一种深度学习驱动的多基站无线电地图快速构建方法及系统

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一种深度学习驱动的多基站无线电地图快速构建方法及系统
申请号:CN202411501259
申请日期:2024-10-25
公开号:CN119383622A
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种深度学习驱动的多基站无线电地图快速构建方法及系统,该方法包括:生成当前环境的无线电地图原始数据集;对所述无线电地图原始数据集进行处理得到无线电地图样本数据集;构建神经网络模型,并根据所述无线电地图样本数据集对神经网络模型进行训练得到无线电地图构建模型。本发明的方法采用双路径神经网络架构通过残差连接和批量归一化增强了模型的学习能力和泛化性能,从而实现了对多基站信号的综合处理,以及快速、高精度的无线电地图预测,满足了实时网络规划和优化的需求。此外,通过对所述无线电地图原始数据集进行处理,使得图像中的每个像素数据中均包括路径增益信息从而提供了精确的信号传播路径提高了识别准确度。
技术关键词
无线电地图 神经网络模型 卷积模块 路径损耗估计 基站 构建系统 图像 样本 数据 信号传播路径 像素 神经网络架构 上采样 误差函数 非线性 模式 批量 规划