認(rèn)知無線電技術(shù)的提出,一定程度上提高了頻譜利用率,然而在傳統(tǒng)頻譜感知中,認(rèn)知用戶對(duì)所有頻帶進(jìn)行感知會(huì)造成大量的能量損耗和處理時(shí)延,針對(duì)該問題,頻譜預(yù)測(cè)技術(shù)受到研究人員的廣泛關(guān)注。在頻譜預(yù)測(cè)技術(shù)能夠?yàn)檎J(rèn)知用戶提供更好的頻譜接入條件,減少認(rèn)知用戶和主用戶之間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傳輸沖突,避免對(duì)主用戶通信造成干擾,降低響應(yīng)時(shí)延,增加網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。針對(duì)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network,BPNN)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),存在收斂速度慢和預(yù)測(cè)精度不足的問題,本文研究了使用模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy Wavelet Neural Network,FWNN)進(jìn)行信道狀態(tài)預(yù)測(cè),該網(wǎng)絡(luò)具有模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力,且小波變換有著良好的時(shí)頻局域化性質(zhì),因此具有較好的適應(yīng)性和預(yù)測(cè)精度。仿真結(jié)果表明,該預(yù)測(cè)算法可以獲得比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法更高的預(yù)測(cè)精度,預(yù)測(cè)性能得到了有效提升。另外分析了在不同通信量強(qiáng)度下算法的預(yù)測(cè)性能,基于FWNN預(yù)測(cè)模型具有更小的錯(cuò)誤預(yù)測(cè)概率;針對(duì)認(rèn)知無線電頻譜感知,研究了基于頻譜預(yù)測(cè)的頻譜感知,增加頻譜預(yù)測(cè)可以減少感知時(shí)延,降低干擾率;最后研究了多信道情況...

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 頻譜預(yù)測(cè)研究意義
    1.3 認(rèn)知無線電頻譜預(yù)測(cè)方法
        1.3.1 基于馬爾可夫模型的頻譜預(yù)測(cè)
        1.3.2 基于回歸分析模型的頻譜預(yù)測(cè)
        1.3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜預(yù)測(cè)
    1.4 本文研究的主要內(nèi)容
第二章 模糊系統(tǒng)與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.1 模糊系統(tǒng)
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.3 模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合
    2.4 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.4.1 小波網(wǎng)絡(luò)
        2.4.2 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)
    2.5 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用實(shí)例
    2.6 本章總結(jié)
第三章 信道狀態(tài)建模與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜預(yù)測(cè)
    3.1 排隊(duì)系統(tǒng)模型
        3.1.1 單服務(wù)臺(tái)排隊(duì)系統(tǒng)
        3.1.2 多服務(wù)臺(tái)排隊(duì)系統(tǒng)
    3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜預(yù)測(cè)模型
    3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜預(yù)測(cè)過程
    3.4 本章總結(jié)
第四章 基于模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜預(yù)測(cè)
    4.1 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜預(yù)測(cè)模型
    4.2 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜預(yù)測(cè)過程
    4.3 基于模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜預(yù)測(cè)仿真
        4.3.1 基于不同通信強(qiáng)度的頻譜預(yù)測(cè)性能分析
        4.3.2 基于頻譜預(yù)測(cè)的頻譜感知性能分析
        4.3.3 基于多信道的模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜預(yù)測(cè)
    4.4 本章總結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)



本文編號(hào)：3828706