Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

1 2020

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: przewidywanie zajętości widma

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Predykacja zajętości kanału LTE za pomocą rekurencyjnej sieci neuronowej

Wasilewska Małgorzata, Bogucka Hanna

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

2020

nr 7-8

269--273, CD

W artykule przedstawiono metody detekcji i przewidywania obecności transmisji sygnału LTE. Zastosowano algorytmy uczenia maszynowego, takie jak algorytm k najbliższych sąsiadów, drzewo decyzyjne, sieć neuronową oraz rekurencyjną sieć neuronową. Za pomocą eksperymentów wykazano, że wymienione algorytmy, a w szczególności sieć rekurencyjna osiągają wysokie wartości prawdopodobieństwa poprawnej detekcji zarówno dla detekcji w czasie rzeczywistym, jak i dla przewidywania obecności sygnałów w przyszłości.

In the paper, the methods of LTE spectrum detection and future state predictions have been presented. Machine learning algorithms have been implemented for spectrum sensing, namely k-nearest neighbors, decision tree, neural network and recurrent neural network. Conducted experiment has shown that these algorithms reach high values of probability of correct detection for current moment as well as for future prediction.