本發明提出一種車聯網中基于機器學習優化的MIMO信息檢測方法,針對車聯網中路側單元與車載單元之間進行無線通信的低延時高可靠要求與計算任務均衡問題,采用深度強化學習模型優化計算遷移策略,使用迫零算法和最小均方誤差算法作為基本檢測方法,LLL格基規約對信道矩陣做正交化處理,利用信號的正向傳播與誤差的反向傳播,通過樣本數據的訓練,不斷修正網絡權值和閾值使誤差函數沿負梯度方向下降,從而逼近期望輸出。本發明使用機器學習BP神經網絡算法,可以有效改善LLL格基規約預處理后的MIMO信息傳輸與檢測,并且具有較高的檢測穩定性和較低的計算復雜度。
聲明:
“車聯網中基于機器學習優化的MIMO信息檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)