基于长短期记忆网络的无人机认知无线电频谱预测

陈安民; 张春元; 张泽林

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基于长短期记忆网络的无人机认知无线电频谱预测

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为解决无线电频谱利用率低的问题,提出利用长短期记忆网络(LSTM)来预测一段时间内的无线电频谱信息,使得装有认知无线电的无人机能够机会性的接入频谱空洞,以提高无线电频谱的利用率。首先分别建立整合移动平均自回归(ARIMA),时延神经网络(TDNN)以及LSTM的预测模型,其次构建3种预测模型相应的预测算法,最后利用提出的LSTM预测模型与同样具有时序型预测模型的ARIMA和TDNN在预测误差上的比较,证明该LSTM网络在预测具有时序型的无人机频谱信息中具有更好的预测性能。

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来源
《国外电子测量技术》 |2021年第1期|37-43|共7页
作者
陈安民; 张春元; 张泽林;
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作者单位

中北大学机电工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类广播;计算技术、计算机技术;
关键词
无人机; 认知无线电; 频谱预测; LSTM; ARIMA; TDNN;

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