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国内刊号：51-1307/TP
国际刊号：1001-9081
发布日期:
作者：杨亚楠, 夏斌, 赵磊, 袁文浩
单位：山东理工大学 计算机科学与技术学院, 山东 淄博 255049
关键词：非视距,卷积神经网络,信道环境,超宽带,BP网络
基金：国家自然科学基金资助项目（61701286）；山东省自然科学基金资助项目（ZR2017MF047）。
针对非视距（NLOS）状态鉴别需要已知信道类型的分类的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的信道环境分类算法。首先，对超宽带（UWB）信道进行采样，构建样本集合；然后，利用样本集合训练CNN，对不同的信道场景特征进行提取；最终实现超宽带信道环境的分类。实验结果表明：所采用的分类方法的总模型准确率约为93.40%，能有效地实现信道环境的分类识别。
来源：2019年第5期
《计算机应用》期刊编辑部
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