基本信息:
- 专利标题： 基于密集无线网络的功率控制方法
- 申请号：CN202110738351.2 申请日：2021-06-30
- 公开(公告)号：CN114531726B 公开(公告)日：2024-03-29
- 发明人： 李君 , 张茜茜 , 朱明浩 , 丁文杰 , 沈国丽 , 仲星 , 王秀敏 , 李正权
- 申请人： 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
- 申请人地址： 江苏省无锡市锡山区锡山大道333号;
- 专利权人： 南京信息工程大学滨江学院,中科怡海高新技术发展江苏股份公司
- 当前专利权人： 南京信息工程大学滨江学院,中科怡海高新技术发展江苏股份公司
- 当前专利权人地址： 江苏省无锡市锡山区锡山大道333号;
- 代理机构： 南京苏高专利商标事务所
- 代理人： 成立珍
- 主分类号： H04W52/26
- IPC分类号： H04W52/26 ; H04W52/24 ; G06N3/0464 ; G06N3/084
摘要：
本发明公开了基于密集无线网络的功率控制方法，属于通信系统物理层技术领域，包括如下步骤：1)收集训练数据集；2)确定训练集和测试集的分割比例；3)构建DRSN框架，并初始化神经网络权重；4)将训练数据集输入至神经网络构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并选择随机梯度下降算法对神经网络的权重进行更新；5)当损失函数小于预设值或达到迭代次数时即认为神经网络训练完成，保存神经网络；6)测试阶段由测试集作为输入数据测试性能。本发明克服了深度神经网络对大规模网络学习能力弱，极大程度上防止了“梯度消失”和“梯度爆炸”现象的出现。
公开/授权文献:
- CN114531726A 基于密集无线网络的功率控制策略 公开/授权日：2022-05-24