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电信技术
移动协作通信系统中断概率性能智能预测
随着移动用户的数量呈爆炸性增长,第五代移动通信技术得到了迅速发展.但是由于复杂多变的移动通信环境,移动通信系统的性能研究非常复杂.本文在2-Nakagami信道下,基于多发多收(multiple-input multiple-output,MIMO)和混合译码放大转发(hybrid decode-amplify-forward,HDAF)协作通信技术,建立了移动协作通信系统模型,设计了两种发射天线选择(transmit antenna selection,TAS)方案,研究了移动协作通信系统的中断概率(outage probability,OP)性能.针对两种TAS方案,分别推导了系统中断概率的闭合表达式.然后基于BP神经网络,提出了一种移动通信系统中断概率性能智能预测方法.和极限学习机(extreme learning machine,ELM),局部加权线性回归(locally weighted linear regression,LWLR),支持向量机(support vector machine,SVM),广义回归(generalized regression,GR)神经网络,径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络等方法进行了比较,仿真结果表明:本文所提出的算法预测性能更好,理论分析的正确性得到了验证.
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聊城大学学报(自然科学版)
2020年06期
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