Prédiction Du Spectre À Base Des Réseaux De Neurones Artificiels Pour La Bande Gsm Dans Les Réseaux Radio Cognitifs
Résumé: The actual static allocation of spectral resources with the proliferation of the number of wireless communication systems and users poses a problem of spectrum scarcity. Thus, the intelligent Cognitive Radio systems come with its mechanisms to optimize the use of the spectrum efficiently. Spectrum prediction is the most important function of a CR network to overcome spectrum detection, processing and decision making delays. In this way, spectrum prediction can ensure safe and efficient access for SUs. The aim of this study is to predict the future state spectrum of channels based on past historical information, where we use the artificial neural network (ANN). We applied the neural network to the GSM 900 band. It was designed and trained using MATLAB code, using actual input database.IV In addition, we have based on two evaluation criteria to measure the performance of our proposed models which are the Mean Square Error (MSE) and the regression.
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