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基扩展模型下基于LSTM神经网络的时变信道预测方法被引量：3: 2022年; 针对高速移动正交频分复用系统,提出了一种基扩展模型(basis expansion model,BEM)下基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的时变信道预测方法。为了降低传统BEM的建模误差,根据高速移动环境中不同列车在相同位置处的无线信道具有强相关性的特点,首先基于历史时刻的信道状态信息获取最优的基函数,并利用该基函数对信道进行建模。然后,通过LSTM神经网络对信道基系数进行线下训练与线上预测来获取未来时刻信道信息,大大降低了计算复杂度。在线下训练中,将网络的逼近目标设置为信道估计值,而不是理想的信道信息,以增强预测模型的实用性。仿真结果表明,相比现有方法,新方法的计算复杂度较低,且预测精度较高。; 聂倩杨丽花呼博任露露; 关键词：基扩展模型

一种新型的基于深度学习的时变信道预测方法: 本发明公开了一种新型的基于深度学习的时变信道预测方法，包括：在数据和导频均已知的情况下，获取时域信道估计值；根据时域信道估计值构建预训练样本集；随机初始化网络参数，利用预训练样本集对网络进行预训练，获取预训练网络的权值和...; 杨丽花张捷聂倩杨龙祥; 文献传递

一种基于元学习的OFDM系统中时变信道估计方法、装置、及存储介质: 本发明公开了一种基于元学习的OFDM系统中时变信道估计方法、装置、及存储介质，其包括：采集天线上接收到的信号的实时数据；将所采集的信号的实时数据载入预先构建且利用元学习训练好的神经网络模型中，获取时变信道估计结果；神经网...; 杨丽花呼博任露露邵永琪聂倩

一种室内高频段离体信道路径损耗的建模方法及装置: 本发明公开了一种室内高频段离体信道路径损耗的建模方法及装置，其方法包括：根据室内高频段离体信道传播特性，构建路径损耗初始模型；搭建室内高频段无线体域网离体信道的测试场景；获取天线接收端位于测试场景中的测量数据并计算平均路...; 杨丽花杨钦魏苏皖薛寒常浩飞

一种多传感器协作的人流量统计方法及系统: 本发明公开了一种多传感器协作的人流量统计方法及系统，该方法中包括：无线模块的初始化与联网；两个红外热释传感器感应人体运动；控制器对感应到高电平的时间差估计人流量；无线模块上传人流量结果；该系统需要在室内场所门口处上方安装...; 刘旭刘金付朱晓荣杨丽花杨龙祥朱洪波

基于知网的词语语义相似度改进算法被引量：5: 2019年; 词语语义相似度计算在很多领域都有广泛应用,而目前常用的基于知网的词语语义相似度计算方法由于未深入考虑同一棵树中的两个不同义原的可达路径上所有义原节点的密度对义原距离的影响,或未考虑义原深度与义原密度的主次关系,导致计算结果不够精确,从而使其应用受限。针对该问题,给出了一个新的节点间边权重函数,通过在边权重函数中引入两义原可达路径上所有义原节点的密度,并利用权重因子来调整义原深度和义原密度对义原距离的影响,从而提出一种改进的基于知网的词语语义相似度计算方法。实验结果表明,该方法可以更有效地提高词语语义相似度计算精度,比现有方法更具有实用性。; 李蕾杨丽花; 关键词：知网

11 GHz不同室内场景的WBAN信道特性研究: 2024年; 为了探索高频段室内无线体域网通信的可行性,对11 GHz室内无线体域网的传播特性进行了测量与研究。基于大量的测量数据,给出了11 GHz频段室内无线体域网的路径损耗、阴影效应与均方根时延扩展的统计特性。针对体对体通信时人体相对角度变化的场景,提出了一种具有相对角度影响的路径损耗模型,该模型利用了与身体角度相关的路径损耗指数、浮动截距以及身体角度因子修正相对角度变化引入的路径损耗。为了验证模型的适用性,对比分析了在小型空教室和大型会议室两种不同场景下相对角度变化对信道传播特性的影响。研究结果表明:在收发端距离固定的情况下,路径损耗指数、浮动截距和由相对角度引起的路径损耗(Path Loss caused by Relative Angle,PLRA)均与相对角度具有三角函数关系;在收发端相对角度固定时,PLRA与收发端距离无关,仅与相对角度有关。上述研究结果可以为11 GHz频段在未来室内无线体域网的使用提供理论基础与实践依据。; 魏苏皖杨丽花杨丽花马嘉文杨钦吕文俊; 关键词：高频段路径损耗

基于排队论的无线虚拟网络资源跨层调度映射方法: 本发明公开了一种基于排队论的无线虚拟网络资源跨层调度映射方法，包括：一、在业务请求的队列中，根据时间紧迫性和请求实时性进行队列的重排，进入映射阶段；二、根据合同要求和用户的满足程度进行优先选择信道状态最好的资源块；三、对...; 刘旭周耀朱晓荣杨丽花杨龙祥朱洪波; 文献传递

高速移动OFDM系统中基于位置信息的GCE-BEM时变信道估计方法被引量：1: 2020年; 针对高速移动正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统,文中提出了一种基于位置信息的广义复指数基扩展模型(Generalized Complex Exponential Basis Expansion Model,GCE-BEM)时变信道估计方法。首先采用GCE-BEM方法对信道进行建模,将对信道的估计转换成对基系数的估计,一方面降低了计算复杂度,另一方面降低了载波间干扰,提高了信道估计精度;其次根据信道的稀疏性,利用列车的位置信息确定主要基系数,通过对主要基系数进行估计获取OFDM符号上所有载波的信道信息,进一步降低了相邻子信道的干扰与计算复杂度,提高了信道估计精度。理论分析与仿真结果表明,本文方法可以显著地提高信道估计精度,且具有低的计算复杂度。; 程露杨丽花王增浩梁彦; 关键词：正交频分复用时变信道估计位置信息

一种联合深度学习与基扩展模型的信道预测方法: 本发明公开了无线通信技术领域内的一种联合深度学习与基扩展模型的信道预测方法,包括以下步骤：步骤1，根据历史时刻的信道信息获取信道的相关矩阵；步骤2，对相关矩阵进行特征值分解，获得最优基函数；步骤3，利用基扩展模型对信道进...; 杨丽花聂倩呼博任露露杨钦

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杨丽花