隨著無線通信技術(shù)的普及,頻譜資源日益緊張。如何提高頻譜利用效率已成為學(xué)術(shù)界與工業(yè)界都在關(guān)注的問題。視頻直播作為近年來興起且流行的多媒體形式,受到了年輕人的喜愛。但是視頻直播系統(tǒng)需要工作在一個(gè)高速率、低時(shí)延、低干擾的無線環(huán)境,這與頻譜資源緊張的問題形成了一個(gè)嚴(yán)重的矛盾。頻譜資源緊張容易造成頻譜擁塞現(xiàn)象,頻譜感知與動(dòng)態(tài)頻譜接入是解決頻譜擁塞問題的一種有效途徑。通過利用認(rèn)知無線電或者深度學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)感知并接入頻譜,達(dá)到緩解頻譜擁塞的目的。本文以視頻直播系統(tǒng)為研究場景,對基于認(rèn)知無線電技術(shù)的頻譜感知和基于深度學(xué)習(xí)的頻譜預(yù)測實(shí)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)頻譜接入技術(shù)進(jìn)行深入研究,論文主要工作如下:首先,為研究視頻直播場景下使用動(dòng)態(tài)頻譜接入技術(shù)解決頻譜擁塞問題,本文設(shè)計(jì)了基于USRP RIO軟件無線電平臺的視頻直播系統(tǒng)。首先,根據(jù)室內(nèi)通信的環(huán)境條件,設(shè)計(jì)了視頻直播系統(tǒng)的框架以及組成部件。系統(tǒng)以集中式網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),包含了信息融合中心、家庭基站和用戶。然后,闡述了各個(gè)組成部分所負(fù)責(zé)的功能與物理實(shí)現(xiàn)方式。最后,以系統(tǒng)流程圖為參照,說明了視頻直播系統(tǒng)的工作流程。其次,為研究使用認(rèn)知無線電技術(shù)解決頻譜擁塞問題,本文將物理層干擾...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 認(rèn)知無線電技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 深度學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
第二章 認(rèn)知無線電、家庭基站以及深度學(xué)習(xí)綜述
    2.1 認(rèn)知無線電綜述
        2.1.1 認(rèn)知無線電技術(shù)
        2.1.2 頻譜感知技術(shù)
        2.1.3 動(dòng)態(tài)頻譜接入技術(shù)
        2.1.4 USRP RIO軟件無線電平臺
    2.2 家庭基站
    2.3 深度學(xué)習(xí)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于USRP RIO的視頻直播系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)
        3.2.1 視頻直播系統(tǒng)框架
        3.2.2 視頻直播系統(tǒng)的部署與實(shí)現(xiàn)
    3.3 系統(tǒng)流程
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于雙層驅(qū)動(dòng)干擾協(xié)調(diào)的視頻直播系統(tǒng)研究
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 基于雙層驅(qū)動(dòng)干擾協(xié)調(diào)的視頻直播系統(tǒng)模型
        4.2.2 系統(tǒng)流程
    4.3 雙層干擾協(xié)調(diào)策略研究
        4.3.1 融合策略
        4.3.2 調(diào)度策略
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)平臺設(shè)置
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置
        4.4.3 結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的視頻直播系統(tǒng)研究
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)模型
        5.2.1 基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的視頻直播系統(tǒng)模型
        5.2.2 基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的視頻直播系統(tǒng)流程
    5.3 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測
        5.3.1 逐時(shí)隙預(yù)測場景
        5.3.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
        5.3.3 深度學(xué)習(xí)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    5.4 結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝



本文編號：3870789