高铁中基于改进GM(1,1)马尔可夫模型的频谱预测策略

• 作者: 白天晟 陈永刚
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高速铁路 认知无线电 频谱预测 新陈代谢灰色模型(GM(1,1)) 二次加权马尔可夫
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与信息通信
• 页码范围: 34-43
• 页数: 10页
• 分类号: TN929.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.201901230042

摘要

针对现有高铁环境中沿线网络复杂且频谱利用率低的问题,将具有人工智能特性的认知基站引入高铁无线通信,并提出一种新的改进灰色GM(1,1)马尔可夫模型对频谱进行预测.与其他方法不同,分别从主用户到来时间及其持续时间两方面进行预测,建立信道的占用/空闲模型.通过新陈代谢GM(1,1)对历史序列的1步预测结果进行对比,得到最佳历史序列个数,并对最佳序列预测值利用二次加权马尔可夫模型进行校正,该校正模型分别对各步长的转移概率和各概率的转移状态进行加权,使其更加适应真实的高铁无线通信场景.通过MATLAB实验仿真,将新的改进GM(1,1)马尔可夫模型与灰色关联度模型的拟合程度和1步预测精度进行对比.结果表明,就时间序列预测而言,该模型对历史序列的拟合程度及1步预测精度更高.因此,该模型能够有效进行频谱预测,提高预测性能.