应用于认知无线电频谱预测的小波神经网络模型

发布时间：2018-01-05 00:06

  本文关键词：应用于认知无线电频谱预测的小波神经网络模型　出处：《计算机科学》2017年12期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：精确的频谱预测能够有效地降低认知无线电系统的能耗,还有助于提高认知无线电系统的吞吐量。针对频谱预测方法的预测精度问题,提出了一种小波神经网络频谱预测模型,以预测通道占用状态情况。该模型利用离散小波变换产生分析信号的时频分布,使用一个时间序列来表示某子信道的占用状态;对预测精度、利用率和参数初始化之间的权衡进行了分析,以便选择一个近于最优的模型。实验测量结果表明,与基于BP神经网络算法的模型相比,所提模型在预测精度和能耗方面均表现出较优的性能。
[Abstract]:Accurate frequency spectrum prediction can effectively reduce the energy consumption of cognitive radio systems and improve the throughput of cognitive radio systems . A wavelet neural network frequency spectrum prediction model is proposed to predict the channel occupancy state . A time series is used to represent the occupancy state of a sub - channel , and a time series is used to represent the occupancy state of a sub - channel . The experimental results show that the proposed model shows better performance in terms of prediction accuracy and energy consumption than the model based on BP neural network algorithm .

【作者单位】： 攀枝花学院数学与计算机学院;西华大学计算机与软件工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(60773035) 教育部科学技术重点项目(205136) 四川省科技厅重点项目(05JY029-131)资助
【分类号】：TN925;TP183
【正文快照】： 认知无线电作为一种频谱共享技术,能够有效地利用空分,而0表示闲置的部分[9]。虽然该方法很简单,但是二进制闲频谱来提高频谱利用率。在不影响合法授权用户通信的情的时间序列预测是基于硬判决的,忽略了有助于预测的有价况下,频谱预测越准确越好。现有的频谱预测主要分为自回

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本文编号：1380684