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公开（公告）号CN117220738B | 申请号CN202310557021.2 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人北京邮电大学 |
分类号H04B7/06(2006.01), H04B7/026(2017.01), H04B17/391(2015.01) | 申请日2023-05-17 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601504787100008 | 源数据页码2175 |
专利语言zh | ||
本发明提供一种模型训练方法、多基站协作波束跟踪预测方法及装置，其中模型训练方法，包括：获取训练样本数据集，训练样本数据集中每个训练样本数据包括对应时刻与车辆之间通信的实际最优基站序号、对应时刻的实际最优波束对属性信息、对应时刻多个基站接收到的实际雷达回波强度和对应时刻的实际波束对属性信息；基于训练样本数据集，对初始的深度神经网络模型进行有监督训练，确定多基站协作波束跟踪预测模型；有监督训练用于学习相邻时刻信道之间的非线性相关性。本发明无需额外的信令交互，不仅减少了波束切换开销，也提高了波束追踪的准确性，同时也提高了波束跟踪与切换的效率。
附图 1