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在认知无线电(CR)背景下,动态频谱接入已成为提高无线网络频谱利用率的重要途径。基于全球移动通信系统-铁路(GSM-R)系统中采集的细粒度频谱监测数据,提出一种数据驱动的深度学习方法,建模频谱模式,并建立一套动态频谱接入访问框架。采用一种深度频谱生成模型指导频谱分配;设计一种综合递归序列表征与场景特征嵌入的深度网络,建模和预测短时频谱占用情况,并由此提出一种动态信道接入策略。进一步,利用软件无线电(SDR)平台实现一套跳频系统,并将其与动态频谱接入策略进行集成。使用真实的历史频谱数据评估该系统的数据吞吐能力,测试结果表明,所提方法及构建的跳频系统能有效提高机会通信能力,高效利用频谱资源。该频谱接入框架及SDR系统实现具有较强的通用性,易于集成到不同场景和频段的系统中。 相似文献
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