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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明涉及一种基于元学习的多场景下泛化性路径损耗预测方法，属于无线通信技术领域。本发明提出了一种基于元学习的多种类场景下泛化性路径损耗预测方法，将元训练与特化训练双阶段训练过程结合，在元训练每轮梯度更新时有效综合内层训练后网络权重与原网络权重，从而避免元学习路径损耗预测网络模型对于部分场景数据过拟合，更好地学习场景间的共性特征，提升了路径损耗建模方案对于多种场景的泛化性能。
主权项：1.一种基于元学习的多场景下泛化性路径损耗预测方法，其特征在于该方法的步骤包括：第一步，选取目标场景以外的多个外场景；提取每个外场景中的发射端与所有接收端形成的通信链路的特征，根据提取的所有外场景的通信链路的特征构建外场景信道源数据集；提取目标场景中的发射端与所有接收端形成的通信链路的特征，根据提取的目标场景的通信链路的特征构建目标场景信道源数据集；第二步，搭建元学习路径损耗预测网络，并使用第一步构建的外场景信道源数据集对所搭建的元学习路径损耗预测网络进行元训练，将元训练后的元学习路径损耗预测网络参数进行保存；第三步，将第二步保存的元学习路径损耗预测网络参数加载至元学习路径损耗预测网络中，再使用第一步构建的目标场景信道源数据集对第二步元训练后的元学习路径损耗预测网络进行特化训练；第四步，使用第三步经过特化训练后的元学习路径损耗预测网络对未知链路的发射端和接收端之间的路径损耗进行预测，得到路径损耗值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于元学习的多场景下泛化性路径损耗预测方法
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