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基于迟滞噪声混沌神经网络的导频分配

邵凯 李述栋 王光宇 付天飞

引用本文: 邵凯, 李述栋, 王光宇, 付天飞. 基于迟滞噪声混沌神经网络的导频分配[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT190748 shu
Citation:  Kai SHAO, Shudong LI, Guangyu WANG, Tianfei FU. Hysteretic Noisy Chaotic Neural Networks Based Pilot Assignment[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT190748 shu

基于迟滞噪声混沌神经网络的导频分配

    作者简介: 邵凯: 男,1977,副教授,研究方向为新型多载波调制技术、新型多址接入技术;
    李述栋: 男,1994,硕士,研究方向为AI在无线通信中的应用;
    王光宇: 男,1964,教授,研究方向为新型多载波调制技术、新型多址接入技术;
    付天飞: 男,1992,硕士,主要研究方向为大规模MIMO导频污染抑制技术的研究
    通讯作者: 邵凯,shaokai@cqupt.edu.cn
摘要: 在多小区大规模多输入多输出(MIMO)系统中,导频污染已经成为制约整个系统的瓶颈。合理地使用导频资源能减轻导频污染的影响,为了寻找使边缘用户和容量最大的导频分配方式,本文首次提出了基于迟滞噪声混沌神经网络(HNCNN)的导频分配方案。迟滞噪声混沌神经网络作为良好的优化工具,其优化能力与所设计的能量函数相关。该方案结合导频资源使用的特点以及最大化边缘用户和容量的计算方式,设计了新的能量函数。仿真结果表明,网络能在一定迭代次数后收敛到较优的导频分配方式。与其它文献方案相比,采用以HNCNN为框架求取导频分配方式,可以更有效减轻导频污染的影响,使系统性能得到改善。

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  • 通讯作者:  邵凯, shaokai@cqupt.edu.cn
  • 收稿日期:  2019-09-27
  • 录用日期:  2020-05-29
  • 网络出版日期:  2020-06-24
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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