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公开(公告)号：CN119211944A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411374846.1
申请日：2024-09-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04W16/14 , H04B17/382 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 一种基于联合神经网络的动态频谱共享方法，属于频谱预测方法领域。针对频谱资源利用率不高和匮乏的问题，对于如何获取频谱资源，提出一种基于联合神经网络的动态频谱共享方法，包括：改进LSTM循环神经网络，提取时间序列数据的特征；设计基于长短时记忆网络LSTM与循环神经网络RNN结合的频谱感知模型；设计基于BP神经网络和GRNN神经网络的时间序列预测模型；并用频谱感知检测到的数据来提升频谱预测的准确性从而增强频谱利用率，使得动态频谱接入更好的完成。本发明解决了RNN模型中长期存在的依赖问题同时减弱了因长距离而使历史信息丢失的风险，进而提高未来频谱的趋势预测结果的准确性。
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