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基于信号能量分布拟合优度的长短时记忆网络频谱感知算法研究
基于信号能量分布拟合优度的长短时记忆网络频谱感知算法研究
摘要：随着无线通信技术的不断发展，频谱资源的稀缺性成为限制无线通信系统容量和性能的重要因素。频谱感知技术作为一种有效的频谱利用手段，实时监测和识别已用频谱空间的使用状况，极大地提高了频谱资源的利用效率。本文提出了一种基于信号能量分布拟合优度的长短时记忆网络频谱感知算法，通过对信号能量分布的建模和拟合分析，实现对频谱空间的感知和利用。通过实验结果验证了该算法的有效性和优越性。
1.引言
无线通信技术的发展对频谱资源提出了更高的要求。然而，由于频谱资源的有限性，频谱稀缺性成为限制无线通信系统容量和性能的主要瓶颈。为了解决频谱资源利用不足的问题，频谱感知技术被广泛应用于无线通信系统中。频谱感知技术可以实时监测和识别已用频谱空间的使用状况，以便合理利用未被利用的频谱资源。
2.相关工作
过去的研究主要集中在频谱感知算法的设计和实现上。常见的频谱感知算法包括能量检测法、功率谱密度估计法和协方差矩阵估计法等。然而，这些算法在实际应用中存在一些问题，如对噪声和干扰的抵抗能力较差等。
3.长短时记忆网络介绍
长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，它能够有效地捕捉长期依赖关系。LSTM具有输入门、遗忘门和输出门等关键组件，可以有效地处理序列数据。在频谱感知领域，LSTM被广泛应用于频谱识别和频谱预测等任务。
4.基于信号能量分布拟合优度的LSTM频谱感知算法
本文提出了一种基于信号能量分布拟合优度的LSTM频谱感知算法。该算法通过对信号能量分布的建模和拟合，实现对频谱空间的感知和利用。具体步骤如下：
4.1数据预处理
首先，对接收到的信号进行预处理。该步骤包括信号采样、频谱分析和功率谱密度估计。
4.2信号能量分布建模
在接下来的步骤中，我们将对信号能量分布进行建模。我们使用LSTM网络对信号能量分布进行学习，以便对未知信号进行预测。
4.3信号能量分布拟合优度
在本步骤中，我们将计算建模结果与实际信号能量分布之间的拟合优度。我们使用拟合优度作为衡量模型准确性的指标，以评估算法的性能。
5.实验结果分析
通过对真实数据集的实验，我们验证了所提出算法的有效性和优越性。实验结果表明，所提出的算法在频谱感知任务中具有较好的准确性和稳定性。
6.结论
本文提出了一种基于信号能量分布拟合优度的LSTM频谱感知算法，并通过实验结果验证了其有效性。该算法在频谱感知任务中具有较好的准确性和稳定性，可以为无线通信系统提供更高的频谱资源利用效率。
参考文献：
[1]Chen,X.,Ma,J.,Cao,Z.,etal.(2018).SpectrumSensingbyGANs-BasedDeepLearninginCognitiveRadioNetworks.IEEEAccess,6,55192-55203.
[2]Liu,S.,Chen,C.,Sun,Y.,etal.(2019).ANovelSpectrumSensingSchemeBasedonRecurrentNeuralNetworksinCognitiveRadioNetworks.IEEEAccess,7,12976-12986.
[3]Huang,S.,Gao,H.,Zhang,Y.,etal.(2020).ADeepLearningBasedSpectrumSensingAlgorithmforCognitiveRadioNetworks.IEEEAccess,8,70149-70163.