一種多小區(qū)蜂窩D2D設(shè)備中基于深度學(xué)習(xí)的用戶關(guān)聯(lián)方法
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202010964458.4 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN112153615A | 公開(公告)日 | 2020-12-29 |
申請公布號 | CN112153615A | 申請公布日 | 2020-12-29 |
分類號 | H04W4/70;H04W24/04;H04W24/06;H04B17/391;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 | 分類 | 電通信技術(shù); |
發(fā)明人 | 李君;朱明浩;仲星;王秀敏;李正權(quán) | 申請(專利權(quán))人 | 中科怡海高新技術(shù)發(fā)展有限公司 |
代理機(jī)構(gòu) | 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) | 代理人 | 柏尚春 |
地址 | 214105 江蘇省無錫市錫山區(qū)錫山大道333號 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明公開一種多小區(qū)蜂窩D2D設(shè)備中基于深度學(xué)習(xí)的用戶關(guān)聯(lián)方法,首先,收集環(huán)境內(nèi)終端設(shè)備的信道增益信息;其次,運(yùn)用窮舉法得到相應(yīng)信道增益樣本下的最優(yōu)蜂窩用戶關(guān)聯(lián)策略,收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;然后,構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù);最后,訓(xùn)練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出和標(biāo)簽之間的MSE作為損失函數(shù),并選擇隨機(jī)梯度下降算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重進(jìn)行更新;當(dāng)損失函數(shù)小于預(yù)設(shè)值或達(dá)到迭代次數(shù)時即認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成,保存神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明克服了環(huán)境中D2D設(shè)備對蜂窩設(shè)備造成的干擾問題,用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式逼近傳統(tǒng)算法來學(xué)習(xí)信道增益到最優(yōu)用戶關(guān)聯(lián)策略之間的映射關(guān)系。 |
