应用于认知无线电频谱预测的小波神经网络模型

• 作者: 何明星 刘泽民 朱正国 柳荣其
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线电 频谱预测 小波神经网络 模型 预测精度 小波基函数
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 86-89
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3987字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.017

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘泽民	攀枝花学院数学与计算机学院	10	17	2.0	3.0
2	柳荣其	西华大学计算机与软件工程学院	22	86	5.0	8.0
3	何明星	西华大学计算机与软件工程学院	54	255	8.0	13.0
4	朱正国	攀枝花学院数学与计算机学院	23	57	4.0	6.0