面向车联网应用的数据驱动可靠通信方法研究

发布时间：2020-12-20 05:58

　　随着国民经济水平的提升,车辆渐渐成为人们生活中不可或缺的部分,同时也带来了交通拥堵、事故等社会问题。而以车联网技术为代表的信息技术的发展为这些问题提供了解决的可能。由于车联网技术涉及到的多为与人身安全密切相关的实际应用,因此在产生之初就不得不对其通信的安全可靠性能提出非常严苛的要求,具体而言,包括车辆传输信息过程中的高准确性、低延时性及强抗干扰性。同时得益于近几年计算机算力的飞速发展,数据驱动类算法得到快速的发展,并在众多领域发挥着越来越大的作用。在这样的背景下,本文主要结合数据驱动思想类算法针对车联网中无线通信的可靠性能展开了分析,重点关注车联网中无线信道的估计问题和干扰密集区域的辅助抗干扰策略研究。车联网环境的高动态性对信道估计的策略提出了更高的要求,本文针对车联网无线通信的特点设计了以卷积神经网络为基础的网络模型用于无线信道的通信信息恢复。不同于现有的先依据导频明确估计信道状态信息再进行传送符号恢复的传统正交频分复用系统接收处理算法,所提的VNET深度学习算法并不明确估计信道状态信息而直接进行传送信号的恢复。模型的训练过程采用线下模式,并将训练好的模型用于线上的测试。所提出的VN... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

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课题研究内容示意图

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 = { = 0 cos2 = 1 2 学习算法基本框架习算法近些年被成功应用到各种领域中，并取得了明显的视觉领域，自然语言处理领域和智能机器人微操作领域等绍了深度学习理论及机器学习理论，图 2-2 描述了机器学习同而划分的类别图。

图 2-2 机器学习理论研究分布图不得不引入神经网络的概念。经元之间的相连方式的不同可经元的示意图。假定有 n 个输公式（2-13）所示：σ( ) = ( 1)

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2927335