基于深度神经网络的最大化SINR小区选择算法

郑远; 孙长印; 樊超; 王艺璇

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基于深度神经网络的最大化SINR小区选择算法

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提出了基于深度神经网络DNN的最大SINR准则来模拟5G场景下的小区切换.利用准确光线追踪数据来构建能捕获对地形、建筑材料依赖性的DeepMIMO信道,在获取UE信道信息后,将5G双频段基站下的小区选择建模为分类问题,通过传统小区算法训练DNN,来获得小区选择的预测结果.仿真结果表明,基于DNN的最大化SINR方法在5G双频组网的小区选择中具有较好表现,预测准确性达到79.16％,预测的平均用户系统吞吐量能达到传统算法的84.31％.仿真结果验证了算法的有效性.

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来源
《信息技术与信息化》 |2021年第4期|124-127|共4页
作者
郑远; 孙长印; 樊超; 王艺璇;
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作者单位

西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安 710121;

西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安 710121;

西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安 710121;

西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安 710121;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
毫米波通信; 异构网络; 深度神经网络; 链路预测;

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