认知无线电中基于混沌神经网络的频谱预测  

Spectrum usage prediction based on chaotic neural network model for cognitive radio system

作　　者：鲜永菊[1] 杨钺[1] 徐昌彪[1] 郑湘渝[2] 

机构地区：[1]重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065 [2]重庆市电力公司城区供电局,重庆400015

出　　处：《计算机应用》2011年第12期3181-3183,3194,共4页journal of Computer Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60972068);重庆市教委2009年项目(KJ090502)重庆市教委科学技术研究项目(KJ100517);重庆大学研究生创新重点项目(200904B1A0010306)

摘　　要：为了在认知无线电系统中提高频谱的利用率,减少切换次数,提出一种针对信道状态剩余时长的混沌神经网络预测机制,利用混沌预测对信道剩余时长进行分析并作出预测。仿真结果显示,预测精度可以达到90%以上,从而验证了此预测机制的有效性。In order to improve spectrum usage in Cognitive Radio System（CRS）,and reduce channel switching frequency,a new prediction mechanism was designed,which was used chaotic neural network to analyze and predict the last time of channel status.Simulation results show that the prediction accuracy can reach 90%,thus the effectivess of this new prediction mechanism was proved.

关 键 词：认知无线电系统 频谱预测 混沌神经网络 频谱分配 信道状态 

分 类 号：TN92[电子电信—通信与信息系统] TP183[电子电信—信息与通信工程]