一种非平稳非线性频谱占用度时间序列分析方法

发布时间：2018-08-10 22:20

【摘要】：针对传统频谱占用度分析模型由于未考虑序列的非线性非平稳特性,导致无法准确描述频谱占用度特性的问题,该文提出将集合经验模式分解(EEMD)方法与人工神经网络(ANN)的方法结合应用于频谱占用度时间序列建模方法中,采用EEMD+ANN的频谱占用度序列建模和预测方法.首先应用EEMD分解算法把原始频谱占用度时间序列分解成不同尺度的基本模态分量,再根据不同尺度的基本模态分量分别构建ANN模型,提高了模型针对复杂频谱占用度时间序列的学习能力.结合实测数据分析,表明该模型相对传统频谱占用度模型具有更高的拟合和预测精度,验证了该方法的正确性与有效性.
[Abstract]:In view of the problem that the traditional spectrum occupancy analysis model can not accurately describe the spectrum occupancy characteristics because it does not take into account the nonlinear and non-stationary characteristics of the sequence. In this paper, the method of set empirical mode decomposition (EEMD) combined with artificial neural network (ANN) is applied to the modeling of spectrum occupancy time series. EEMD ANN is used to model and predict the spectrum occupancy series. First, the original spectrum occupancy time series is decomposed into basic modal components of different scales by using EEMD decomposition algorithm, and then the ANN model is constructed according to the basic modal components of different scales. The learning ability of the model for complex spectrum occupancy time series is improved. The analysis of the measured data shows that the proposed model has higher fitting and prediction accuracy than the traditional spectral occupancy model. The correctness and validity of the proposed method are verified.
【作者单位】： 北京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61371007)
【分类号】：TN98;TP183

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本文编号：2176375