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基于Elman神经网络的移动通信系统智能预测方法

2021-03-30徐凌伟林文忠

聊城大学学报(自然科学版) 2021年3期
关键词:智能系统

王 涵,徐凌伟,林文忠

(1.澳门城市大学 数据科学研究院,澳门 999078;2.青岛科技大学 信息科学技术学院,山东 青岛 266061;3.闽江学院 福建省信息处理与智能控制重点实验室,福建 福州 350108)

0 引言

近年来,随着用户数量的爆炸性增长,第五代移动通信技术受到了广泛的关注[1]。随着5G移动技术的快速发展,不断涌现各类新的设备和应用场景,业务类型也日益多样化,导致了通信业务数据迅速膨胀、移动用户空时分布不均、多网异构共存的复杂通信环境[2]。当前移动通信领域面临着智能化、宽带化、多元化、综合化等诸多技术挑战。因此,复杂多变的移动通信环境,使得用户对移动通信提出了更高的通信质量要求,例如超大容量、高速移动接入以及超低时延等,成为5G移动通信技术面临的关键问题[3]。

为了提高5G移动通信的通信质量,协作分集和大规模多发多收(multiple input multiple output,MIMO)技术得到了广泛研究[4-6]。南京大学王夕予等人在Rayleigh信道下,基于随机几何理论和次序统计理论,分析了非正交多址接入上行传输系统性能[7]。针对集中式MIMO雷达多目标跟踪问题,空军工程大学的李正杰等人提出一种基于后验克拉美罗下界的功率和带宽联合分配方案[8]。在阴影莱斯和Nakagami-m信道下,孔槐聪等人分析了基于中继选择的星地协作传输系统的性能,推导了中断概率(outage probability,OP)闭合表达式[9]。在Rayleigh信道下,德国的Han Vinck等人提出了天线选择策略,研究了MIMO系统的容量性能问题,推导了容量上限的闭合表达式[10]。针对物理层安全问题,Anshul Pandey等人在2-Rayleigh信道下,分析了系统安全中断概率性能,推导了闭合表达式[11]。……

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