基于LSTM神经网络的认知无线电协作频谱预测

摘要

针对频谱资源紧缺问题,采用认知无线电网络中协作频谱预测关键技术来提高频谱预测的准确率,该技术能够有效避免在单用户频谱预测中容易受到环境干扰而对预测结果产生影响的问题。首先利用排队论对授权信道状态进行建模,通过LSTM对信道未来时隙状态进行预测,然后汇总出最终的预测结果。最后通过将LSTM与RNN、MLP方法进行Python仿真对比,以预测准确率和F1值作为性能指标进行验证,结果表明LSTM优于其他两种算法。