认知车联网中评估频谱稳定性的动态频谱接入算法

本发明请求保护一种认知车联网中评估频谱稳定性的动态频谱接入算法。该文提出一种评估频谱稳定性的动态频谱接入算法。首先，基于信噪比、接收信号强度和带宽参数，利用长短期记忆神经网络预测出参数在未来一个周期内多时刻的值，并计算各参数一个周期的变化率，将结果作为频谱稳定性的评估指标。其次，利用K‑Means算法对变化率向量进行聚类，构建稳定性评估模型。再次，根据稳定性评估结果重构了状态空间和奖励函数，提出一种基于强化学习的动态频谱接入算法。最后，实验结果表明，所提算法能够满足不同车辆终端业务的稳定性需求，提高频谱资源的利用率，同时降低频谱接入过程中的碰撞概率。