【摘 要】
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无线频谱是一项重要的、难以再生的自然资源。由于无线电产业的蓬勃增长和通信技术的迅猛发展,频谱资源正变得愈加紧缺。众多的频谱测量结果表明,目前现有的静态频谱资源分配策略使得频谱利用不完全,导致了频谱浪费的现象。面临上述频谱短缺与利用不足的矛盾,认知无线电目前被看作是提升频谱利用率的有效措施。在认知无线电技术中,最主要就是通过频谱感知获取频谱状态,但是感知会存在较大的处理时延、能量消耗等缺点。为了克服
【基金项目】
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国家自然科学基金——面向非确定性小样本空间的三维动态频谱预测机理与方法,项目编号:62171163；
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无线频谱是一项重要的、难以再生的自然资源。由于无线电产业的蓬勃增长和通信技术的迅猛发展,频谱资源正变得愈加紧缺。众多的频谱测量结果表明,目前现有的静态频谱资源分配策略使得频谱利用不完全,导致了频谱浪费的现象。面临上述频谱短缺与利用不足的矛盾,认知无线电目前被看作是提升频谱利用率的有效措施。在认知无线电技术中,最主要就是通过频谱感知获取频谱状态,但是感知会存在较大的处理时延、能量消耗等缺点。为了克服过大的时延能耗等缺点,研发人员专门设计了频谱预测技术,通过对历史频谱信息进行经验总结和学习,从而发现其内在的相关性并对未来时刻信道占用情况进行合理的预测,从而提高频谱利用率。传统进行时频频谱预测的缺点在于时间复杂度较大,因此本文主要进行基于图神经网络的频谱预测来提升预测速度。本文对频谱占用模型进行了调研和分析,排队论更为贴合实际的频谱占用统计规律,因此选择高频使用的排队论模型进行频谱占用的建模,作为产生频谱信道数据的依据。考虑到现实情况中硬件存在的一些固有限制、信号传输的损耗以及频谱感知算法可能存在的不足和缺陷,导致数据会存在一定错误,因此还对仿真的频谱数据加入一定概率的错误数据用以仿真。利用conv LSTM提取频谱数据的时频相关性,进行时频频谱预测,算法的评价指标为准确率、精确率、召回率和F1得分。由于卷积神经网络提取的是规则数据结构的相关性,没有考虑信道动态变化以及各个信道节点之间的相关性影响,研究了基于图卷积神经网络GCN和LSTM网络结合的GCN-LSTM频谱预测模型,并且对比了GCN-LSTM和conv LSTM的在正确数据集和有一定错误数据的数据集上的预测性能和算法运行时间。结果表明在保证预测性能的前提下,基于GCN-LSTM预测算法的实时性大大提升。另外由于LSTM的结构比较复杂,需要的参数比较多,为了提高GCN-LSTM的实时性,将LSTM换成GRU网络,进行基于GCN-GRU网络的频谱预测。同时考虑不同时间步对频谱预测的影响,在GCN-LSTM和GCN-GRU模型中引入了注意力机制,来为不同时间分配不同的权重,实现更好的预测。
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