预测 方法 | ||
【主权项】：
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