ABSTRACT Spectrum förutsägelse är en lovande teknik i kognitiva radionät, eftersom det kan minska betydande tid och energi som förbrukas i spektrumavkänningsprocessen. Många spektrumförutsägelser algoritmer har uppnått bra prestanda, men de flesta av dem med grund arkitektur kan inte fånga de inneboende korrelationer av spektrumdata mycket väl. Långtidsminne (LSTM) neurala nätverk i djupinlärning har validerats för att ha stark förmåga att lösa tidsserieproblem. I detta dokument utvecklar vi en ram för spektrumprognoser med ett djupt lärande för två verkliga spektrumdataset. För den första dataset att förutsäga kanal beläggning tillstånd, använder vi först taguchi metoden för att bestämma den bästa optimerade konfigurationen av neurala nätverk för vissa spektrum punkt och sedan analysera effekten av varje design hyper-parameter. Därefter bygger vi LSTM neurala nätverk med två perspektiv av regression och klassificering för spektrum förutsägelse. För den andra dataset för att förutsäga kanalkvalitet, jämför vi förutsägelsen prestanda för LSTM neurala nätverket och konventionella flerlager perceptron (MLP) neurala nätverket. För båda våra datauppsättningar visar resultaten att förutsägelsens prestanda varierar med frekvensbanden. Från statistikpunkten, har LSTM neurala nätverket bättre förutsägelse prestanda än MLP neurala nätverket och är mer stabil också. Dessutom finner vi att prestandan hos LSTM neurala nätverk med klassificeringsperspektiv är något bättre än den med regression perspektiv i vår första datauppsättning. INDEX TERMS Djupt lärande, LSTM neurala nätverk, spektrum förutsägelse, taguchi metod.
Till exempel använder REF Taguchi optimering, och långa kortsiktiga minnesnätverk (LSTMs) för spektrumförutsägelse, särskilt för kanalkvalitet samt kanaltäthet.
Spectrum Prediction Based on Taguchi Method in Deep Learning With Long Short-Term Memory
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}