Dự Đoán Công Suất Tối Ưu Nguồn Phát Của Hệ Thống Truyền Gói Tin Ngắn Qua Mặt Phản Xạ Thông Minh Bằng Kỹ Thuật Học Sâu
Keywords:
kỹ thuật học sâu, mặt phản xạ thông minh, fading Rayleigh, tỉ lệ lỗi khối, truyền thông gói tin ngắnAbstract
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất mô hình mạng nơ ron sâu để dự đoán công suất tối ưu nguồn phát của hệ thống truyền tin gói ngắn qua mặt phản xạ thông minh phù hợp yêu cầu uRLLCs. Đầu tiên, chúng tôi dẫn ra biểu thức xấp xỉ tỉ lệ lỗi khối qua kênh truyền fading Rayleigh. Dựa trên biểu thức tỉ lệ lỗi khối, chúng tôi tạo tập dữ liệu cho quá trình huấn luyện mạng nơ ron sâu và tiến hành kiểm tra kết quả dự đoán với một tập kiểm thử bất kỳ. Cuối cùng, để đánh giá chất lượng dự đoán của mô hình mạng nơ ron, chúng tôi dựa vào phương pháp đánh giá lỗi trung bình bình phương gốc (RMSE). Kết quả cho thấy rằng RMSE nhỏ (khoảng 10^-2) và giá trị này càng giảm khi tăng số lượng mẫu kiểm tra.