针对车联网中高通信需求和高移动性造成的车对车链路(Vehicle to Vehicle,V2V)间的信道冲突及网络效用低下的问题,提出了一种基于并联门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型...针对车联网中高通信需求和高移动性造成的车对车链路(Vehicle to Vehicle,V2V)间的信道冲突及网络效用低下的问题,提出了一种基于并联门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型的车联网信道分配算法。算法以降低V2V链路信道碰撞率和空闲率为目标,将信道分配问题建模为分布式深度强化学习问题,使每条V2V链路作为单个智能体,并通过最大化每回合平均奖励的方式进行集中训练、分布式执行。在训练过程中借助GRU训练周期短和LSTM拟合精度高的组合优势去拟合深度双重Q学习中Q函数,使V2V链路能快速地学习优化信道分配策略,合理地复用车对基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路的信道资源,实现网络效用最大化。仿真结果表明,与单纯使用GRU或者LSTM网络模型的分配算法相比,该算法在收敛速度方面加快了5个训练回合,V2V链路间的信道碰撞率和空闲率降低了约27%,平均成功率提升了约10%。展开更多
针对机舱无线通信覆盖不全面、速度慢、不稳定等问题,该文基于射线跟踪方法构建了机舱环境第5代移动通信技术(5th generation mobile communication technology,5G)信道模型,并分析了信号覆盖能力及信道参数特性。首先,利用三角面元对...针对机舱无线通信覆盖不全面、速度慢、不稳定等问题,该文基于射线跟踪方法构建了机舱环境第5代移动通信技术(5th generation mobile communication technology,5G)信道模型,并分析了信号覆盖能力及信道参数特性。首先,利用三角面元对真实的机舱环境进行三维几何重构,以降低射线跟踪方法获取信道参数的复杂度;然后,结合分簇算法构建5G信道传播模型,进而分析了机舱环境下5G信号覆盖和通信性能。仿真分析结果表明,簇功率偏移和簇时延偏移服从高斯分布,簇到达方位角和簇到达俯仰角偏移服从拉普拉斯分布,同时发现,机舱环境中的密集散射体是影响5G信号覆盖范围的关键因素。上述结论可用于机舱环境5G基站的无线通信信号覆盖预测和多径参数评估等领域。展开更多
针对已有的层流信道模型不能直接应用于存在目标的复杂层流信道的问题,提出一种基于模型驱动的信道建模方法.研究了存在目标的层流扩散信道的系统模型,在无目标平流模型的基础上加入参数,考虑层流和目标对接收分子的影响.结合仿真结果,...针对已有的层流信道模型不能直接应用于存在目标的复杂层流信道的问题,提出一种基于模型驱动的信道建模方法.研究了存在目标的层流扩散信道的系统模型,在无目标平流模型的基础上加入参数,考虑层流和目标对接收分子的影响.结合仿真结果,将有目标的复杂层流信道近似为两个稳定的层流信道,建立有目标的点源-接收机层流扩散信道模型.结合神经网络使用Levenberg-Marquardt算法对信道模型参数进行学习和预测,同时提出基于数据和模型驱动结合(combination of data and model driven, CDMD)的检测方法对目标进行检测.结果表明:通过公式数据与仿真数据对比验证了其信道模型的准确性,所有数据的相关系数为0.999 15,该神经网络模型具有可行性;使用神经网络二分类算法验证提出的目标检测方法,检测准确率达到98.8%时,提出的CDMD检测方法所需数据量约为基于数据检测方法的1/6.展开更多
文摘针对车联网中高通信需求和高移动性造成的车对车链路(Vehicle to Vehicle,V2V)间的信道冲突及网络效用低下的问题,提出了一种基于并联门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型的车联网信道分配算法。算法以降低V2V链路信道碰撞率和空闲率为目标,将信道分配问题建模为分布式深度强化学习问题,使每条V2V链路作为单个智能体,并通过最大化每回合平均奖励的方式进行集中训练、分布式执行。在训练过程中借助GRU训练周期短和LSTM拟合精度高的组合优势去拟合深度双重Q学习中Q函数,使V2V链路能快速地学习优化信道分配策略,合理地复用车对基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路的信道资源,实现网络效用最大化。仿真结果表明,与单纯使用GRU或者LSTM网络模型的分配算法相比,该算法在收敛速度方面加快了5个训练回合,V2V链路间的信道碰撞率和空闲率降低了约27%,平均成功率提升了约10%。
文摘针对机舱无线通信覆盖不全面、速度慢、不稳定等问题,该文基于射线跟踪方法构建了机舱环境第5代移动通信技术(5th generation mobile communication technology,5G)信道模型,并分析了信号覆盖能力及信道参数特性。首先,利用三角面元对真实的机舱环境进行三维几何重构,以降低射线跟踪方法获取信道参数的复杂度;然后,结合分簇算法构建5G信道传播模型,进而分析了机舱环境下5G信号覆盖和通信性能。仿真分析结果表明,簇功率偏移和簇时延偏移服从高斯分布,簇到达方位角和簇到达俯仰角偏移服从拉普拉斯分布,同时发现,机舱环境中的密集散射体是影响5G信号覆盖范围的关键因素。上述结论可用于机舱环境5G基站的无线通信信号覆盖预测和多径参数评估等领域。
文摘针对已有的层流信道模型不能直接应用于存在目标的复杂层流信道的问题,提出一种基于模型驱动的信道建模方法.研究了存在目标的层流扩散信道的系统模型,在无目标平流模型的基础上加入参数,考虑层流和目标对接收分子的影响.结合仿真结果,将有目标的复杂层流信道近似为两个稳定的层流信道,建立有目标的点源-接收机层流扩散信道模型.结合神经网络使用Levenberg-Marquardt算法对信道模型参数进行学习和预测,同时提出基于数据和模型驱动结合(combination of data and model driven, CDMD)的检测方法对目标进行检测.结果表明:通过公式数据与仿真数据对比验证了其信道模型的准确性,所有数据的相关系数为0.999 15,该神经网络模型具有可行性;使用神经网络二分类算法验证提出的目标检测方法,检测准确率达到98.8%时,提出的CDMD检测方法所需数据量约为基于数据检测方法的1/6.
