基于长短时记忆网络模型的电磁频谱预测方法

摘要：

传统粗放式频谱监测存在效率低下、能量损耗大、时延严重等问题.电磁频谱预测是精准化频谱监测的基础.针对电磁频谱数据的时序化特点,设计基于长短时记忆网络的电磁频谱预测算法,包括模型训练及预测流程、3层网络结构及超参数优选策略,通过与典型时间序列模型预测方法的实验对比,验证所提出的长短时记忆网络预测模型具有更好的准确性.

关键词：电磁频谱、频谱预测、长短时记忆(LSTM)网络、深度学习

所属期刊栏目：37

分类号：TN971

在线出版日期：2022-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：69-74