Spectrum Prediction for Mobile Internet of Things Based on a DB-LSTM Algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The fast advancement of 5G mobile communications, artificial intelligence and big data technology has driven the development of the Internet of Things (IoT), while at the same time putting great pressure on existing spectrum resources. Spectrum prediction, as a technology to improve spectrum utilization, faces problems such as poor modeling and ineffective use of historical spectrum sensing data. In addition, the different transmission environments and geographical locations of IoT devices lead to complex and variable wireless mobile channels, which are susceptible to interference from noise and external environments. They lead to inaccurate spectrum sensing results, which can affect the accuracy of spectrum prediction. Therefore, employing long short term memory (LSTM) and bidirectional LSTM (Bi-LSTM) neural networks proposes a dual branch neural network mobile spectrum prediction model (DB-LSTM). The historical sensing data under variable channels are fully utilized to extract forward and backward temporal feature information to overcome the effect of variable environment. First, spectrum sensing using a residual network (ResNet) module and convolutional neural network (CNN) is proposed to extract intrinsic features of signal data and improve the accuracy of spectrum sensing results. This data is employed to train the DB-LSTM model and make for spectrum prediction. The <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">M</i> / <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">G</i> /1 queuing-based model under <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">N</i> -Nakagami channel is used to simulate and generate the signal data set under 2FSK and QPSK modulation methods. The proposed DB-LSTM method is evaluated from three perspectives of accuracy, Error and mean square error (MSE). The results obtained show that compared to the Temporal Convolutional Networks (TCN), Transformer, and Bidirectional Encoder Representations from Transformer (BERT) models, the spectrum prediction accuracy is improved by 2%, 10%, and 1% respectively, the Error is reduced by 29%, 53%, and 4%, respectively, and the MSE is reduced by 23%, 65%, and 4%, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle