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公开(公告)号：CN119299020A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411408691.9
申请日：2024-10-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/391 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的信道场景识别方法，属于通信技术领域。首先，通过信道测量获取信道冲激响应并提取信道特征参数；其次，对信道特征进行编码，生成初始种群，采用遗传算法对信道特征进行交叉和变异操作，生成新的信道特征子集；然后，应用最大相关最小冗余准则，从候选特征子集中选择与信道场景相关性最大的特征参数，以减少特征参数的冗余度；接着，将筛选出的特征参数输入反向传播神经网络模型中进行训练和验证。反向传播神经网络模型通过学习这些特征参数与信道场景标签之间的关系，实现对LoS和NLoS场景的自动识别。该方法解决了信道场景识别中特征参数冗余大、场景相关性小、识别准确率低的问题。
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