基于机器学习的无线频谱占用预测研究

• 作者: 李争平 栗卓然 王翀
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 无线频谱资源 软件无线电 频谱感知 机器学习 Matlab SVM
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 可靠传输
• 页码范围: 31-32
• 页数: 2页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2020.04.008

摘要

为解决无线频谱资源利用率较低的问题,文中提出了基于机器学习的无线频谱占用预测方法,实现了对无线频谱资源占用情况的预测.通过软件无线电平台感知无线频谱资源的占用情况,利用机器学习算法对无线频谱资源占用数据进行训练和预测.经过实际测试的验证与应用,效果显著,可以有效预测无线频谱资源占用情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李争平	北方工业大学信息学院	26	21	3.0	4.0
2	王翀	北方工业大学信息学院	3	0	0.0	0.0
3	栗卓然	北方工业大学信息学院	3	0	0.0	0.0