机器学习在频谱大数据分析与处理上的应用

• 作者: 史通 王世强 王洁 罗畅 肖军
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 无线通信 频谱大数据 机器学习 深度学习 博弈学习
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 47-51
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2018.06.009

摘要

作为通信的主要方式,无线通信产生了极具价值的频谱大数据.而机器学习作为新兴的智能算法,可以挖掘出频谱大数据中的有用信息,作出正确的频谱预测和决策,以提高频谱资源的利用率.对机器学习和频谱大数据进行了简要介绍;结合频谱大数据的四大特点,讨论了用于频谱大数据分析的4种机器学习方法 ——分布并行学习、极速学习机、核学习、深度学习;又以频谱大数据的智能预测和决策为目的,讨论了用于频谱大数据处理的两种机器学习方法 ——强化学习、博弈学习;最后对机器学习方法在频谱大数据上的应用前景进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洁	空军工程大学防空反导学院	97	416	10.0	13.0
2	王世强	空军工程大学防空反导学院	21	119	6.0	10.0
3	罗畅	空军工程大学防空反导学院	19	80	6.0	7.0
4	肖军	空军工程大学防空反导学院	9	20	3.0	4.0
5	史通	空军工程大学防空反导学院	6	14	2.0	3.0