一种基于KNN和SVM算法的5G无线信道多径分簇计算方法

    公开(公告)号:CN112564835B

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202011346164.1

    申请日:2020-11-26

    Abstract: 本发明提出一种基于K近邻(K‑NearestNeig hbor,KNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的5G无线信道多径分簇计算方法,采用高分辨率信道参数提取算法提取信道每一快照中的小尺度参数;用随机抽样算法抽取部分多径分量(Multi‑Path Component,MPC)进行聚类用于预分簇;利用KNN算法对抽取出来的MPC计算多维相对距离并进行预分簇;利用SVM算法对已知MPC的预分簇标签进行模式识别得到新的分簇标签;利用SVM算法生成的分簇标签对所有MPC进行模式识别得到最终的分簇结果。本发明方法能够更准确地对无线通信信道数据进行分簇,从而建立更加精准的信道模型,对于5G背景下的无线信道链路和系统级性能仿真评估与网络设计有非常重要的应用价值。

    一种基于KNN和SVM算法的5G无线信道多径分簇计算方法

    公开(公告)号:CN112564835A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011346164.1

    申请日:2020-11-26

    Abstract: 本发明提出一种基于K近邻(K‑NearestNeighbor,KNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的5G无线信道多径分簇计算方法,采用高分辨率信道参数提取算法提取信道每一快照中的小尺度参数;用随机抽样算法抽取部分多径分量(Multi‑Path Component,MPC)进行聚类用于预分簇;利用KNN算法对抽取出来的MPC计算多维相对距离并进行预分簇;利用SVM算法对已知MPC的预分簇标签进行模式识别得到新的分簇标签;利用SVM算法生成的分簇标签对所有MPC进行模式识别得到最终的分簇结果。本发明方法能够更准确地对无线通信信道数据进行分簇,从而建立更加精准的信道模型,对于5G背景下的无线信道链路和系统级性能仿真评估与网络设计有非常重要的应用价值。

    一种面向通信系统的功率控制优化系统和优化方法

    公开(公告)号:CN111726855A

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN202010623371.0

    申请日:2020-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种面向通信系统的功率控制优化系统和优化方法,包括:基站和智能终端。基站由可再生能源和电网同时提供能量。从外部环境中获取的可再生能源在使用前先存储在容量受限的电池中,而其能量供应的波动性由电网补偿。首先建立动态能量到达模型、电价模型、数据传输模型和功耗模型;其次,建立问题模型;最后,提出资源分配联合在线优化算法。本发明优点在于:不需要预先知道未来信道状态信息、能量到达和电价的情况下,可以动态调整电网用电量,降低能量成本,进而实现长期能量经济效率的最大化。

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