基于深度学习的提升SCMA系统性能的资源分配方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202110800659.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113645700A | 公开（公告）日 | 2021-11-12 |
| 申请公布号 | CN113645700A | 申请公布日 | 2021-11-12 |
| 分类号 | H04W72/04（2009.01）I;H04W72/10（2009.01）I;H04W72/08（2009.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 杨斌 | 申请（专利权）人 | 中国移动通信集团广东有限公司广州分公司 |
| 代理机构 | 广州三环专利商标代理有限公司 | 代理人 | 郭浩辉;颜希文 |
| 地址 | 510630广东省广州市天河区天河北路610号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了基于深度学习的提升SCMA系统性能的资源分配方法及装置，该资源分配方法包括以下步骤：对SCMA系统的时频资源进行分组，得到多组资源块，每组资源块包括多个时频资源；实时获取所述每组资源块的前N个干扰信号，并将所述前N个干扰信号作为LSTM神经网络模型的输入，得到每组资源块的各个时频资源在当前干扰信号下的干扰功率值；其中，所述LSTM神经网络模型是根据每组所述资源块的历史干扰信号进行训练后而获得；N为正整数；根据所述各个时频资源的干扰功率值，为不同等级的用户匹配不同的时频资源。本发明技术方案实现了在SCMA系统中，对时频资源的高效配置和信号数据的高质量传输。 |
