一种基于机器学习的不可信中继网络天线选择方法
授权
摘要
本发明提供了一种基于机器学习的不可信中继网络天线选择方法，将ML方法引入到不可信中继网络中，实现不可信中继网络发射端的天线选择问题。训练前通过归一化数据集样本提高分类精度，之后采用ML方法对天线选择模型进行训练和测试，包括支持向量机、朴素贝叶斯及k近邻算法，在多天线、不可信中继的应用场景下，选择性能最好的发射端天线，考虑最大化接收信噪比，在发射端采用匹配滤波器预编码，在保证所提天线选择方法性能逼近传统天线选择方法的基础上，进一步减小了复杂度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于机器学习的不可信中继网络天线选择方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109919226A
申请号 ：
CN201910171247.2
公开（公告）日 ：
2019-06-21
申请日 ：
2019-03-07
授权号 ：
CN109919226B
授权日 ：
2022-05-24
发明人 ：
姚如贵张雨欣左晓亚王圣尧
申请人 ：
西北工业大学深圳研究院;西北工业大学
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区粤海街道高新技术产业园南区虚拟大学园A座3楼315室
代理机构 ：
西北工业大学专利中心
代理人 ：
顾潮琪
优先权 ：
CN201910171247.2
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-24 ：
授权
2019-07-16 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20190307
申请日 : 20190307
2019-06-21 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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