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基于DE-BP的神经网络认知无线电频谱预测研究的中期报告

中期报告

一、研究背景

随着移动互联网的飞速发展，无线电频谱资源越来越紧张，而频谱预测技术的研究则成为解决该问题的重要手段之一。目前，神经网络在频谱预测领域得到了广泛应用，但传统的反向传播网络存在收敛速度慢、陷入局部最优解等问题。因此，采用基于差分进化算法的反向传播算法（DE-BP），可以显著提高神经网络的学习速度、预测精度和稳定性，进而提高无线电频谱利用率。

二、研究内容

本研究旨在基于DE-BP神经网络，对无线电频谱进行预测。具体研究内容如下：

1.建立频谱预测模型

首先，从运动物体的运动状态、传感器、气象、负载等多个角度对频谱进行建模。然后，采用多变量时间序列模型预测未来频谱的使用情况。最后，采用DE-BP神经网络进行频谱预测。

2.仿真实验

采用实验仿真的方法，使用Python语言编程模拟出预测模型并使用DE-BP神经网络进行频谱预测。仿真实验主要包括以下两个方面：

（1）对实验数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作。

（2）进行频谱预测实验，并分析预测结果的精度、稳定性等性能指标。

三、研究进展

在本研究的前期工作中，我们已完成了对于DE-BP算法的调研和学习，同时完成了Python语言的学习和练习。在此基础上，我们已完成了以下工作：

1.数据采集和处理

收集了实验所需的频谱使用数据，并进行了数据清洗和归一化处理。

2.建立频谱预测模型

从多个角度对频谱进行建模，并采用多变量时间序列模型进行频谱预测。

3.神经网络的构建

采用Pytorch框架，基于DE-BP的算法方法，然后完成神经网络的搭建。

4.实验仿真

完成了实验数据的预处理和数据的训练测试，得出实验结果并进行了分析。

四、存在问题和解决方案

在研究过程中，我们发现还存在以下问题：

1.实验结果存在抖动和波动现象。

解决方案：优化神经网络的参数和模型，提高算法的收敛速度和稳定性。

2.数据样本不足。

解决方案：增加数据源，扩大数据量，提高预测精度。

五、研究计划

未来的研究工作计划如下：

1.优化DE-BP神经网络算法的参数。

2.提高数据量，改进数据的采集和处理方法。

3.完善实验结果分析方法，进一步分析各参数对预测结果的影响。

4.拓展应用，将研究成果应用到实际频谱管理中。