【摘要】：針對傳統(tǒng)頻譜占用度分析模型由于未考慮序列的非線性非平穩(wěn)特性,導致無法準確描述頻譜占用度特性的問題,該文提出將集合經(jīng)驗模式分解(EEMD)方法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)的方法結合應用于頻譜占用度時間序列建模方法中,采用EEMD+ANN的頻譜占用度序列建模和預測方法.首先應用EEMD分解算法把原始頻譜占用度時間序列分解成不同尺度的基本模態(tài)分量,再根據(jù)不同尺度的基本模態(tài)分量分別構建ANN模型,提高了模型針對復雜頻譜占用度時間序列的學習能力.結合實測數(shù)據(jù)分析,表明該模型相對傳統(tǒng)頻譜占用度模型具有更高的擬合和預測精度,驗證了該方法的正確性與有效性.
[Abstract]:In view of the problem that the traditional spectrum occupancy analysis model can not accurately describe the spectrum occupancy characteristics because it does not take into account the nonlinear and non-stationary characteristics of the sequence. In this paper, the method of set empirical mode decomposition (EEMD) combined with artificial neural network (ANN) is applied to the modeling of spectrum occupancy time series. EEMD ANN is used to model and predict the spectrum occupancy series. First, the original spectrum occupancy time series is decomposed into basic modal components of different scales by using EEMD decomposition algorithm, and then the ANN model is constructed according to the basic modal components of different scales. The learning ability of the model for complex spectrum occupancy time series is improved. The analysis of the measured data shows that the proposed model has higher fitting and prediction accuracy than the traditional spectral occupancy model. The correctness and validity of the proposed method are verified.
【作者單位】： 北京航空航天大學電子信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61371007)
【分類號】：TN98;TP183

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本文編號：2176375