Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 基于神经网络的时变无线信道仿真 | |
| 刘留1; 李慧婷1; 张嘉驰1; 李一倩1; 周涛1 | |
| 2020 | |
| 发表期刊 | 北京交通大学学报
 |
| ISSN | 1673-0291 |
| 卷号 | 44.0期号:002页码:74 |
| 摘要 | 提高频谱利用率、实现超大容量传输的前提是精准掌握无线信道特性信息.研究了反馈神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)在无线信道多普勒功率谱仿真中的应用.利用大量样本训练BPNN实现对时变信道进行预测.仿真结果表明,与传统方法对比,BPNN的仿真效果更接近理论值,误差更小,具备很好的容错性,同时模型输出结果的频域呈U型谱,时域自相关函数满足第一类贝塞尔函数,很好地符合Jakes模型的时频域条件.对3种方法的时间复杂度进行比较,结果表明BPNN的时间复杂度最高,牺牲了时间复杂度但换取了高精度和低误差.对3种误差逆向传播算法的仿真结果进行对比,发现列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)算法训练BPNN的均方误差最低,效果最佳. |
| 关键词 | 无线通信 反馈神经网络 多普勒效应 时变信道 正弦波叠加法 成型滤波法 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/34430 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.北京交通大学 2.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘留,李慧婷,张嘉驰,等. 基于神经网络的时变无线信道仿真[J]. 北京交通大学学报,2020,44.0(002):74. |
| APA | 刘留,李慧婷,张嘉驰,李一倩,&周涛.(2020).基于神经网络的时变无线信道仿真.北京交通大学学报,44.0(002),74. |
| MLA | 刘留,et al."基于神经网络的时变无线信道仿真".北京交通大学学报 44.0.002(2020):74. |
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