摘要
本发明属于智能无线通信领域,公开了一种基于条件扩散模型的频谱态势预测方法。首先,通过多头注意力机制从历史频谱数据中提取时间、频率与空间维度的全局特征,并通过跨注意力融合形成统一条件向量;然后,将该条件向量输入条件扩散模型,在前向过程中逐步向未来频谱数据注入噪声为网络训练提供样本,学习噪声演化规律;在后向过程以高斯噪声为起点,通过噪声估计网络逐步去噪还原未来频谱状态。该方法可在频谱观测缺失场景下实现高精度预测,为频谱预分配、干扰规避与功率控制等无线资源管理任务提供前瞻性支持。
技术关键词
特征提取网络
态势预测方法
噪声数据
多头注意力机制
融合特征
频率
空间特征提取
无线资源管理
前馈神经网络
噪声强度
协方差矩阵
编码
噪声量
功率控制
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数据预测方法
深度神经网络模型
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