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基于深度学习的无线衰落信道预测方法

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分别从LSTM和Seq2Seq两方面对无线衰落信道进行预测.首先利用Rayleigh模型和Ricean模型产生不同衰落程度的衰落参数,利用Jakes模型生成信道模型;然后利用LSTM和Seq2Seq生成预测器并利用部分数据进行训练;最后用滑窗模型对信道进行预测、仿真、对比、分析.
Wireless Fading Channel Prediction Method Based on Deep Learning
In this project,wireless fading channels are predicted from two aspects:LSTM and Seq2Seq.First-ly,Rayleigh model and Ricean model are used to generate fading parameters of different fading degrees,and Jakes model is used to generate channel models.Finally,sliding window model is used to predict,simulate,compare and analyze channels.

neural networkwireless channel predictionRayleigh modelLSTM prediction modelSeq2Seq prediction model

贺鹏飞、魏健、李豪、姜涛

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河南科技大学信息工程学院,河南 洛阳 471000

神经网络 无线信道预测 Rayleigh模型 LSTM预测模型 Seq2Seq预测模型

河南科技大学校级大学生科研训练计划(SRTP)

2022111

2024

山西电子技术
山西省电子工业科学研究院 山西省电子学会

山西电子技术

影响因子:0.197
ISSN:1674-4578
年,卷(期):2024.(3)