基于卷积神经网络的5G无线信道参数学习方法

黄骏; 唐慧; 柴利

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基于卷积神经网络的5G无线信道参数学习方法

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深度学习是解决5G无线信道建模中参数学习问题的有效手段,但学习网络的超参数选择对网络性能的影响较大,而常规的手动调参方法往往难以达到令人满意的学习效果,为此提出一种基于卷积神经网络(CNN)的5G无线信道参数学习方法,其中CNN网络超参数采用贝叶斯优化进行自动设置。利用仿真软件Wireless InSite建立了5G无线通信室外场景数据集,针对不同信道参数设计了相应的卷积神经网络,通过实验对比分析了贝叶斯自动寻优和手动调整超参数的学习效果,结果表明本文方法优势明显。

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来源
《武汉科技大学学报》 |2022年第2期|149-154|共6页
作者
黄骏; 唐慧; 柴利;
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作者单位

武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心;

湖北武汉430081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类移动通信;
关键词
5G无线通信; 信道建模; 信道参数; 卷积神经网络; 贝叶斯优化; 超参数; 深度学习;

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