基于深度信念网络的无线信道二分查找方法

• 作者: 代兆胜 桂小林 毛勇华
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 受限玻尔兹曼机 深度信念网络 深度学习 二分查找 无线信道指纹
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 移动互联与通信技术
• 页码范围: 86-90
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 3655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0047815

摘要

在无线网络通信中,无线信道的指纹常用来检测无线信号的位置.然而将无线信道指纹用于与位置相关的特定应用问题时,会产生分差错误率升高的现象.为此,结合深度信念网络(DBN)提出一种二分位置查找方法.从训练数据集中提取与位置相关的特征信息,并根据提取的特征查找未知数据在一维时空中的相对位置.实验结果表明,与传统信道特征提取和层次分类方法相比,该方法可自动提取特征信息,且场景识别误差限降低到10m,信道场景识别平均误差下降到2.3m.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂小林	西安交通大学电子与信息工程学院	100	1867	21.0	41.0
2	毛勇华	西安交通大学电子与信息工程学院	3	70	1.0	3.0
6	代兆胜	西安交通大学电子与信息工程学院	2	1	1.0	1.0