检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:秦晓风 夏斌[1] 袁文浩[1] 张立晔 QIN Xiao-feng;XIA Bin;YUAN Wen-hao;ZHANG Li-ye(School of Computer Science and Technology,Shandong University of Technology,Zibo 255049,China)
机构地区:[1]山东理工大学计算机学院
出 处:《科学技术与工程》2019年第20期237-240,共4页Science Technology and Engineering
基 金:国家自然科学基金(61701286);山东省自然科学基金(ZR2017MF047)资助
摘 要:对超宽带信道环境进行分类、识别,对于实现特定场景分析以及无线网络的优化具有重要意义。针对这一背景提出了一种基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的信道环境分类方法,对不同的信道场景特征进行提取、分类。实验结果表明:提出的算法能有效地实现信道环境的分类识别。Classifying and identifying the ultra wideband(UWB)channel environment for specific scene analysis and optimization of wireless networks are of great significance.Aiming at this background,a channel environment classification method based on deep belief net(DBN)algorithm was proposed to extract the features of different channel scenes and classify them.Experimental results show that the proposed algorithm can effectively realize the classification and recognition of the channel environment.
分 类 号:TN911[电子电信—通信与信息系统]
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