公开(公告)号：CN111328133B

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN201811539937.0

申请日：2018-12-17

Applicant: 上海大学

Inventor： 陈咪咪 ,  陈嘉君 ,  陈小静 ,  张舜卿 ,  徐树公

IPC: H04W52/14 ,  H04W52/24 ,  H04W52/26 ,  H04W52/38 ,  H04W72/04 ,  H04W72/08 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  H04W4/44 ,  H04W4/46

Abstract: 一种基于深度神经网络的V2X资源分配方法，根据V2X通信模型并构建资源分配问题，从而得到信道增益矩阵作为样本对一个神经网络进行训练，并在实时环境下采用训练后的神经网络进行频谱资源分配的多分类处理和发射功率分配的回归处理，本发明在模型建立时充分考虑了V2V通信的可靠性和延时，把资源分配问题转化为了深度学习中的多分配问题和回归问题，通过使用一个网络进行联合优化，同时解决分类问题和回归问题，在低复杂度情况下实时地进行频谱资源和发射功率分配，适用于实际的车辆通信系统。

公开(公告)号：CN111328133A

公开(公告)日：2020-06-23

申请号：CN201811539937.0

申请日：2018-12-17

Applicant: 上海大学

Inventor： 陈咪咪 ,  陈嘉君 ,  陈小静 ,  张舜卿 ,  徐树公

IPC: H04W52/14 ,  H04W52/24 ,  H04W52/26 ,  H04W52/38 ,  H04W72/04 ,  H04W72/08 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  H04W4/44 ,  H04W4/46

Abstract: 一种基于深度神经网络的V2X资源分配方法，根据V2X通信模型并构建资源分配问题，从而得到信道增益矩阵作为样本对一个神经网络进行训练，并在实时环境下采用训练后的神经网络进行频谱资源分配的多分类处理和发射功率分配的回归处理，本发明在模型建立时充分考虑了V2V通信的可靠性和延时，把资源分配问题转化为了深度学习中的多分配问题和回归问题，通过使用一个网络进行联合优化，同时解决分类问题和回归问题，在低复杂度情况下实时地进行频谱资源和发射功率分配，适用于实际的车辆通信系统。