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基于分层Dirichlet过程的频谱利用聚类和预测
1
作者
刘阳阳
戴明威
黄晓霞
《集成技术》
2015年第2期66-74,共9页
认知无线电网络通过动态频谱接入技术,利用授权频段的空闲时段实现频谱共享。对频谱利用特征的描述和未来利用率的预测有利于实现高效频谱感知算法,进而优化频谱接入策略。通过对标准的分层Dirichlet过程进行扩展,提出了一种跨信道的非...
认知无线电网络通过动态频谱接入技术,利用授权频段的空闲时段实现频谱共享。对频谱利用特征的描述和未来利用率的预测有利于实现高效频谱感知算法,进而优化频谱接入策略。通过对标准的分层Dirichlet过程进行扩展,提出了一种跨信道的非参数贝叶斯模型UTD-HDP(UTD扩展的分层Dirichlet过程),用于无线频谱利用率数据的聚类分析和分布参数估计。利用该模型,可以自适应地描述无线频谱利用率的特征,实现了对未来时间频谱利用率的高精度预测。
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关键词
频谱利用特征提取
频谱
利用
预测
分层Dirichlet过程
GIBBS采样
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职称材料
题名
基于分层Dirichlet过程的频谱利用聚类和预测
1
作者
刘阳阳
戴明威
黄晓霞
机构
中国科学院深圳先进技术研究院
中国科学院大学
出处
《集成技术》
2015年第2期66-74,共9页
文摘
认知无线电网络通过动态频谱接入技术,利用授权频段的空闲时段实现频谱共享。对频谱利用特征的描述和未来利用率的预测有利于实现高效频谱感知算法,进而优化频谱接入策略。通过对标准的分层Dirichlet过程进行扩展,提出了一种跨信道的非参数贝叶斯模型UTD-HDP(UTD扩展的分层Dirichlet过程),用于无线频谱利用率数据的聚类分析和分布参数估计。利用该模型,可以自适应地描述无线频谱利用率的特征,实现了对未来时间频谱利用率的高精度预测。
关键词
频谱利用特征提取
频谱
利用
预测
分层Dirichlet过程
GIBBS采样
Keywords
spectrum utilization feature extraction
spectrum utilization prediction
hierarchical Dirichlet process
Gibbs sampling
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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1
基于分层Dirichlet过程的频谱利用聚类和预测
刘阳阳
戴明威
黄晓霞
《集成技术》
2015
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