ABSTRACT Spektrum förutsägelser teknik har dragit stor uppmärksamhet för att möjliggöra den dynamiska spektrumtillgången. När nya algoritmer dyker upp i oändlighet, kan de flesta av dem bara förutsäga framtida spektrumtillstånd på ett slot-för-slot-sätt. En ny tanke att förverkliga den långsiktiga och omfattande spektrumstatsförutsägelsen på ett effektivt sätt förtjänar vår utforskning. I detta dokument formulerar vi spektrumsituationen för flera frekvenspunkter eller frekvensband under en hel dag med flera tidsluckor som en "bild" och föreslår en idé om bildslut för att förutsäga spektrumsituationen för en hel dag i framtiden baserat på flera "bilder" som består av historiska spektrumdata. För det första, vi modellerar en ny typ av tre-order spektrum tensor och omvandla spektrum förutsägelse problemet till en tensor slutförande problem. Vi analyserar effekterna av förfyllnadsförhållandet och parametern m av den tredje dimensionen på förutsägelsens prestanda via ett belysande exempel på att förutsäga en mosaikbild. Därefter utvecklas ett nytt långsiktigt spektrumförutsägelsesystem baserat på tensorfullbordande (LSP-TC). Experiment med verkliga satellitspektrumdata visar att den föreslagna LSP-TC är överlägsen referenssystemet både när det gäller noggrannheten och omkostnaderna för förutsägelser. INDEX TERMS Spektrumförutsägelse, bildslut, tensorkomplettering, kognitiv radio.
För att kunna göra långsiktiga spektrumprognoser införs å andra sidan tensormodellen och ett långsiktigt spektrumförutsägelsesystem baserat på tensorkomplettering (LSP-TC) föreslås i REF.
Long-Term Spectrum State Prediction: An Image Inference Perspective
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}