基于机器学习的无线频谱占用预测研究  

作　　者：王翀 李争平[1] 栗卓然 

机构地区：[1]北方工业大学信息学院,北京100144

出　　处：《物联网技术》2020年第4期31-32,共2页Internet of things technologies

基　　金：2019年北京市高级人才引进计划项目(107051360019XN132_028);2018年基本科研业务费(PXM2018-014212-000011);2017年北京市青年骨干项目(2017000020124G069);北京市科技类一般项目(KM201910009011);高水平创新团队项目(1815001)。

摘　　要：为解决无线频谱资源利用率较低的问题,文中提出了基于机器学习的无线频谱占用预测方法,实现了对无线频谱资源占用情况的预测。通过软件无线电平台感知无线频谱资源的占用情况,利用机器学习算法对无线频谱资源占用数据进行训练和预测。经过实际测试的验证与应用,效果显著,可以有效预测无线频谱资源占用情况。

关 键 词：无线频谱资源 软件无线电 频谱感知 机器学习 MATLAB SVM 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]