龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提供一种基于机器学习的WCDMA小区搜索方法，在训练阶段时，产生不含辅同步码的WCDMA下行链路信号来制作训练数据集，摆脱主扰码与辅同步码的依赖关系；测试阶段时，在时隙同步后的信号的基础上，根据帧头可能出现的15个位置制作对应的待识别预测数据进行主扰码识别，得到该组15个待识别预测数据的主扰码分类结果以及对应的概率，最后通过搜索15个预测概率最大值，得到帧头位置以及该信号使用的主扰码。本发明无需已知主扰码对应的辅同步码和花样表，通过机器学习的方式就达到快速帧同步与512个扰码的分类识别，从而更灵活地完成小区搜索。
主权项：1.基于机器学习的WCDMA小区搜索方法，包括以下步骤：1训练步骤：1-1生成训练数据：生成未添加辅同步信道的WCDMA下行链路帧同步信号，对帧同步信号完成同相正交IQ分离后，对IQ两路信号打上对应扰码号作为标签完成训练数据的制作；扰码号共512个分别对应512类主扰码；1-2将训练数据输入搭建好的机器学习网络模型中进行训练，将训练好的网络模型进行保存；机器学习网络模型的输出层有512个分类输出；2测试步骤：2-1生成待预测的数据：在WCDMA下行链路中将时隙同步后的WCDMA信号一次滑动一时隙数据长度进行一帧长度截取，通过15次滑动制作一组15个的待预测的数据；15个的待预测的数据分别对应15个帧头位置；2-2将一组15个的待预测的数据输入到训练好的网络模型，得到对15个的待预测的数据的识别结果，通过在识别结果中搜索概率最大值，得到正确的帧头位置以及主扰码，完成小区搜索。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于机器学习的WCDMA小区搜索方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号