文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200749
中文引用格式： 遲文升，袁亶，肖宗豪. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能認(rèn)知頻譜預(yù)測技術(shù)研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2021，47(1)：64-68.
英文引用格式： Chi Wensheng，Yuan Dan，Xiao Zonghao. Research on intelligent cognitive spectrum prediction technology based on BP neural network[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(1)：64-68.
0 引言
隨著技術(shù)的發(fā)展，無線電通信得以快速發(fā)展，然而由于頻譜的不可再生性，導(dǎo)致無線電頻譜越來越密集，通信資源也變得異常稀缺。為充分合理利用無線電頻譜資源，頻譜預(yù)測技術(shù)成為研究的熱點。
頻譜預(yù)測技術(shù)[1-3]是通過檢測過去一段時間內(nèi)頻譜的使用情況來預(yù)測未來一段時間可能存在的空閑頻譜和其所處的位置并對其進(jìn)行利用。
現(xiàn)有頻譜預(yù)測主要包括自回歸頻譜預(yù)測[4-5]、機器學(xué)習(xí)[6-8]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜預(yù)測[9-11]和馬爾可夫模型頻譜預(yù)測[12-14]。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于馬爾可夫的預(yù)測較準(zhǔn)確，但收斂時間長，時效性差[15]。相較于其他頻譜預(yù)測方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可消除對參數(shù)設(shè)置和概率計算的需求[16]，可利用構(gòu)建的模型提前滿足預(yù)定性能指標(biāo)提高頻譜效率和節(jié)約能源。
在利用認(rèn)知無線電信道狀況預(yù)測時，需提前知道授權(quán)的信道狀態(tài)的各項特征，而在實際操作過程中，這是難以做到的。頻譜預(yù)測技術(shù)能夠使頻譜接入更為有效，并增強在時域和空間域的頻譜利用靈活性，通過研究頻譜感知的結(jié)果來對接下來的時間段內(nèi)的頻譜利用情況進(jìn)行一個預(yù)測，據(jù)此采用能夠被使用的信道或停止對授權(quán)用戶將要占用的信道的使用，這樣就可以避免各用戶之間發(fā)生沖突同時頻譜的利用效率得以提高。頻譜預(yù)測技術(shù)是通過檢測過去一段時間內(nèi)頻譜的使用情況來預(yù)測未來一段時間可能存在的空閑頻譜和其所處的位置并對其進(jìn)行利用。探索基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能認(rèn)知頻譜預(yù)測技術(shù)是非常有益的。
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作者信息:
遲文升1，2，袁 亶1，肖宗豪3
(1.空軍工程大學(xué) 裝備管理與無人機工程學(xué)院，陜西 西安710051；
2.西安電子科技大學(xué) 機電工程學(xué)院，陜西 西安710071；3.空軍工程大學(xué) 研究生學(xué)院，陜西 西安710051)