染雾通信工程论文 篇一
标题：基于深度学习的无线信号识别与分类
摘要：无线信号的识别与分类是通信工程中的重要任务之一。随着无线通信技术的快速发展，传统的信号识别方法已经无法满足对复杂信号的准确分类需求。本文提出了一种基于深度学习的无线信号识别与分类方法。首先，通过深度卷积神经网络（CNN）对原始信号进行特征提取。然后，利用长短时记忆网络（LSTM）对提取的特征序列进行时序建模。最后，通过全连接层进行信号分类。实验结果表明，所提出的方法在无线信号识别与分类任务上具有较高的准确率和鲁棒性。
关键词：无线信号、识别与分类、深度学习、卷积神经网络、长短时记忆网络
引言：随着无线通信技术的不断发展，无线信号的种类越来越多样化。传统的无线信号识别与分类方法主要依靠人工设计的特征和分类器，其准确率和鲁棒性有限。而深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有在大规模数据上自动学习特征表示和模式识别的能力。因此，本文提出了一种基于深度学习的无线信号识别与分类方法，旨在提高识别准确率和鲁棒性。
方法：本文的无线信号识别与分类方法主要包括以下几个步骤：1）数据预处理：对原始信号进行预处理，包括去除噪声和干扰，采样和归一化等。2）特征提取：采用深度卷积神经网络（CNN）对预处理后的信号进行特征提取。CNN具有对空间信息和频谱信息进行学习的能力，能够提取出信号的局部和全局特征。3）时序建模：利用长短时记忆网络（LSTM）对CNN提取的特征序列进行时序建模。LSTM能够有效地捕捉信号的时序信息。4）信号分类：通过全连接层将LSTM输出的特征进行分类，得到最终的信号识别结果。
实验与结果：为了验证所提出方法的有效性，我们采用了一个公开的无线信号数据集进行实验。实验结果表明，所提出的方法在不同信号类型的识别与分类任务上均取得了较高的准确率和鲁棒性。与传统的方法相比，该方法具有明显的优势，能够更好地应对无线信号的复杂性和多样性。
结论：本文提出了一种基于深度学习的无线信号识别与分类方法。该方法通过深度卷积神经网络和长短时记忆网络对无线信号进行特征提取和时序建模，从而实现了准确的信号分类。实验结果表明，所提出的方法在无线信号识别与分类任务上具有较高的准确率和鲁棒性，对于实际通信系统的设计和优化具有重要的意义。
参考文献：
[1] LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. Nature, 2015, 521(7553): 436-444.
[2] Graves A, Liwicki M, Fernández S, et al. A novel connectionist system for improved unconstrained handwriting recognition[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2009, 31(5): 855-868.
通信工程论文 篇二
标题：基于5G技术的无线网络资源管理研究
摘要：随着移动通信技术的快速发展，无线网络资源管理在保证用户体验和网络性能的同时变得越来越重要。本文研究了基于5G技术的无线网络资源管理方法。首先，分析了传统无线网络资源管理存在的问题和挑战。然后，介绍了5G技术在无线资源管理中的应用。最后，提出了一种基于深度强化学习的无线资源分配算法，并通过仿真实验进行了性能评估。实验结果表明，所提出的算法在无线网络资源管理中具有较高的效率和鲁棒性。
关键词：5G技术、无线网络、资源管理、深度强化学习、性能评估
引言：随着移动通信技术的快速发展，无线网络资源管理对于保证用户体验和网络性能变得越来越重要。传统的无线网络资源管理方法主要基于静态规划和人工设计，难以适应复杂多变的网络环境。而5G技术作为下一代移动通信技术，具有更高的带宽、更低的延迟和更好的可靠性。因此，本文研究了基于5G技术的无线网络资源管理方法，旨在提高网络资源的利用效率和用户体验。
方法：本文的无线网络资源管理方法主要包括以下几个步骤：1）问题分析：分析传统无线网络资源管理存在的问题和挑战，如资源分配不均衡、时延过大等。2）5G技术应用：介绍5G技术在无线网络资源管理中的应用，包括基于大数据的资源分析、自适应调度算法、动态功率控制等。3）深度强化学习算法：提出一种基于深度强化学习的无线资源分配算法。该算法通过学习网络环境和用户需求之间的映射关系，自动优化资源分配策略。4）性能评估：通过仿真实验对所提出的算法进行性能评估，并与传统方法进行对比分析。
实验与结果：为了验证所提出方法的有效性，我们利用一个真实的5G网络场景进行了仿真实验。实验结果表明，所提出的基于深度强化学习的无线资源分配算法在资源利用效率和用户体验方面均优于传统方法。与传统方法相比，该算法能够更好地适应网络环境的变化，并提供更好的服务质量。
结论：本文研究了基于5G技术的无线网络资源管理方法。通过引入5G技术中的大数据分析、自适应调度和动态功率控制等技术，提高了无线网络资源的利用效率和用户体验。同时，通过引入深度强化学习算法，实现了自动优化资源分配策略，提高了网络资源管理的效率和鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法在无线网络资源管理中具有较高的性能和实用性。
参考文献：
[1] Liu Y, Li Y, Liang X. 5G wireless resource management: challenges and opportunities[J]. IEEE Communications Magazine, 2017, 55(2): 165-171.
[2] Mao S, Zhang C, Letaief K B. Dynamic computation offloading for mobile-edge computing with energy harvesting devices[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2017, 34(12): 3590-3605.
通信工程论文 篇三
