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公开(公告)号:CN113938935B
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202111193184.4
申请日:2021-10-13
Applicant: 东南大学
IPC: H04W24/06 , H04L25/02 , H04B17/391 , H04W4/029 , G06F18/23
Abstract: 一种基于期望最大化算法的信道知识地图构建方法,包括:通过离线射线追踪仿真、离线实地测量或在线实时测量任一方式获取本地通信环境的信道知识数据,根据专家知识对相关信道知识进行统计建模,并利用EM算法对混合统计模型的K类参数进行估计,构建反应当地信号传播环境的信道知识地图;在用户需要通信时,通过GPS、北斗、蜂窝定位、激光雷达以及自身传感器定位方式获取实时位置信息,利用先前构建的信道知识地图及基于逆距离加权的方式获知目标位置的信道知识,从而用于环境感知自适应通信。本发明解决了基于纯模型或纯数据的信道预测方法准确性低、数据存储容量需求大、训练复杂度高的问题,从而降低实时信道状态信息获取的开销。
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公开(公告)号:CN113938935A
公开(公告)日:2022-01-14
申请号:CN202111193184.4
申请日:2021-10-13
Applicant: 东南大学
IPC: H04W24/06 , H04L25/02 , H04B17/391 , H04W4/029 , G06K9/62
Abstract: 一种基于期望最大化算法的信道知识地图构建方法,包括:通过离线射线追踪仿真、离线实地测量或在线实时测量任一方式获取本地通信环境的信道知识数据,根据专家知识对相关信道知识进行统计建模,并利用EM算法对混合统计模型的K类参数进行估计,构建反应当地信号传播环境的信道知识地图;在用户需要通信时,通过GPS、北斗、蜂窝定位、激光雷达以及自身传感器定位方式获取实时位置信息,利用先前构建的信道知识地图及基于逆距离加权的方式获知目标位置的信道知识,从而用于环境感知自适应通信。本发明解决了基于纯模型或纯数据的信道预测方法准确性低、数据存储容量需求大、训练复杂度高的问题,从而降低实时信道状态信息获取的开销。
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