[发明专利]认知无线电系统中基于卷积神经网络的频谱预测方法

摘要

认知无线电系统中基于卷积神经网络的频谱预测方法，本发明经过较短时间训练即可获得较高预测准确度，属于信息与通信领域。本发明包括：以周期T对频带F进行不间断地频谱感知，从t0时刻起记录多个频谱感知的和它们对应的将t0+kT记为tk,k＝0,1,…；表示tk时刻频带F所有信道占用情况，表示从tk+T时刻起各信道的空闲的感知周期数；将和喂入卷积神经网络中，对卷积神经网络进行训练，在训练中，用于制作标签；步骤3、利用训练完成的卷积神经网络不断地根据各个时刻的预测出未来空闲概率最大的信道C。

主权项

1.一种认知无线电系统中基于卷积神经网络的频谱预测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、以周期T对频带F进行不间断地频谱感知，从t₀时刻起记录多个频谱感知的信道环境状态矩阵和它们对应的信道空闲时长矢量将t₀+kT记为t_k,k＝0,1,…；表示t_k时刻频带F所有信道占用情况，表示从t_k+T时刻起各信道的空闲的感知周期数；步骤2、将记录的多个频谱感知结果矩阵和对应的喂入卷积神经网络中，对卷积神经网络进行训练，在训练中，用于制作标签；步骤3、利用训练完成的卷积神经网络不断地根据各个时刻的信道环境状态矩阵预测出未来空闲概率最大的信道C。