[發明專利]一種基于時空數據的頻譜預測方法

有效

• 申請號: 202011468034.5
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112688746B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 蔡宇軒;黃曉霞;韓愛福
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: H04B17/382
• 分類號: H04B17/382;H04B17/391
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 常柯陽

1.一種基于時空數據的頻譜預測方法，其特征在于，包括：

獲取真實頻譜數據矩陣；

對所述真實頻譜數據矩陣進行截斷奇異值分解，得到待壓縮數據；

對所述待壓縮數據進行壓縮處理，得到壓縮數據所述壓縮數據的計算公式為：

其中，D_m×n代表真實頻譜數據矩陣；V_nxk0 代表最優右奇異向量；m代表測量數量；n代表頻率采樣點的數量；k₀代表壓縮后保留維數；

根據所述真實頻譜數據中的測量點構建拓撲圖，并將所述壓縮數據處理為時間序列，所述拓撲圖和所述時間序列為待測數據；

通過空間性建模和時間性建模，搭建譜圖卷積遞歸神經網絡；

將所述待測數據輸入所述譜圖卷積遞歸神經網絡，得到預測結果；

根據頻譜熵和所述預測結果，確定待接入信道。

2.根據權利要求1所述的一種基于時空數據的頻譜預測方法，其特征在于，所述獲取真實頻譜數據矩陣，包括：

根據預設的掃描頻率和掃描次數，通過頻譜分析儀獲取真實頻譜數據矩陣。

3.根據權利要求1所述的一種基于時空數據的頻譜預測方法，其特征在于，所述通過空間性建模和時間性建模，搭建譜圖卷積遞歸神經網絡，包括：

利用譜圖卷積對頻譜數據的空間性建模；

以及，

利用門控遞歸循環單元對頻譜數據的時間性建模。

4.根據權利要求3所述的一種基于時空數據的頻譜預測方法，其特征在于，所述利用譜圖卷積對頻譜數據的空間性建模，包括：

在圖信號和濾波器上進行譜圖卷積運算，得到譜圖卷積層；

將所述譜圖卷積層上的多維特征映射到多維輸出；

所述利用門控遞歸循環單元對頻譜數據的時間性建模，包括：

通過譜圖卷積代替所述門控遞歸循環單元中的矩陣懲罰，得到譜圖卷積門控遞歸單元；

根據所述譜圖卷積門控遞歸單元，獲取時間性建模的輸出結果。

5.根據權利要求1所述的一種基于時空數據的頻譜預測方法，其特征在于，所述根據頻譜熵和所述預測結果，確定待接入信道，包括：

將所述預測結果解壓到原始數據空間，得到功率譜密度；

獲取歷史頻譜數據；

根據所述歷史頻譜數據和所述功率譜密度，計算頻譜熵；

從未來信道利用率最低的信道中選擇頻譜熵，確定待接入信道。

6.根據權利要求5所述的一種基于時空數據的頻譜預測方法，其特征在于，所述根據所述歷史頻譜數據和所述功率譜密度，計算頻譜熵中，所述頻譜熵的計算公式為：

其中，h_i代表第i個信道的頻譜熵；n_k代表采樣點處于第k個量化子區間的數量；N代采樣點的總數；_k代表第k個量化子區間。