典型文献
基于复合2D-LSTM网络的频谱预测研究
文献摘要：
频谱预测技术对提升物联网频谱利用效率具有重要作用,受到广泛关注和研究.根据实际频谱环境数据的时-频域相关性和时间上的周期性特征,提出一种基于二维采样的长短时记忆网络预测模型2D-SPLSTM.在充分利用历史频谱数据时-频域相关性的基础上,通过采样融合了历史频谱数据中的接近趋势和周期趋势.仿真表明,2D-SPLSTM模型在实际频谱环境数据中获得了明显的性能提升,并在均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和R2分数性能指标方面得到验证.同时,在跨步预测场景中,提出的模型有着更稳定、优越的性能,进一步说明了模型的有效性.
文献关键词：
认知无线电;频谱预测;2D-LSTM网络;激活函数;频谱演化;时间复杂度
中图分类号：
作者姓名：
孔青;张建照;柳永祥
作者机构：
国防科技大学第六十三研究所,江苏 南京 210000
文献出处：
引用格式：
[1]孔青;张建照;柳永祥-.基于复合2D-LSTM网络的频谱预测研究)[J].物联网技术,2022(10):36-39,44
A类：
SPLSTM,频谱演化
B类：
2D,频谱预测,预测研究,预测技术,频谱利用,环境数据,频域,长短时记忆网络,频谱数据,过采样,性能提升,RMSE,平均绝对百分比误差,MAPE,跨步,更稳,认知无线电,激活函数,时间复杂度
AB值：
0.310114
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
