基于BP神经网络的智能认知频谱预测技术研究

为了使通信用户频谱接入更为有效,增强在时域和空间域的频谱利用灵活性,首先介绍采用最速下降法进行学习的BP神经网络过程,并对BP神经网络的频谱预测算法进行数学建模。通过对一段时期内的电磁频谱状态的学习训练,调节参数使算法模型建立输入数据与输出结果之间的认知关系,进而改变BP神经网络算法自身的结构,优化权值与阈值,最终使得频谱预测数据准确性更接近于实际值,预测误差变小。