【摘 要】
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认知无线电技术的提出,一定程度上提高了频谱利用率,然而在传统频谱感知中,认知用户对所有频带进行感知会造成大量的能量损耗和处理时延,针对该问题,频谱预测技术受到研究人
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认知无线电技术的提出,一定程度上提高了频谱利用率,然而在传统频谱感知中,认知用户对所有频带进行感知会造成大量的能量损耗和处理时延,针对该问题,频谱预测技术受到研究人员的广泛关注。在频谱预测技术能够为认知用户提供更好的频谱接入条件,减少认知用户和主用户之间产生的数据传输冲突,避免对主用户通信造成干扰,降低响应时延,增加网络的吞吐量。针对采用BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)进行预测时,存在收敛速度慢和预测精度不足的问题,本文研究了使用模糊小波神经网络(Fuzzy Wavelet Neural Network,FWNN)进行信道状态预测,该网络具有模糊推理和神经网络的学习能力,且小波变换有着良好的时频局域化性质,因此具有较好的适应性和预测精度。仿真结果表明,该预测算法可以获得比BP神经网络预测算法更高的预测精度,预测性能得到了有效提升。另外分析了在不同通信量强度下算法的预测性能,基于FWNN预测模型具有更小的错误预测概率;针对认知无线电频谱感知,研究了基于频谱预测的频谱感知,增加频谱预测可以减少感知时延,降低干扰率;最后研究了多信道情况下,时域相关度对频谱预测性能的影响。
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