【摘 要】
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随着无线通信技术及其增值业务的迅速发展,致使人们对数据流量的需求呈爆炸性增长,这给当前及未来无线通信网络带来了诸多技术挑战。数据流量迅猛增长的需求迫使人们重新考虑无线频谱再分配问题,以便在频谱资源有限的情况下给整个网络提供足够的吞吐量。认知无线电技术能够有效改善无线频谱的分配,从而缓解无线电频谱资源的紧缺状态,提高了频谱的利用率。本文采用机器学习理论研究频谱预测技术和频谱共享技术,实现频谱分配,提
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随着无线通信技术及其增值业务的迅速发展,致使人们对数据流量的需求呈爆炸性增长,这给当前及未来无线通信网络带来了诸多技术挑战。数据流量迅猛增长的需求迫使人们重新考虑无线频谱再分配问题,以便在频谱资源有限的情况下给整个网络提供足够的吞吐量。认知无线电技术能够有效改善无线频谱的分配,从而缓解无线电频谱资源的紧缺状态,提高了频谱的利用率。本文采用机器学习理论研究频谱预测技术和频谱共享技术,实现频谱分配,提出能够提升频谱利用率的方法。本文的主要工作如下:(1)将残差网络(Residual network,Res Net)、通道和空间注意力模块(Channel and Spatial attention modules)以及门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)结合提出了一种名为RCS-GRU的新型深度神经网络应用于频谱预测。该模型首先使用残差网络获得较长时间尺度上的频谱数据规律,然后基于卷积注意块中的通道和空间注意提取时间和空间上的频谱状态信息,最后利用门控循环单元用于挖掘频谱的历史信息占用状态并预测下一个时刻的频谱状态。仿真结果表明,RCS-GRU模型的预测精度优于其他网络模型,且在真实的信道模型中的预测效果更好。(2)研究了基于隐性马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的分级频谱共享接入技术,并针对次用户(Secondary User,SU)的频谱共享能力,提出基于HMM的SU容量的研究。该技术采用主用户(Primary User,PU)系统和SU系统独立建模的分级频谱共享模型,利用HMM估计初始状态参数,使用HMM预测机制来确定SU和PU在频谱接入过程中碰撞概率,并实现仿真。仿真结果表明,基于频谱感知预测算法的分级频谱共享方法可以极大的提高认知用户接入的成功率和稳定性。
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