公开(公告)号：CN110635833A

公开(公告)日：2019-12-31

申请号：CN201910909800.8

申请日：2019-09-25

Applicant: 北京邮电大学 ,  中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 董超 ,  牛凯 ,  王伟 ,  汪诗雨

IPC: H04B7/0426 ,  H04W72/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度学习的功率分配方法及分配装置，其中方法包括：获取用户的信道矩阵；对信道矩阵进行奇异值分解处理，得到等效信道特征值以及左酉矩阵；基于等效信道特征值以及用户的预设功率限制参数，生成用户的信道特征信息；将信道特征信息输入预先训练好的全连接神经网络模型中，得到用户的数据流数；基于用户的数据流数，等效信道特征值，以及左酉矩阵，构建用户的功率分配协方差矩阵；基于用户的功率分配协方差矩阵，为用户分配传输功率。本发明实施例能够提高分配传输功率的效率。

公开(公告)号：CN110635833B

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN201910909800.8

申请日：2019-09-25

Applicant: 北京邮电大学 ,  中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 董超 ,  牛凯 ,  王伟 ,  汪诗雨

IPC: H04B7/0426 ,  H04W72/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度学习的功率分配方法及分配装置，其中方法包括：获取用户的信道矩阵；对信道矩阵进行奇异值分解处理，得到等效信道特征值以及左酉矩阵；基于等效信道特征值以及用户的预设功率限制参数，生成用户的信道特征信息；将信道特征信息输入预先训练好的全连接神经网络模型中，得到用户的数据流数；基于用户的数据流数，等效信道特征值，以及左酉矩阵，构建用户的功率分配协方差矩阵；基于用户的功率分配协方差矩阵，为用户分配传输功率。本发明实施例能够提高分配传输功率的效率。