一种基于对抗网络与长短期记忆网络的预测信道建模方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于生成对抗网络与长短期记忆人工神经网络的预测性信道建模方法，有效地实现不同频段和场景下的信道预测功能，并为仿真实验生成大量的信道数据集。首先输入已有频段以及场景的信道测量数据进行训练。然后使用长短期记忆人工神经网络学习真实的信道数据，获取信道时间序列特征；通过生成对抗网络的对抗学习，极大地消除信道数据的冗余信息，并且根据测量数据生成准确的信道数据，并且获取海量信道信息。最后在生成对抗网络的不断迭代中得到生成模型与鉴别模型的平衡，输出训练好的预测性信道模型。模型预测所得到的信道统计特性能清楚地说明了本发明对信道分布特征的预测学习，能够解决无线通信中实时且复杂的预测问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于对抗网络与长短期记忆网络的预测信道建模方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114584230A
申请号 ：
CN202210214717.0
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王承祥李哲鳌黄杰周文奇黄晨
申请人 ：
东南大学
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区东南大学路2号
代理机构 ：
南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
孙建朋
优先权 ：
CN202210214717.0
主分类号 ：
H04B17/309
IPC分类号 ：
H04B17/309 H04B17/391 H04L25/02
法律状态
2022-06-03 ：
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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