基于深度信念网络的无线信道二分查找方法

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.

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

所属期刊栏目：44

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61472316;中央高校基本科研业务费专项资金XKJC2014008;陕西省重大基础研究计划项目2016ZDJC-05

在线出版日期：2018-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：86-90