TY -的A2 Cassioli Dajana盟——廖Run-Fa AU -温,香港非盟-吴,劲松盟歌,欢欢AU -潘,范盟——咚,丽安PY - 2018 DA - 2018/07/25 TI -瑞利衰落信道预测通过深度学习SP - 6497340六世- 2018 AB -本文提出一种多通道预测系统基于反向传播(BP)神经网络与multi-hidden层,可以有效地预测信道信息,有利于大规模分布式天线性能,功率控制,以及人工噪声物理层安全方案设计。同时，提出了一种防止BP神经网络过拟合的早期停止策略。通过与预测的归一化均方误差(NMSE)进行比较，仿真结果表明该方法的性能有了很大的提高。此外，提出了一种稀疏通道样本构造方法，在不削弱系统性能的前提下，有效地节省了系统资源。SN - 1530-8669 UR - https://doi.org/10.1155/2018/6497340 DO - 10.1155/2018/6497340 JF -无线通信和移动计算PB - Hindawi KW - ER -