Resumen

Este artículo presenta un sistema de predicción de canal multi-temporal basado en una red neuronal de retropropagación (BP) con múltiples capas ocultas, que puede predecir la información del canal de manera efectiva y beneficiar el rendimiento de MIMO masivo, el control de potencia y el diseño del esquema de seguridad de capa física de ruido artificial. Al mismo tiempo, se introduce una estrategia de detención temprana para evitar el sobreajuste de la red neuronal BP. Al comparar el error cuadrático medio normalizado (NMSE) predicho, los resultados de la simulación muestran que las actuaciones del esquema propuesto mejoran de manera significativa. Además, se propone un método de construcción de muestra de canal disperso, que ahorra recursos del sistema de manera efectiva sin debilitar las actuaciones.

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Red neuronal; Predicción de canales; Múltiples capas ocultas; MIMO masivo; Control de potencia; Seguridad de la capa física
• Keywords:Neural network; Channel prediction; Multi-hidden layers; Massive MIMO; Power control; Physical layer security