【摘 要】
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为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性。在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.999 44,预测的平均相对误差为0.57%,表明该
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为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性。在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.999 44,预测的平均相对误差为0.57%,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择。数值仿真结果表明,
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