公开(公告)号：CN114554510A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210086040.7

申请日：2022-01-25

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 杨宁 ,  谢东东 ,  胡振涛 ,  金勇

IPC: H04W16/22 ,  H04W28/22 ,  G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种无人机载基站下行链路最优决策参数配置方法，包括以下步骤：A：通过采样获得单天线用户位置信息；B：构建最大化最小信息传输速率的优化问题P1；C：离线状态下求解优化问题P1，获得最优决策参数；D：将最优决策参数作为标签与用户位置信息构成训练样本集；E：构建深度学习模型，离线采用训练样本集训练深度学习模型学习用户位置信息和最优决策参数的映射关系；F：在线将更新的用户位置信息输入深度学习模型，实时在线配置无人机最优决策参数。本发明具有较低计算复杂度，能够实时配置无人机载基站的最优决策参数，以满足用户实时通信的需求。

公开(公告)号：CN114554510B

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202210086040.7

申请日：2022-01-25

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 杨宁 ,  谢东东 ,  胡振涛 ,  金勇

IPC: H04W16/22 ,  H04W28/22 ,  G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种无人机载基站下行链路最优决策参数配置方法，包括以下步骤：A：通过采样获得单天线用户位置信息；B：构建最大化最小信息传输速率的优化问题P1；C：离线状态下求解优化问题P1，获得最优决策参数；D：将最优决策参数作为标签与用户位置信息构成训练样本集；E：构建深度学习模型，离线采用训练样本集训练深度学习模型学习用户位置信息和最优决策参数的映射关系；F：在线将更新的用户位置信息输入深度学习模型，实时在线配置无人机最优决策参数。本发明具有较低计算复杂度，能够实时配置无人机载基站的最优决策参数，以满足用户实时通信的需求。