基于密集無線網(wǎng)絡(luò)的功率控制策略

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110738351.2 申請日 -
公開（公告）號 CN114531726A 公開（公告）日 2022-05-24
申請公布號 CN114531726A 申請公布日 2022-05-24
分類號 H04W52/26（2009.01）I;H04W52/24（2009.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 電通信技術(shù);
發(fā)明人 李君;張茜茜;朱明浩;丁文杰;沈國麗;仲星;王秀敏;李正權(quán) 申請（專利權(quán)）人 中科怡海高新技術(shù)發(fā)展江蘇股份公司
代理機構(gòu) 南京蘇高專利商標事務(wù)所（普通合伙） 代理人 -
地址 214105江蘇省無錫市錫山區(qū)錫山大道333號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了基于密集無線網(wǎng)絡(luò)的功率控制策略，屬于通信系統(tǒng)物理層技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：1）收集訓練數(shù)據(jù)集；2）確定訓練集和測試集的分割比例；3）構(gòu)建DRSN框架，并初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重；4）將訓練數(shù)據(jù)集輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出和標簽之間的MSE作為損失函數(shù)，并選擇隨機梯度下降算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重進行更新；5）當損失函數(shù)小于預(yù)設(shè)值或達到迭代次數(shù)時即認為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練完成，保存神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；6）測試階段由測試集作為輸入數(shù)據(jù)測試性能。本發(fā)明克服了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)學習能力弱，極大程度上防止了“梯度消失”和“梯度爆炸”現(xiàn)象的出現(xiàn)。