基于深度学习的多阶段杂乱分类

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了无线通信中路径损耗预测与环境杂乱类型识别的关联问题。通过应用深度学习分析卫星图像，本文创新性地自动识别环境杂乱类型，为提高传播预测模型准确性提供了依据。研究表明，有效识别障碍物类型（如树木和建筑物）可以显著提升路径损耗等关键传播指标的预测精度。

本研究介绍了一种使用深度学习的优化调度算法，通过利用发射机和接收机之间的地理位置，无需通道估计。该方法适用于大型网络和不同链路密度的部署，并有效提高了网络效用。

优化调度算法 地理位置 大型网络 深度学习 链路密度
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