一种深度学习驱动的多基站无线电地图快速构建方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
一种深度学习驱动的多基站无线电地图快速构建方法及系统
申请号:CN202411501259
申请日期:2024-10-25
公开号:CN119383622A
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种深度学习驱动的多基站无线电地图快速构建方法及系统,该方法包括:生成当前环境的无线电地图原始数据集;对所述无线电地图原始数据集进行处理得到无线电地图样本数据集;构建神经网络模型,并根据所述无线电地图样本数据集对神经网络模型进行训练得到无线电地图构建模型。本发明的方法采用双路径神经网络架构通过残差连接和批量归一化增强了模型的学习能力和泛化性能,从而实现了对多基站信号的综合处理,以及快速、高精度的无线电地图预测,满足了实时网络规划和优化的需求。此外,通过对所述无线电地图原始数据集进行处理,使得图像中的每个像素数据中均包括路径增益信息从而提供了精确的信号传播路径提高了识别准确度。
技术关键词
无线电地图 神经网络模型 卷积模块 路径损耗估计 基站 构建系统 图像 样本 数据 信号传播路径 像素 神经网络架构 上采样 误差函数 非线性 模式 批量 规划
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种光缆窃听智能监测方法及相关设备
智能监测方法 通信光缆 信道 光纤 神经网络模型训练
2
基于多源遥感地理数据的城市混合功能区识别方法与系统
遥感影像数据 识别方法 训练神经网络模型 遥感影像识别技术 样本提取方法
3
一种判断Li/Na离子在二维层状MoS2中最佳储量的方法
插层结构 密度泛函理论 机器学习训练 离子电池电极材料 传播算法
4
图像识别方法、装置、设备、车辆和计算机可读存储介质
图像识别方法 图像识别设备 拼接单元 可读存储介质 图像识别装置
5
清洁组件更换基站及更换方法、清洁机器人及存储介质
清洁组件 清洁机器人 存储单元 基站 清洁设备
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号