声明
第一章 绪 论
1.1 研究工作的背景与意义
1.1.1 认知无线电背景
1.1.2 频谱预测的主要内容
1.1.3 频谱预测的重要性
1.2 频谱预测的国内外研究历史与现状
1.2.1 空域频谱预测研究历史与现状
1.2.2 信道状态预测研究历史与现状
1.3 本文的主要贡献与创新
1.4 本论文的结构安排
第二章 递归神经网络的基本原理
2.1 单元同时递归神经网络(CSRN)原理分析
2.2 时间递归神经网络原理分析
2.2.1 经典RNN
2.2.2 长短时记忆网络LSTM
2.2.3 GRU网络结构
2.2.4 三种网络结构的对比
2.2.5 基于循环神经网络的seq-to-seq架构
2.3 本章小结
第三章 基于CSRN网络的空域频谱预测
3.1 适用于空域频谱预测的CSRN网络结构设计
3.1.1 空域频谱预测和迷宫问题的可类比性
3.1.2 空域频谱预测的数据结构特性分析
3.1.3 适用于空域频谱预测的CSRN网络结构分析
3.1.4 模型性能衡量标准
3.2 实验
3.2.1 空间频谱数据收集
3.2.2 参数设置
3.2.3 仿真实验
3.3 本章小结
第四章 基于seq-to-seq网络的信道状态预测技术
4.1 信道状态数据仿真方法
4.1.1 隐马尔可夫模型
4.1.2 排队系统模型
4.2 基于seq-to-seq的信道状态预测技术研究
4.2.1 基于seq-to-seq的信道状态预测模型
4.2.2 对比算法:基于MLP的信道状态预测模型介绍
4.2.3 模型性能评估指标
4.3 实验
4.3.1 单信道的状态预测实验
4.3.2 多信道的状态预测实验
4.4 本章小结
第五章 全文总结与展望
5.1 全文总结
5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果