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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供了一种基于图神经网络的MU‑MISO系统无线通信资源优化方法。该方法包括：将MU‑MISO系统建模为一个完全连接的有向图；利用GNN模型对所述有向图进行特征提取和表示学习，输出MU‑MISO系统的波束赋形矩阵；针对MU‑MISO系统的不同的资源分配任务设计不同的损失函数和激活函数，使得MU‑MISO系统的波束赋形矩阵在满足约束的条件下最大化不同任务的需求。本发明方法不仅充分利用无线通信系统中的拓扑信息，还展现出对高动态性网络变化的适应性。本发明实施例方法符合无线通信系统动态和可扩展的特性，可推动实现更高效、低成本的自主可控网络。
主权项：1.一种基于图神经网络的MU-MISO系统无线通信资源实时优化方法，其特征在于，包括：将多用户多输入单输出MU-MISO系统建模为一个完全连接的有向图；利用图神经网络GNN模型对所述有向图进行特征提取和表示学习，输出所述MU-MISO系统的波束赋形矩阵；针对所述MU-MISO系统的不同的资源分配任务设计不同的损失函数和激活函数，使得所述MU-MISO系统的波束赋形矩阵在满足约束的条件下最大化不同任务的需求。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 基于图神经网络的MU-MISO系统无线通信资源优化方法
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