一种基于位置信息编码和周期非线性神经网络的车地无线信道预测方法

本发明属于通信技术、神经网络领域，提供了一种基于位置信息编码和周期非线性神经网络的车地无线信道预测方法，适用于车地无线通信系统的优化。其具体步骤如下：S1：采集列车的位置信息及无线信道实例，对采集到的信道实例进行位置编码，将信道实例映射到高维的傅里叶特征空间；S2：整合周期非线性神经网络，构建生成式深度神经网络，基于位置信息编码和周期非线性神经网络对信道实例进行学习和建模；S3：应用训练好的模型进行实时信道预测，支持无线通信系统的动态优化。本发明提高了车地无线信道预测的精度和效率，具有显著的技术优势。
同济大学
兰蒙 | 黄新林 | 刘剑锋 | 王盛宇 | 凌子寒 | 汤昊晨 | 徐中伟