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龍圖騰網(wǎng)恭喜哈爾濱工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于局部回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的星地鏈路功率控制分配方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116318320B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211095250.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04B7/185；該發(fā)明授權(quán)一種基于局部回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的星地鏈路功率控制分配方法是由陳祖挺;韓帥;王金明;蘇欣設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于局部回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的星地鏈路功率控制分配方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于局部回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的星地鏈路功率控制分配方法，本發(fā)明涉及星地鏈路功率控制技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明基于衛(wèi)星和用戶量化后的狀態(tài)數(shù)據(jù)，建立訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集，并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)每條鏈路進(jìn)行特征參數(shù)選取，確定不同狀態(tài)下每條鏈路的最佳發(fā)射功率大小；建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)參數(shù)進(jìn)行選擇，根據(jù)選擇的參數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；采用枚舉法確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出判定值，根據(jù)數(shù)據(jù)判定值確定最大功率發(fā)射或最小功率發(fā)射。本發(fā)明提出的令用戶以最短距離為接入原則，接入衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)后通過帶反饋的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行功率分配的算法，實(shí)現(xiàn)了以較低的算法復(fù)雜度得到了較大的網(wǎng)絡(luò)最大信道容量。

本發(fā)明授權(quán)一種基于局部回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的星地鏈路功率控制分配方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于局部回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的星地鏈路功率控制分配方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：基于衛(wèi)星和用戶量化后的狀態(tài)數(shù)據(jù)，建立訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集，并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；在每個(gè)接入間隔之內(nèi)，用戶終端利用每顆衛(wèi)星所廣播的星歷計(jì)算出自己距各衛(wèi)星的距離，終端選擇距離最近的衛(wèi)星接入；步驟二：對(duì)每條鏈路進(jìn)行特征參數(shù)選取，確定不同狀態(tài)下每條鏈路的最佳發(fā)射功率大小；進(jìn)行功率分配時(shí)考慮的八個(gè)特征參數(shù)，對(duì)每條鏈路而言，對(duì)其造成影響的衛(wèi)星的橫坐標(biāo)的卷積結(jié)果、對(duì)每條鏈路而言，對(duì)其造成影響的衛(wèi)星的縱坐標(biāo)的卷積結(jié)果、對(duì)每條鏈路而言，對(duì)其造成影響的衛(wèi)星的垂直坐標(biāo)的卷積結(jié)果、對(duì)每條鏈路而言，對(duì)其造成影響的用戶的平均位置的橫坐標(biāo)卷積結(jié)果、對(duì)每條鏈路而言，對(duì)其造成影響的用戶的平均位置的縱坐標(biāo)卷積結(jié)果、當(dāng)前鏈路的信道衰落、當(dāng)前接入間隔內(nèi)，所有鏈路中最小的信道衰落以及當(dāng)前接入間隔內(nèi)，所有鏈路中最大的信道衰落；步驟三：建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)參數(shù)進(jìn)行選擇，根據(jù)選擇的參數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)一共有五層，分別為輸入層、第一隱藏層、第二隱藏層，輸出層、第一承接層和第二承接層，輸入層共有八個(gè)節(jié)點(diǎn)，對(duì)應(yīng)八個(gè)特征值；兩個(gè)隱藏均有50個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)；步驟四：采用枚舉法確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出判定值，根據(jù)數(shù)據(jù)判定值確定最大功率發(fā)射或最小功率發(fā)射；通過枚舉法找出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出判定值為0.505，當(dāng)超過判定值時(shí)，網(wǎng)絡(luò)輸出判定為“1”即最大功率發(fā)射，當(dāng)?shù)陀谂卸ㄖ担瑒t判定為“0.1”，即最小功率發(fā)射。

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