发明专利已授权

基于深度学习的多载波认知NOMA资源分配方法

📄 申请号：CN201810391479.4 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2018-04-27

公开号

CN108737057B

公开日

2021-09-17

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L5_00

IPC 分类号

H04L5_00 , H04W16_10 , H04W52_34 , H04W72_12 ,

技术画像

所属领域

资源分配方法无线通信人工智能算法无线资源管理深度学习资源分配资源分配方法

应用场景

5G/6G通信, 认知无线电, 频谱资源分配, 移动通信网络, 物联网通信

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摘要

本发明提出了一种基于深度学习的多载波认知非正交多址接入技术（Non‑Orthogonal Multiple Access,NOMA）资源分配方法，包括以下步骤：（1）多载波认知NOMA系统的场景模型建立；（2）用户调度和资源分配策略的数学描述；（3）基于联合分配的深度神经网络和深度学习算法设计。本发明在建立基于多载波认知NOMA的下行系统后，创新地提出符合该场景的频谱共享策略，并合理建立优化目标和约束条件的数学表达式，实现了基于深度学习的多载波认知NOMA用户调度和资源分配策略，满足了用户多方面传输需求的同时，更好地实现了多载波认知NOMA下行系统的低功耗资源分配。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于深度学习的上行免信令NOMA系统多用户检测方法

当前第 / 件

一种结合全局颜色与局部结构特征的人眼凝视点提取方法

同领域国内专利 · IPC: (H04L5_00)

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