【摘 要】
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当下,人类社会在信息时代的推动下高速发展,人们对移动通信的需求也在不断提升,未来频谱数据将爆炸式的增长,频谱资源需求将加倍增加。然而,频谱大数据高速处理研究尚未成熟,频谱资源的有限性无法改变。张量分析作为一种多维数据高效处理工具,能综合多维度信息,为频谱数据压缩、频谱资源优化提供了不同的解决思路。本文探讨了张量理论在解决频谱数据量大、频谱资源匮乏方面的优势,从频谱数据压缩、频谱感知、频谱预测等研究
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当下,人类社会在信息时代的推动下高速发展,人们对移动通信的需求也在不断提升,未来频谱数据将爆炸式的增长,频谱资源需求将加倍增加。然而,频谱大数据高速处理研究尚未成熟,频谱资源的有限性无法改变。张量分析作为一种多维数据高效处理工具,能综合多维度信息,为频谱数据压缩、频谱资源优化提供了不同的解决思路。本文探讨了张量理论在解决频谱数据量大、频谱资源匮乏方面的优势,从频谱数据压缩、频谱感知、频谱预测等研究方向入手,引入张量理论,根据张量分解和张量补全算法的特点,提出应用于频谱数据处理可行性方案,探究破解频谱大数据与频谱资源短缺难题的方法,并利用Matlab软件进行仿真和验证。本文的主要工作如下:（1）针对未来频谱数据量大的问题,从主成分分析的角度出发,提出基于张量分解的频谱数据压缩方案,解决高阶数据冗余压缩的问题,仿真表明,基于张量分解的压缩方法更具优势;（2）针对未来通信频谱利用率低的问题,提出基于张量补全的频谱感知方案,描述其解决方案的,结合宽带感知、协作感知的优势,提高频谱状态的检测率;并利用定性分析的方法证明方案的有效性。（3）针对未来频谱数据之间具有相关性的特点,提出基于张量补全的频谱预测方案,利用预填充方法与张量补全算法相结合的形式,对下一时刻频谱状态进行预测,并分析其预测性能。
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