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ILEO——基于神经网络架构的低轨卫星通信信道预测
信息与通信工程学院
ILEO——new neural network based LEO communication channel prediction
定级评审中
创新训练
410工程与技术科学基础学科
通信网络
未定级
本项目提出了基于Informer神经网络模型的创新信道预测方案,主要目的是解决低轨卫星系统中信道状态信息难以实时获取的问题。通过开发先进的信道预测模型,为卫星通信系统提供更准确的信道状态信息,进而提高通信的资源利用率和数据传输效率。该研究为复杂场景(如移动用户、多普勒效应明显的场景等)下的高效可靠通信提供了技术支持,有助于进一步解决低轨卫星系统中存在的资源紧张、信道时变性强以及资源分配不均衡等问题,为未来卫星通信系统的优化提供了新的思路和技术手段。
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项目负责人
郑垲烨
2022级 智能工程与自动化学院 邮政工程
项目成员
李奇霖
2023级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机类
郎波
2023级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机类
蔡乐曜
2023级 信息与通信工程学院 信息与通信工程
指导老师
景文鹏
信息与通信工程学院 讲师
通信网络
评审老师
陈文成
信息与通信工程学院 高级工程师
医疗健康
生物技术
华为专项
刘海洋
信息与通信工程学院 工程师
其他
葛顺明
信息与通信工程学院 工程师
通信网络
智能硬件
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