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终端协作通信中基于深度学习的路径选择方法
智慧1,费洁2,葛鸿杰2
- 1. 安徽大学
2. 安徽大学磬苑校区
A deep learning-based path selection method in terminal cooperative communication
摘要: 分布式终端协作信息传输的多跳、多中继场景中,用于最优路径选择的迭代搜索方法计算复杂度高。在实际网络中,路径选择方法需要在很短的时间内完成,以便及时感知和动态自适应网络环境的变化。因此,为实现不同节点位置和不同信道状态信息(CSI)下的快速路径选择提出了一种基于深度学习的路径选择方法(DL_PSM)。该方法采用深度神经网络(DNN)模型,以所选路径的最大接收信噪比(RSNR)为优化目标,以每个节点的位置和节点之间的CSI作为DNN模型的输入特征,使用穷举搜索法计算出的最优路径作为标签,由输入特征和标签组成的训练样本来训练DNN模型。仿真结果表明,与现有的迭代搜索方法相比,DL_PSM可以在获得99.3%的最佳RSNR性能的前提下大大降低计算时延。
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