[发明专利]基于深度学习的无人机与D2D异构网络功率分配方法在审
| 申请号： | 202310199572.6 | 申请日： | 2023-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN116193559A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 赵龑骧;陈港;胡萍;杜晓玉;韩志杰 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | H04W52/24 | 分类号： | H04W52/24;H04W52/22;H04W52/38;H04W4/40;H04W4/70;H04W24/06;G06N3/044;G06N3/0464;G06N3/042;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙) 41173 | 代理人： | 张丹丹 |
| 地址： | 450000 河南省*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及无线通信网络技术领域，具体涉及一种基于深度学习的无人机与D2D异构网络功率分配方法，该方法在目标区域基于D2D用户对、无人机和无人机下行链路用户之间的信道响应构建无人机与D2D异构网络，并生成训练集和测试集；将训练集内无人机与D2D异构网络建模得到的图模型输入图卷积神经网络，提取过时干扰信息，并输入到循环神经网络中，输出实时发射功率；利用训练完成的深度学习模型获取实时的功率分配策略。本发明能够在异构环境中实时提供性能好复杂度低且可靠的功率分配，实现无人机与D2D异构网络全局传输速率最大化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 无人机 d2d 网络 功率 分配 方法 | ||
【主权项】：
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