【摘 要】
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近年来,信息化社会不断发展,随之而来的是对通信资源的高度依赖,无线通信是广泛应用的一种便捷通信手段,但是用于无线通信的适宜频率资源却是有限的,因此,合理的划分通信信道
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近年来,信息化社会不断发展,随之而来的是对通信资源的高度依赖,无线通信是广泛应用的一种便捷通信手段,但是用于无线通信的适宜频率资源却是有限的,因此,合理的划分通信信道,通过技术手段提高频谱资源的使用效率是现代信息社会的一项迫切需求。衡量频谱是否有效利用的重要指标是频谱占用度,本文对频谱占用度预测进行了研究。针对短期预测和长期预测两种情况提出了两种不同研究方法,主要工作如下:(1)在频谱占用度短期预测中,对时序网络LSTM和EMD分解算法在频谱占用度预测中的应用进行了研究和分析,给出EMD-LSTM网络模型,在模型中提出了利用提取的多种尺度特征序列与原始序列融合来提高神经网络短期预测准确率的方法。经过实验证明,相比传统平稳化构建时间序列模型方法以及普通的神经网络,新的方法有着更好的预测效果。(2)在频谱占用度的长期预测中,首先对序列长度和复杂度对神经网络预测精度的影响进行了研究,然后对Ind RNN网络结构进行了改进,最后给出了一个基于小波变换降噪、利用改进后的new Res-Ind RNN网络进行预测的占用度长期预测方法。经过实验证明,相比常规神经网络(BPNN,RNN,LSTM)和原来的Res-Ind RNN神经网络,新算法的预测精度更高。
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