基于神经网络的频谱占用状态的预测方法以及装置

    公开(公告)号:CN103209417B

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201310069826.9

    申请日:2013-03-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的频谱占用状态的预测方法以及装置。所述基于神经网络的频谱占用状态的预测方法包括以下步骤:步骤S1:构建神经网络并采用修剪算法确定神经网络各层以及各神经元的初始参数;步骤S2:向神经网络中输入集合{bi,bi-1,…,bi-m}中各元素,将神经网络的输出结果与以表征第i+1时序预设频段占用状态的表征变量hi+1进行比较;根据比较结果修正初始参数得到预测参数;bi为第i时序预设频段的信号强度,i为正整数,m为小于i的正整数数;步骤S3:同时向神经网络输入集合{bi+1,bi,…,bi-m+1}中各元素,神经网络输出表征第i+2时序预设频段的占用状态的预测表征变量Hi+2,根据预测表征变量Hi+2判定i+2时序预设频段的占用状态,具有计算复杂度低,实现简单的优点。

    基于神经网络的频谱占用状态的预测方法以及装置

    公开(公告)号:CN103209417A

    公开(公告)日:2013-07-17

    申请号:CN201310069826.9

    申请日:2013-03-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的频谱占用状态的预测方法以及装置。所述基于神经网络的频谱占用状态的预测方法包括以下步骤:步骤S1:构建神经网络并采用修剪算法确定神经网络各层以及各神经元的初始参数;步骤S2:向神经网络中输入集合{bi,bi-1,…,bi-m}中各元素,将神经网络的输出结果与以表征第i+1时序预设频段占用状态的表征变量hi+1进行比较;根据比较结果修正初始参数得到预测参数;bi为第i时序预设频段的信号强度,i为正整数,m为小于i的正整数数;步骤S3:同时向神经网络输入集合{bi+1,bi,…,bi-m+1}中各元素,神经网络输出表征第i+2时序预设频段的占用状态的预测表征变量Hi+2,根据预测表征变量Hi+2判定i+2时序预设频段的占用状态,具有计算复杂度低,实现简单的优点。

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