基于神经网络的时变无线信道仿真

• 作者: 刘留 周涛 张嘉驰 李一倩 李慧婷
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 无线通信 反馈神经网络 多普勒效应 时变信道 正弦波叠加法 成型滤波法
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 通信网络和图像处理
• 页码范围: 74-82
• 页数: 9页
• 分类号: U285
• 字数: 6440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.20190099

摘要

提高频谱利用率、实现超大容量传输的前提是精准掌握无线信道特性信息.研究了反馈神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)在无线信道多普勒功率谱仿真中的应用.利用大量样本训练BPNN实现对时变信道进行预测.仿真结果表明,与传统方法对比,BPNN的仿真效果更接近理论值,误差更小,具备很好的容错性,同时模型输出结果的频域呈U型谱,时域自相关函数满足第一类贝塞尔函数,很好地符合Jakes模型的时频域条件.对3种方法的时间复杂度进行比较,结果表明BPNN的时间复杂度最高,牺牲了时间复杂度但换取了高精度和低误差.对3种误差逆向传播算法的仿真结果进行对比,发现列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)算法训练BPNN的均方误差最低,效果最佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘留	北京交通大学电子信息工程学院	49	338	9.0	16.0
3	周涛	北京交通大学电子信息工程学院	21	64	4.0	7.0
4	李慧婷	北京交通大学电子信息工程学院	3	17	1.0	3.0
5	张嘉驰	北京交通大学电子信息工程学院	3	4	1.0	2.0
8	李一倩	北京交通大学电子信息工程学院	2	1	1.0	1.0