一种基于监督机器学习的车载协作通信中继选择方法
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摘要
本发明公开了一种基于监督机器学习的车载协作通信中继选择方法，包括如下步骤：1）构建车协协作NOMA模型；2）构建中断概率最小化的目标函数；3）构建BP神经网络中断概率预测模型；4）构建影响中断概率的关键参数，组成输入矩阵；5）对输入矩阵的元素进行归一化处理；6）构建误差目标函数；7）初始化权值阈值对构建的BP神经网络预测模型进行训练；8）采用LM算法对BP神经网络模型进行改进；9）利用训练好的模型对候选中继节点的中断概率进行预测；10）根据预测结果，进行基于最小中断概率的中继选择。这种方法构建的BP神经网络预测模型具有较好的准确性，能够在候选中继集中有目标的选取中断概率最小的节点，优化了系统的中断性能。
基本信息
专利标题 ：
一种基于监督机器学习的车载协作通信中继选择方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112637812A
申请号 ：
CN202011486134.0
公开（公告）日 ：
2021-04-09
申请日 ：
2020-12-16
授权号 ：
CN112637812B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
肖海林胡诗婷汪鹏君周迪潘永才翟捷萍左清念
申请人 ：
温州大学;桂林电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省温州市瓯海区东方南路38号温州市国家大学科技园孵化器
代理机构 ：
桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司
代理人 ：
覃永峰
优先权 ：
CN202011486134.0
主分类号 ：
H04W4/40
IPC分类号 ：
H04W4/40 H04W40/12 H04W40/22 G06N3/08
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2021-04-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 4/40
申请日 : 20201216
申请日 : 20201216
2021-04-09 ：
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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