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卫星S频段下行链路频谱占用建模与预测
1
作者
刘稳
洪涛
+1 位作者
王忠
张更新
《太赫兹科学与电子信息学报》
北大核心
2020年第6期984-991,共8页
目前提出的频谱占用模型能够在时域上描述和重现基本的统计特征,如传统的地面移动通信的频谱占用/空闲周期长度可以用经典的广义帕累托(GP)分布、指数分布等分布来拟合。然而在某些复杂的如卫星链路频谱占用场景中,传统的参数估计分布...
目前提出的频谱占用模型能够在时域上描述和重现基本的统计特征,如传统的地面移动通信的频谱占用/空闲周期长度可以用经典的广义帕累托(GP)分布、指数分布等分布来拟合。然而在某些复杂的如卫星链路频谱占用场景中,传统的参数估计分布无法给出良好的拟合。为此提出了用核密度估计(KDE)的方法来进行概率密度分布的拟合,在此基础上,分别采用差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)和模糊神经网络对频谱占用模型的时间序列进行预测并进行对比。结论表明,核密度估计的使用可以更加准确地描述并再现卫星下行链路所使用S频段的占用时间序列的统计特征,而模糊神经网络的预测比ARIMA模型预测更加精确。
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关键词
频谱占用模型
概率密度分布
核密度估计
差分整合移动平均自回归
模型
预测
模糊神经网络预测
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职称材料
题名
卫星S频段下行链路频谱占用建模与预测
1
作者
刘稳
洪涛
王忠
张更新
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
中国人民解放军
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
北大核心
2020年第6期984-991,共8页
基金
国家自然科学基金项目资助(91738201,61801445)。
文摘
目前提出的频谱占用模型能够在时域上描述和重现基本的统计特征,如传统的地面移动通信的频谱占用/空闲周期长度可以用经典的广义帕累托(GP)分布、指数分布等分布来拟合。然而在某些复杂的如卫星链路频谱占用场景中,传统的参数估计分布无法给出良好的拟合。为此提出了用核密度估计(KDE)的方法来进行概率密度分布的拟合,在此基础上,分别采用差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)和模糊神经网络对频谱占用模型的时间序列进行预测并进行对比。结论表明,核密度估计的使用可以更加准确地描述并再现卫星下行链路所使用S频段的占用时间序列的统计特征,而模糊神经网络的预测比ARIMA模型预测更加精确。
关键词
频谱占用模型
概率密度分布
核密度估计
差分整合移动平均自回归
模型
预测
模糊神经网络预测
Keywords
spectrum occupancy model
probability density distribution
kernel density estimation
Auto Regressive Integrated Moving Average Model(ARIMA)forecast
fuzzy neural network prediction
分类号
TN129 [电子电信—物理电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
卫星S频段下行链路频谱占用建模与预测
刘稳
洪涛
王忠
张更新
《太赫兹科学与电子信息学报》
北大核心
2020
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