基于分层 Dirichlet 过程的频谱利用聚类和预测

• 作者: 刘阳阳 戴明威 黄晓霞
• 来源期刊: 集成技术
• 学科: 工学
• 关键词: 频谱利用特征提取 频谱利用预测 分层Dirichlet过程 Gibbs采样
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 66-74
• 页数: 9页
• 分类号: TN92
• 字数: 6262字
• 语种: 中文

摘要

认知无线电网络通过动态频谱接入技术，利用授权频段的空闲时段实现频谱共享。对频谱利用特征的描述和未来利用率的预测有利于实现高效频谱感知算法，进而优化频谱接入策略。通过对标准的分层Dirichlet过程进行扩展，提出了一种跨信道的非参数贝叶斯模型UTD-HDP(UTD扩展的分层Dirichlet过程)，用于无线频谱利用率数据的聚类分析和分布参数估计。利用该模型，可以自适应地描述无线频谱利用率的特征，实现了对未来时间频谱利用率的高精度预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄晓霞	中国科学院深圳先进技术研究院	23	216	8.0	14.0
2	刘阳阳	中国科学院深圳先进技术研究院	2	3	1.0	1.0
6	戴明威	中国科学院深圳先进技术研究院	2	2	1.0	1.0