Текущий выпуск Номер 1, 2025 Том 17

Все выпуски

[ Switch to English ]

Прогнозирование занятости частотного ресурса в системе когнитивного радио с использованием нейронной сети Колмогорова – Арнольда

Адамовский Е.Р., Богуш Р.П., Наумович Н.М.
 pdf (1335K)

Для систем когнитивного радио актуальным является использование эффективных алгоритмов поиска свободных каналов, которые могут быть предоставлены вторичным пользователям. Поэтому данная статья посвящена повышению точности прогнозирования занятости частотного ресурса системы сотовой связи с использованием пространственно-временных карт радиосреды. Формирование карты радиосреды осуществляется для системы сотовой связи четвертого поколения Long-Term Evolution. С учетом этого разработана структура модели, включающая генерацию данных и позволяющая выполнять обучение и тестирование искусственной нейронной сети для прогнозирования занятости частотных ресурсов, представленных в виде содержимого ячеек карты радиосреды. Описана методика оценки точности прогнозирования. Имитационная модель системы сотовой связи реализована в программной среде MatLab. Разработанная модель прогнозирования занятости частотного ресурса реализована на языке программирования Python. Представлена полная файловая структура модели. Эксперименты выполнены с использованием искусственных нейронных сетей на основе архитектур нейронных сетей Long Short-Term Memory и Колмогорова – Арнольда с учетом ее модификации. Установлено, что при равном количестве параметров нейронная сеть Колмогорова – Арнольда обучается быстрее для данной задачи. Полученные результаты исследований свидетельствуют о повышении точности прогнозирования занятости частотного ресурса системы сотовой связи при использовании нейронной сети Колмогорова – Арнольда.

Ключевые слова: система сотовой связи, Long-Term Evolution, Long Short-Term Memory, искусственные нейронные сети
Цитата: Адамовский Е.Р., Богуш Р.П., Наумович Н.М. Прогнозирование занятости частотного ресурса в системе когнитивного радио с использованием нейронной сети Колмогорова – Арнольда // Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 1, с. 109-123
Citation in English: Adamovskiy Y.R., Bohush R.P., Naumovich N.M. Prediction of frequency resource occupancy in a cognitive radio system using the Kolmogorov – Arnold neural network // Computer Research and Modeling, 2025, vol. 17, no. 1, pp. 109-123
DOI: 10.20537/2076-7633-2025-17-1-109-123
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/3579/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2025 Институт компьютерных исследований