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融合EMD与LSTM网络的频谱占用度预测模型
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2021-06-17
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频谱占用度是衡量频谱利用率、反应频谱分配是否合理的重要依据，但是非稳态的频谱占用度序列为有效的预测带来了巨大的挑战。文中提出了融合EMD与ISIM的计算模型（ EMD-LSTM），该模型首先对原始占用度序列进行经验模态分解（EMD），令其生成含有不同时间尺度的本征模函数（IMF），然后用 Pearson相关系数选择出相关度高的ⅠMF，并将其与频谱占用度序列进行融合，最后利用长短时记忆网络（LSTM）对融合序列进行占用度预测。仿真实验结果及分析表明，相比于普通的LSTM网络，新的模型在预测频谱占用度变化上有了较大的性能改善。
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