全矢支持向量回归频谱预测方法 被引量：7

1

作者 李凌均 陈超 +1 位作者 韩捷 陈宏 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2016年第3期78-82,共5页

为了对机械设备进行故障类型和故障部位的准确预测,提出了全矢支持向量回归的频谱预测新方法.该方法使用全矢谱信息融合技术对同源双通道信号进行信息融合,采用支持向量回归对全矢谱特征参数进行预测,保证了训练数据信息的全面性以及预... 为了对机械设备进行故障类型和故障部位的准确预测,提出了全矢支持向量回归的频谱预测新方法.该方法使用全矢谱信息融合技术对同源双通道信号进行信息融合,采用支持向量回归对全矢谱特征参数进行预测,保证了训练数据信息的全面性以及预测结果的准确性.该方法对振动信号的频谱结构分布情况进行准确预测,从而为对机组的故障类型和故障部位预测奠定技术基础.通过对某1 000MW汽轮机轴振进行频谱预测验证结果表明,该方法在对振动信号频谱结构特征进行预测方面具有较高的预测准确性. 展开更多

关键词 全矢谱 支持向量回归 时间序列 频谱预测

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基于支持向量机的认知无线电频谱预测方法 被引量：4

2

作者 徐元 鲁华祥 陈旭 《电信科学》 北大核心 2014年第11期87-92,共6页

频谱预测是认知无线电系统中的关键技术之一,利用该技术可以显著减少认知用户的能量损耗,同时提高系统的频谱利用率。针对现有基于BP神经网络的频谱预测方法预测精度低及失效率高等问题,将建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支... 频谱预测是认知无线电系统中的关键技术之一,利用该技术可以显著减少认知用户的能量损耗,同时提高系统的频谱利用率。针对现有基于BP神经网络的频谱预测方法预测精度低及失效率高等问题,将建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机引入认知无线电频谱预测中,利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能对信道进行预测。实验结果表明,该方法通过避免无效检测,提高了频谱感知系统的性能,并且比基于BP神经网络算法的模型的预测精度更高,具有良好的实用性与灵活性。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱预测 支持向量机

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基于K-RBF神经网络的认知无线电频谱预测 被引量：5

3

作者 吴建绒 胡津铭 秦继新 《电视技术》 北大核心 2014年第5期105-108,共4页

提出使用K-均值聚类算法的RBF神经网络(K-RBF)来进行频谱预测。该模型根据历史信息预测频谱空穴的位置,从而选出合适的频谱供次用户选择,减少频谱预测过程的盲目性和频谱感知过程中的资源消耗。仿真结果表明,该方法可以获得很好的预测精... 提出使用K-均值聚类算法的RBF神经网络(K-RBF)来进行频谱预测。该模型根据历史信息预测频谱空穴的位置,从而选出合适的频谱供次用户选择,减少频谱预测过程的盲目性和频谱感知过程中的资源消耗。仿真结果表明,该方法可以获得很好的预测精度,其预测误差只有RBF神经网络的1/3。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱预测 K-均值聚类 RBF神经网络

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认知无线网络中频谱预测的能量有效性设计 被引量：2

4

作者 杨健 赵杭生 +2 位作者 陈曦 柳永祥 宗锐 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2015年第2期103-108,共6页

基于频谱预测对认知用户进行能量有效性设计,重新设计认知用户的帧结构,在频谱感知前加入频谱预测时隙,在预测为空闲的信道中选择信道进行频谱感知,避免浪费频谱感知能量,与传统认知用户相比,提高了能量有效性。推导表明,认知用户能量... 基于频谱预测对认知用户进行能量有效性设计,重新设计认知用户的帧结构,在频谱感知前加入频谱预测时隙,在预测为空闲的信道中选择信道进行频谱感知,避免浪费频谱感知能量,与传统认知用户相比,提高了能量有效性。推导表明,认知用户能量效率由频谱预测能量、频谱预测时长、认知无线网络通信强度、信道数量决定。仿真结果表明,为了提高认知用户的能量效率,频谱预测参数必须满足预测能量低于32mW、预测时长小于15ms的条件。认知无线网络的通信强度的提高和信道数量的增加能够提高认知用户的能量效率。 展开更多

关键词 认知无线网络 频谱预测 能量有效性设计

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遗传算法优化的神经网络频谱预测模型训练 被引量：2

5

作者 杨健 赵杭生 陈曦 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2016年第6期505-511,共7页

针对认知无线网络(CRN)中神经网络频谱预测模型原有的反向传播算法预测准确率不高的问题,提出一种遗传算法优化的神经网络频谱预测模型训练(GA-NN)算法。通过在选择、交叉、变异中加入随机性,使种群的个体收敛至包含全局最优解的集合内... 针对认知无线网络(CRN)中神经网络频谱预测模型原有的反向传播算法预测准确率不高的问题,提出一种遗传算法优化的神经网络频谱预测模型训练(GA-NN)算法。通过在选择、交叉、变异中加入随机性,使种群的个体收敛至包含全局最优解的集合内,再通过反向传播算法训练神经网络频谱预测模型(BPNN)快速搜索到全局最优解。仿真结果表明,GA-NN算法训练的神经网络频谱预测模型的预测准确率比BP-NN算法提高一倍以上,GA-NN算法在多种CRN中具有适用性。GA-NN算法提高了频谱预测模型的预测准确率,将促进频谱预测技术在CRN中的推广应用。 展开更多

关键词 频谱预测 遗传算法 神经网络 局部最优解 认知无线网络

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基于BP神经网络的智能认知频谱预测技术研究 被引量：2

6

作者 迟文升 袁亶 肖宗豪 《电子技术应用》 2021年第1期64-68,共5页

为了使通信用户频谱接入更为有效,增强在时域和空间域的频谱利用灵活性,首先介绍采用最速下降法进行学习的BP神经网络过程,并对BP神经网络的频谱预测算法进行数学建模。通过对一段时期内的电磁频谱状态的学习训练,调节参数使算法模型建... 为了使通信用户频谱接入更为有效,增强在时域和空间域的频谱利用灵活性,首先介绍采用最速下降法进行学习的BP神经网络过程,并对BP神经网络的频谱预测算法进行数学建模。通过对一段时期内的电磁频谱状态的学习训练,调节参数使算法模型建立输入数据与输出结果之间的认知关系,进而改变BP神经网络算法自身的结构,优化权值与阈值,最终使得频谱预测数据准确性更接近于实际值,预测误差变小。 展开更多

关键词 BP神经网络 频谱状态 频谱预测

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动态频谱接入中基于最小贝叶斯风险的稳健频谱预测 被引量：1

7

作者 陈曦 杨健 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期734-742,共9页

针对频谱感知错误累积造成频谱预测性能恶化问题,该文提出一种基于最小贝叶斯风险的稳健频谱预测策略。分布拟合检验表明频谱预测输出服从正态分布,定义频谱预测输出的贝叶斯风险函数,证明使贝叶斯风险函数最小的频谱预测输出判决门限... 针对频谱感知错误累积造成频谱预测性能恶化问题,该文提出一种基于最小贝叶斯风险的稳健频谱预测策略。分布拟合检验表明频谱预测输出服从正态分布,定义频谱预测输出的贝叶斯风险函数,证明使贝叶斯风险函数最小的频谱预测输出判决门限将使频谱预测的均方误差最小,求得了使贝叶斯风险最小的最优判决门限,构建稳健频谱预测策略。仿真结果表明,与固定判决门限的神经网络频谱预测相比,稳健频谱预测策略改进了频谱感知错误下的频谱预测性能,改善了非授权用户的动态频谱接入性能。 展开更多

关键词 动态频谱接入 稳健频谱预测 神经网络 贝叶斯风险 预测准确率

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一种基于隐马尔可夫模型的自适应联合频谱预测方法 被引量：5

8

作者 张凯 齐丽娜 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2015年第1期79-83,共5页

基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的频谱预测是次用户(SU)根据频谱感知历史信息得到主用户(PU)信道状态训练集,用前M个时刻信道的状态组成的矩阵作为待测矩阵与训练集匹配,根据匹配的相似度对下一时刻的信道状态进行预测。... 基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的频谱预测是次用户(SU)根据频谱感知历史信息得到主用户(PU)信道状态训练集,用前M个时刻信道的状态组成的矩阵作为待测矩阵与训练集匹配,根据匹配的相似度对下一时刻的信道状态进行预测。由于信道预测是基于前M个时刻的信道状态,其信道状态的不确定性直接影响到预测的准确性。文中针对这一问题,提出一种基于HMM的自适应联合频谱预测方法,根据本地预测中各待测矩阵的可信度给予不同的权值,通过数据融合来得到最终的预测结果。此外,为了解决文中的数据融合问题又提出一种基于本地预测可信度的自适应分组融合算法。仿真结果表明,该方法能够明显提高频谱预测的准确性。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱预测 联合预测 隐马尔可夫模型 机器学习

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基于频谱预测和频谱分割的吞吐量优化 被引量：4

9

作者 李红 齐丽娜 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2016年第2期60-64,共5页

在认知无线电网络中,进行周期性的频谱感知时,次用户需要在感知阶段等待,这就减少了次用户的吞吐量。另外当次用户在多条信道中随机选择信道感知时,感知结果为占用的概率较高,造成次用户的吞吐量较低。为了提高次用户的通信量,文中结合... 在认知无线电网络中,进行周期性的频谱感知时,次用户需要在感知阶段等待,这就减少了次用户的吞吐量。另外当次用户在多条信道中随机选择信道感知时,感知结果为占用的概率较高,造成次用户的吞吐量较低。为了提高次用户的通信量,文中结合频谱分割和频谱预测技术,重新设计次用户的帧结构,先将主用户的频谱划分为两个子频带,然后在一个子频带中加入频谱预测功能,使次用户只在预测为空闲的信道中选择感知信道,从而提高感知为空闲的概率,进而提高系统的吞吐量。仿真结果表明,该方法可以有效的提高次用户的吞吐量。 展开更多

关键词 频谱感知 认知无线电网络 吞吐量 频谱分割 频谱预测

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基于协作频谱预测的能量有效性分析

10

作者 张阳 李盼 黄丰龙 《移动通信》 2021年第1期96-100,共5页

在认知无线电网络中,传统的次级用户随机选择信道进行感知,这在电池供电的认知无线电网络中会造成能量的浪费。研究了协作频谱预测下的能量有效性设计,次级用户采用协作频谱预测的方式会极大地提高感知到空闲信道的能力,进而成功地进行... 在认知无线电网络中,传统的次级用户随机选择信道进行感知,这在电池供电的认知无线电网络中会造成能量的浪费。研究了协作频谱预测下的能量有效性设计,次级用户采用协作频谱预测的方式会极大地提高感知到空闲信道的能力,进而成功地进行数据传输。仿真了在不同的频谱预测能量消耗、频谱预测错误概率和协作用户数量下的能量有效性,结果表明协作频谱预测能量有效性优于传统非协作频谱预测。 展开更多

关键词 认知无线电 协作频谱预测 能量有效性

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基于协作频谱预测和频谱分割的认知无线电网络吞吐量优化 被引量：5

11

作者 方浩军 齐丽娜 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2020年第2期89-94,共6页

随着无线通信技术的迅猛发展,频谱资源变得日益紧张。认知无线电技术(Cognitive Radios,CR)旨在充分利用授权无线电频谱资源。而当前的CR技术在认知无线电网络吞吐量上存在一定程度的限制,原因是传统的频谱感知技术随机选择信道进行感... 随着无线通信技术的迅猛发展,频谱资源变得日益紧张。认知无线电技术(Cognitive Radios,CR)旨在充分利用授权无线电频谱资源。而当前的CR技术在认知无线电网络吞吐量上存在一定程度的限制,原因是传统的频谱感知技术随机选择信道进行感知操作,从而导致次用户(Secondary User,SU)在认知无线电网络中的吞吐量较低。文中为了优化系统吞吐量,结合协作频谱预测和频谱分割技术重新设计次用户的感知帧结构。具体实现上先将次用户的频谱划分为两个子频带,其中一个子频带加入协作频谱预测功能,旨在提高次用户选择空闲信道进行感知的概率。由于引入了分频工作思想,整个帧时隙全部可以用于数据传输,从而进一步提高了系统的吞吐量。文中讨论了在协作频谱预测条件下,分别在主用户(Primary User,PU)通信强度和预测精度不同时的系统吞吐量,并与传统感知帧结构下的系统吞吐量进行了对比,仿真结果表明,与传统感知帧结构相比,文中所提出的方案在系统吞吐量性能上有较大提升。 展开更多

关键词 认知无线电网络 协作频谱预测 吞吐量优化 频谱分割

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认知无线电中频谱预测方法 被引量：5

12

作者 刘镇鸣 龚晓峰 《兵工自动化》 2017年第9期86-89,共4页

为解决我国频谱资源的困境,对认知无线电中频谱预测方法进行研究。对现有的频谱预测技术分类并介绍其基本的预测原理,在此基础上分析并评估各种预测技术的性能,探讨当前的技术障碍及未来的研究热点。结果表明:在认知无线电中运用频谱预... 为解决我国频谱资源的困境,对认知无线电中频谱预测方法进行研究。对现有的频谱预测技术分类并介绍其基本的预测原理,在此基础上分析并评估各种预测技术的性能,探讨当前的技术障碍及未来的研究热点。结果表明:在认知无线电中运用频谱预测方法能实现频谱感知并改变频谱的接入方式,降低通信消耗,提高信道利用率。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱预测 马尔科夫模型 回归分析 神经网络

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基于AOS-ELM的高铁频谱预测策略

13

作者 白天晟 陈永刚 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1366-1375,共10页

针对高铁无线通信环境中频谱利用率低且网络环境复杂这一现实问题,提出一种基于自适应在线极限学习机(Adaptive Online Sequence Extreme Learning Machine,AOS-ELM)的频谱状态预测模型。利用计算机产生与实际环境相符且在一定时间内满... 针对高铁无线通信环境中频谱利用率低且网络环境复杂这一现实问题,提出一种基于自适应在线极限学习机(Adaptive Online Sequence Extreme Learning Machine,AOS-ELM)的频谱状态预测模型。利用计算机产生与实际环境相符且在一定时间内满足指数分布的主用户到来时间及满足正态分布的持续时间,建立频谱状态模型。提出基于自适应神经元构造法和Cholesky分解的AOS-ELM,通过二者对模型的优化,提高模型灵活性及泛化能力,简化计算复杂度。将一维数据利用交互信息法和Cao氏计算法分别计算延迟时间和嵌入维数,构造相应样本,并送入ELM计算相对较优的初始隐层节点数,进而利用AOS-ELM进行频谱状态的预测,并与ELM和在线序列ELM(Online Sequence ELM,OS-ELM)等模型进行对比。研究结果表明:该模型可用于预知频谱状态,指导信道择优分配,提高频谱利用率。在提高预测精度的同时,显著降低了频谱预测时间,具有一定的适用性及实用性。 展开更多

关键词 高速铁路 认知无线电 频谱预测 在线序列ELM 自适应神经元 CHOLESKY分解

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基于长短时记忆网络模型的电磁频谱预测方法 被引量：2

14

作者 段国栋 李武松 +2 位作者 李培林 陈飞鹏 孟磊 《电子信息对抗技术》 北大核心 2022年第3期69-74,共6页

传统粗放式频谱监测存在效率低下、能量损耗大、时延严重等问题。电磁频谱预测是精准化频谱监测的基础。针对电磁频谱数据的时序化特点,设计基于长短时记忆网络的电磁频谱预测算法,包括模型训练及预测流程、3层网络结构及超参数优选策略... 传统粗放式频谱监测存在效率低下、能量损耗大、时延严重等问题。电磁频谱预测是精准化频谱监测的基础。针对电磁频谱数据的时序化特点,设计基于长短时记忆网络的电磁频谱预测算法,包括模型训练及预测流程、3层网络结构及超参数优选策略,通过与典型时间序列模型预测方法的实验对比,验证所提出的长短时记忆网络预测模型具有更好的准确性。 展开更多

关键词 电磁频谱 频谱预测 长短时记忆(LSTM)网络 深度学习

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基于GCN-LSTM的频谱预测算法

15

作者 薛文举 付宁 高玉龙 《无线电通信技术》 2023年第2期203-208,共6页

无线频谱是一项重要的、难以再生的自然资源。在频谱数据中随着信道的动态变化,各个信道不能建模成规则的结构。由于卷积神经网络提取的是规则数据结构的相关性,没有考虑信道动态变化以及各个信道节点之间的相关性影响,基于此研究了基... 无线频谱是一项重要的、难以再生的自然资源。在频谱数据中随着信道的动态变化,各个信道不能建模成规则的结构。由于卷积神经网络提取的是规则数据结构的相关性,没有考虑信道动态变化以及各个信道节点之间的相关性影响,基于此研究了基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Network, GCN)和长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络结合的GCN-LSTM频谱预测模型,并且引入了注意力机制,仿真得到了GCN-LSTM在正确数据集和有一定错误数据的数据集上的预测性能和算法运行时间。结果表明在引入注意力机制后,GCN-LSTM预测模型的准确性和实时性都得到了提高。 展开更多

关键词 频谱预测 图神经网络 LSTM 注意力机制

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基于有意义扰动掩码的频谱预测解释方法

16

作者 孔青 张建照 柳永祥 《电讯技术》 北大核心 2023年第10期1500-1506,共7页

针对频谱序列预测问题中深度学习技术可解释性不足、现有方法解释效果不直观以及时间相关性难以体现等问题,提出了一种基于掩码方案的频谱预测解释方法。首先,生成与输入频谱数据同样大小的重要性掩码矩阵,通过显著图标注输入数据的重... 针对频谱序列预测问题中深度学习技术可解释性不足、现有方法解释效果不直观以及时间相关性难以体现等问题,提出了一种基于掩码方案的频谱预测解释方法。首先,生成与输入频谱数据同样大小的重要性掩码矩阵,通过显著图标注输入数据的重要性部分,获得对单一样本预测结果的可视化解释;其次,将解释问题转变为针对掩码的多目标优化问题,根据频谱数据的动态特性与相关性特点改进扰动方式,实现针对频谱预测问题的有意义扰动;最后,通过在优化目标中添加对时间步跳跃的惩罚项,体现了短的连续序列或者相邻时间步的时间相关性同样重要的先验知识。基于实测频谱数据的测试分析表明,所提的解释方法具有简洁直观和易于用户理解等特点。与基线方法相比,所标注的重要性部分凸显了中心频点和相邻频点的相关性。在性能恶化实验中,模型输出精度下降最多,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)指标平均分别比综合梯度方法、沙普利值采样和高斯扰动掩码方案高6.4%,26.2%和30.0%;在性能恢复实验中,模型输出精度改善最大,MAPE指标平均分别比前述三种对比方案低7.6%,32.2%和32.8%。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱预测 可解释人工智能 时间序列预测

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基于频谱预测的认知无线接入研究

17

作者 杨丰瑞 盛魏巍 李校林 《中国新通信》 2009年第7期22-24,共3页

本文提出基于认知无线电的语音类业务,来扩大认知无线电的应用范围。并且针对认知无线电中,频谱变化时,会强制中断语音类业务,降低认知无线电服务质量,引入一种基于测量的不断修正的频谱资源预测模型。通过频谱资源预测模型,在发生强制... 本文提出基于认知无线电的语音类业务,来扩大认知无线电的应用范围。并且针对认知无线电中,频谱变化时,会强制中断语音类业务,降低认知无线电服务质量,引入一种基于测量的不断修正的频谱资源预测模型。通过频谱资源预测模型,在发生强制中断时或者前,提前切换到其他在下一时刻发生强制中断率低的信道。 展开更多

关键词 语音类业务 频谱资源预测 AR模型

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采用深度图像推断的认知无线电频谱预测算法

18

作者 彭闯 王伦文 《信息对抗技术》 2023年第2期66-74,共9页

针对认知无线电频谱预测效率不高的问题,提出了一种采用深度图像推断的频谱预测算法。该算法将序列预测问题转化为图像推断问题,构建深度图像推断网络实现无线电频谱预测。首先,对历史频谱数据进行预处理,提取频谱数据的变化特征;其次,... 针对认知无线电频谱预测效率不高的问题,提出了一种采用深度图像推断的频谱预测算法。该算法将序列预测问题转化为图像推断问题,构建深度图像推断网络实现无线电频谱预测。首先,对历史频谱数据进行预处理,提取频谱数据的变化特征;其次,使用双支路多层并联卷积神经网络提取数据的深度特征,经池化、合并操作输出多层次特征信息;最后,融合不同层次提取的特征信息,实现频谱数据的预测和生成。在真实频谱数据的多个频段对算法性能进行验证,实验结果表明算法能够有效地实现电磁频谱数据的预测,具有预测精度高的特点。 展开更多

关键词 频谱预测 图像推断 卷积层 深度学习

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基于时空知识关联性深度挖掘的频谱能量预测方法研究

19

作者 郭兰图 刘玉超 +2 位作者 李雨倩 王美玉 韩宇 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期915-925,共11页

频谱能量预测是实现有限频谱资源高效利用的重要途径,而对历史电磁频谱数据进行多尺度、多维度的时空知识提取和关联关系挖掘,从而形成电磁环境画像是实现精准频谱能量预测的重要基础。对于单采集点的时间动态频谱能量数据,时域知识关... 频谱能量预测是实现有限频谱资源高效利用的重要途径,而对历史电磁频谱数据进行多尺度、多维度的时空知识提取和关联关系挖掘,从而形成电磁环境画像是实现精准频谱能量预测的重要基础。对于单采集点的时间动态频谱能量数据,时域知识关联关系挖掘受到频谱数据体量大及特征维度高的影响,本文提出了基于并行多模型融合的单点时域特征提取和预测方法;对于多点采集形成的区域频谱能量数据,受到时间动态和空间分布不均的双重影响造成时空知识关联关系挖掘困难,本文首先基于区域电磁环境的相关性构建区域电磁环境的相关关系图,然后基于关系图的关联信息设计了基于图卷积的网络预测模型,研究电磁环境中频谱能量预测问题。通过仿真实验,验证了无论是在单点时间动态场景下还是区域时空场景下,本文提出的方法均优于基线模型,具有良好的预测精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 频谱能量预测 时空知识 电磁环境画像 多模型融合 图卷积

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未来IMT系统频谱需求预测的现状与展望 被引量：7

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作者 王坦 黄标 庞京 《电信科学》 北大核心 2013年第4期125-130,共6页

为了满足下一代国际移动通信(IMT)系统的用频需求,实现频谱资源的科学分配和使用,避免超前分配导致的资源浪费,需要对其频谱需求总量做出合理预测,以支撑后续频谱规划与指配工作。对IMT频谱预测相关工作的现状进行了阐述,通过分析,对预... 为了满足下一代国际移动通信(IMT)系统的用频需求,实现频谱资源的科学分配和使用,避免超前分配导致的资源浪费,需要对其频谱需求总量做出合理预测,以支撑后续频谱规划与指配工作。对IMT频谱预测相关工作的现状进行了阐述,通过分析,对预测工作中的关键因素进行了归纳与总结,以期为后续工作提供借鉴。 展开更多

关键词 频谱需求 频谱预测 国际移动通信系统

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