基于人工神经网络的WCDMA上行链路功率控制及其应用
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更新于2024-08-07
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本篇论文深入探讨了人工智能技术在无线通信系统中的应用,特别是针对WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access)上行链路功率控制问题的研究。作者刘伟平,硕士研究生,专业为通信与信息系统,师从孙光民教授,于2007年完成此课题。
在移动通信领域快速发展的背景下,随着3G时代的来临,无线资源管理的重要性日益凸显。功率控制作为无线资源管理的关键环节,直接影响着系统容量和效率。论文首先聚焦于CDMA系统,构建数学模型来分析同频干扰这一影响系统容量的主要因素。通过深入的数学分析,作者提出采用人工神经网络技术来解决上行链路功率控制问题,设计出目标函数模型,旨在优化系统性能并合理分配资源。
人工神经网络模型被用来处理单小区内的同频干扰,通过仿真实验展示了其在功率控制方面的优势。实验结果显示,相较于传统方法,人工神经网络能够有效地抑制干扰,使得用户发射功率得到优化,同时保证网络模型的稳定收敛。这证明了人工神经网络技术在无线通信领域的实际应用价值。
在单小区功率控制的基础上,作者进一步扩展到解决跨小区切换的问题,引入了Hopfield人工神经网络技术。这种技术利用移动用户在小区内的状态参考点,解决了用户在不同小区间的切换过程中归属状态识别的问题。实验数据展示了在小区容量达到饱和时,如何通过这种网络技术进行用户处理,保证系统的动态平衡和高效运行。
关键词包括功率控制、同频干扰、人工神经网络、Hopfield神经网络以及跨小区切换,这些关键词准确地概括了论文的核心研究内容。这篇论文不仅提供了理论分析,还通过实践验证了人工智能在优化WCDMA上行链路功率控制中的实用性,为无线通信系统的资源管理和优化策略提供了新的视角和方法。
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