[发明专利]基于LSTM神经网络的认知无线电频谱感知方法

权利要求书

1.基于LSTM神经网络的认知无线电频谱感知方法，其特征是：它包括以下步骤：

步骤一、建立LSTM神经网络模型；

步骤二、对信道状态信息进行采集，获得信道状态数据集；

步骤三、对步骤二获得的信道状态数据集中的数据进行处理，获得处理后的数据集；

步骤四、利用步骤三获得的处理后的数据集对步骤一建立的LSTM神经网络模型进行训练，获得训练后的LSTM神经网络模型；

步骤五、采用步骤四获得的训练后的LSTM神经网络模型对认知无线电频谱进行感知，

完成一次基于LSTM神经网络的认知无线电频谱感知，返回步骤一，进行下一次基于LSTM神经网络的认知无线电频谱感知。

2.根据权利要求1所述的基于LSTM神经网络的认知无线电频谱感知方法，其特征在于它还包括步骤六、对步骤五的基于LSTM神经网络的认知无线电频谱感知的预测正确率获知步骤，具体为：它是通过acc值来考察：

所述acc值为信道被正确预测为空闲的时隙与正确预测为繁忙的时隙的总和与该信道上所有时隙的和之比：

3.根据权利要求1所述的基于LSTM神经网络的认知无线电频谱感知方法，其特征在于步骤三中、对步骤二获得的信道状态数据集中的数据进行处理，具体为：

步骤三一、对数据集中的数据进行预处理；获取有用信号信息；

步骤三二、根据步骤三一获取的有用信号信息获得信道占用度情况；

4.根据权利要求2所述的基于LSTM神经网络的认知无线电频谱感知方法，其特征在于它还包括步骤七、对步骤五的基于LSTM神经网络的认知无线电频谱感知的预测错误预测概率获知步骤，具体为：

根据公式：

获得。

5.根据权利要求2所述的基于LSTM神经网络的认知无线电频谱感知方法，其特征在于它还包括步骤八、对步骤五的基于LSTM神经网络的认知无线电频谱感知的错误预测的概率获知步骤，具体为：它根据公式：