基于机器学习的无线信道预测与资源分配算法研究
摘要
无线通信系统的性能依赖于信道状态的准确预测与资源的有效分配。提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的无线信道预测方法,并设计了结合LSTM预测结果的资源分配算法。通过仿真实验验证,结果显示该方法在提高预测精度和资源分配效率方面具有明显优势,为无线通信系统的优化提供了新思路。
关键词
无线信道预测;资源分配;机器学习;LSTM;算法优化
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DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3565-05-28-164246
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