Abstract-Cognitive Radio (CR) teknik har framgått som en lovande lösning på många trådlösa kommunikationsproblem inklusive spektrumbrist och underutnyttjande. Kunskapen om radiofrekvens (RF) effekt (primära signaler och/ eller störande signaler plus buller) i de kanaler som ska utnyttjas av CR är av största betydelse, inte bara förekomsten eller frånvaron av primära användare. Om en kanal är känd för att vara bullrig, även i avsaknad av primära användare, kommer användningen av sådana kanaler att kräva stora mängder radioresurser (överföringskraft, bandbredd, etc.) för att kunna leverera en godtagbar servicekvalitet till användarna. Tekniker för beräkning av intelligens (CI) kan tillämpas på dessa scenarier för att förutsäga den RF-kraft som krävs i de tillgängliga kanalerna för att uppnå optimal servicekvalitet (QoS). Medan de flesta av förutsägelserna baseras på bestämning av spektrumhål, används kända radioparametrar som signal-brusförhållande (SNR), bandbredd och bitfelfrekvens för de som är avsedda för effektförutsägelse. Vissa av dessa parametrar kanske inte är tillgängliga eller kända för kognitiva användare. I detta papper utvecklade vi en tidsdomänbaserad optimerad Artificial Neural Network (ANN) modell för förutsägelse av verkliga världen RF-kraft inom GSM 900, Very High Frequency (VHF) och Ultra High Frequency (UHF) TV-band. Tillämpningen av de tillverkade modellerna visade sig öka robustheten hos CR-tillämpningar, särskilt när CR inte hade några tidigare kunskaper om de RF-kraftrelaterade parametrarna. De modeller som användes implementerade en ny och innovativ initial viktoptimering av ANN:erna genom användning av differentialutvecklade algoritmer. Detta visade sig öka noggrannheten och generaliseringen av tillvägagångssättet
SDR-enheter antogs också i REF för att känna GSM-band för att mata artificiella neurala nätverk som kan förutsäga verklig RF-kraft inom GSM 900-bandet.
Optimized artificial neural network using differential evolution for prediction of RF power in VHF/UHF TV and GSM 900 bands for cognitive radio networks
{'venue': '2014 14th UK Workshop on Computational Intelligence (UKCI)', 'journal': '2014 14th UK Workshop on Computational Intelligence (UKCI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}