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基于无线干扰模型的无线系统干扰神经网络预测方法

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申请号：CN202110509799.7
申请人：北京邮电大学
申请日：2021-05-11
主分类号：H04W24/02
公开（公告）日：2021-09-17
公开/公告号：CN113411817A

委托购买

摘要：本发明公开一种基于无线干扰模型的无线系统干扰神经网络预测方法，包括：步骤1，离线进行预测模型训练：步骤1.1，构建训练数据集；步骤1.2，将训练数据集输入神经网络模型中，经数据训练获得整个无线系统的干扰模型；步骤2，在线进行干扰强度预测：步骤2.1，输入待预测的干扰用户资源分配向量到训练完成的神经网络模型中；步骤2.2，计算输出服务用户基站端用户间干扰强度，即上行信干噪比的预测值。本发明所述预测方法使得网络能够利用干扰的本质信息进行更贴切的预测，同时利用调度过程中产生的适量无线资源分配数据和无线测量数据，通过大数据分析和机器学习算法，提供了完整和精确的上行用户干扰建模方案，实施简单，更接近于实际网络场景。

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