典型文献
基于神经网络的毫米波跨场景路径损耗预测研究
文献摘要：
毫米波通信因其可以提供更高的传输速率和系统容量受到了广泛关注.无人机空地通信技术是未来通信网络的重要组成部分,路径损耗预测对于无人机的节点布局、轨迹优化和功率分配具有重要意义.针对无人机通信多场景PL预测问题,结合参数化的几何场景和多输入反向传播神经网络,提出了一种具有跨场景能力的PL迁移预测模型.该模型利用有限场景下信道数据进行网络训练,可以预测未知新场景下的PL.最后,利用射线跟踪仿真数据进行模型有效性验证,仿真结果表明,所提模型的神经网络训练收敛效果较好,在新场景下预测PL结果与RT仿真结果基本吻合,验证了该模型的跨场景迁移预测能力.
文献关键词：
毫米波;无人机通信;路径损耗;反向传播神经网络;射线跟踪;跨场景参数迁移
中图分类号：
作者姓名：
雷泰雅;毛开;郑永丰;宋茂忠;朱秋明
作者机构：
南京航空航天大学电磁频谱空间认知动态系统工业和信息化部重点实验室,江苏南京211106;北京航天测控技术有限公司,北京100041
文献出处：
引用格式：
[1]雷泰雅;毛开;郑永丰;宋茂忠;朱秋明-.基于神经网络的毫米波跨场景路径损耗预测研究)[J].移动通信,2022(12):69-74
A类：
跨场景参数迁移
B类：
路径损耗预测,预测研究,毫米波通信,传输速率,系统容量,空地通信,通信网络,轨迹优化,功率分配,无人机通信,多场景,PL,参数化,多输入,反向传播神经网络,信道,道数,新场景,射线跟踪,仿真数据,模型有效性,有效性验证,神经网络训练,收敛效果,场景迁移,预测能力
AB值：
0.310892
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