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认知无线电系统中基于卷积神经网络的频谱预测方法

摘要

认知无线电系统中基于卷积神经网络的频谱预测方法,本发明经过较短时间训练即可获得较高预测准确度,属于信息与通信领域。本发明包括:以周期T对频带F进行不间断地频谱感知,从t0时刻起记录多个频谱感知的和它们对应的将t0+kT记为tk,k=0,1,…;表示tk时刻频带F所有信道占用情况,表示从tk+T时刻起各信道的空闲的感知周期数;将和喂入卷积神经网络中,对卷积神经网络进行训练,在训练中,用于制作标签;步骤3、利用训练完成的卷积神经网络不断地根据各个时刻的预测出未来空闲概率最大的信道C。

著录项

  • 公开/公告号CN109245840A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-01-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN201811198367.3

  • 申请日2018-10-15

  • 分类号H04B17/373(20150101);H04B17/382(20150101);H04B17/391(20150101);H04W74/08(20090101);

  • 代理机构23109 哈尔滨市松花江专利商标事务所;

  • 代理人高倩

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2024-02-19 08:37:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-02-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04B17/373 申请日:20181015

    实质审查的生效

  • 2019-01-18

    公开

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