公开(公告)号：CN117939635B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410045850.7

申请日：2024-01-11

Applicant: 暨南大学

Inventor： 陈颖玚 ,  秦思贤 ,  谢朝 ,  裴廷睿 ,  庄桐创 ,  李强

IPC: H04W72/044 ,  H04W4/38 ,  H04W72/543

Abstract: 本发明公开了一种适用于工业物联网通信学习性能均衡的功率分配方法，该功率分配方法包括下述步骤：构建边缘智能工业物联网框架，搭建多个神经网络分类模型并进行预训练；根据IIoT设备产生的数据集类型对用户进行分组；获取IIoT设备采集到的不同类型的数据集，根据不同类型的数据集训练对应的神经网络分类模型；获取IIoT设备的信道状态信息，计算每个IIoT设备的上行通信的可达速率；构建每个神经网络分类模型对应的经验误差函数；构建优化问题并转换为凸问题，迭代求解得到功率分配的局部最优解；根据功率分配的局部最优解得到通信速率。本发明在保证了各通信设备的通信服务质量的同时，最大化了分类模型的分类准确度。

公开(公告)号：CN117939635A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410045850.7

申请日：2024-01-11

Applicant: 暨南大学

Inventor： 陈颖玚 ,  秦思贤 ,  谢朝 ,  裴廷睿 ,  庄桐创 ,  李强

IPC: H04W72/044 ,  H04W4/38 ,  H04W72/543

Abstract: 本发明公开了一种适用于工业物联网通信学习性能均衡的功率分配方案，该功率分配方案包括下述步骤：构建边缘智能工业物联网框架，搭建多个神经网络分类模型并进行预训练；根据IIoT设备产生的数据集类型对用户进行分组；获取IIoT设备采集到的不同类型的数据集，根据不同类型的数据集训练对应的神经网络分类模型；获取IIoT设备的信道状态信息，计算每个IIoT设备的上行通信的可达速率；构建每个神经网络分类模型对应的经验误差函数；构建优化问题并转换为凸问题，迭代求解得到功率分配的局部最优解；根据功率分配的局部最优解得到通信速率。本发明在保证了各通信设备的通信服务质量的同时，最大化了分类模型的分类准确度。