基于二维LMBP神经网络的ISM频段预测算法

随着短距离无线通信技术的快速发展及应用,ISM(2.4 GHz)频段的电磁干扰问题日益凸现,而利用频谱预测来预先获知频段的占用信息,已成为解决设备间兼容共存问题的有效途径。在验证ISM频段时域频域相关性的基础上,提出了一种时频二维LMBP神经网络,并将其应用于ISM频段的频谱预测。通过仿真和理论分析得到了最佳的时频训练组合点(△t=5、△f=2),在神经网络输入向量N=9的条件下,该点的预测准确度可达95%,相比Markov算法和时域LMBP神经网络分别提高了9%和4%的预测精度,且具有更优的训练收敛时间。