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权利要求与技术特征

P 其中基于初始网络接入过程从所述WTRU接收所述WTRU位置。

Q 其中所述网络节点根据车辆密度已知所述WTRU的数量。

R 其中使用softmax算法进一步生成所生成的一个或多个波束对的集合。

S 其中所述softmax算法生成与波束对的集合相关联的概率。

T 其中所生成的一个或多个波束对的集合在训练阶段期间存储在数据库中。

U 其中用所述受过训练的神经网络处理所述输入数据包括
V 获得在所述WTRU位置处的不同车辆密度的一个或多个波束对的多个集合
W 使用包括softmax分类器的所述受过训练的神经网络
X 基于所述WTRU位置处的所述车辆密度从所述一个或多个波束对的多个集合中选择所述一个或多个波束对的集合；并且中所述受过训练的神经网络使用从训练阶段确定的权重。

Y 其中所述车辆密度包括在所述WTRU位置处的所述WTRU的数量。

Z 其中所述受过训练的神经网络为深度学习前馈神经网络。
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