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lstm Based Spectrum Prediction for Real-Time Spectrum Access for IoT Applications

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第3期35卷 2805-2819页

作者： R.Nandakumar Vijayakumar Ponnusamy Aman Kumar Mishra KSR Institute for Engineering and Technology Tiruchencode637215India ECE Department SRMISTChengalpattuChennai603202India

In the Internet of Things(IoT)scenario,many devices will communi-cate in the presence of the cellular network;the chances of availability of spec-trum will be very scary given the presence of large numbers of mobile users and large amounts of *** prediction is very encouraging for high trafﬁc next-generation wireless networks,where devices/machines which are part of the Cognitive Radio Network(CRN)can predict the spectrum state prior to transmission to save their limited energy by avoiding unnecessarily sen-sing radio *** short-term memory(lstm)is employed to simulta-neously predict the Radio Spectrum State(RSS)for two-time slots,thereby allowing the secondary node to use the prediction result to transmit its information to achieve lower waiting time hence,enhanced performance capacity.A frame-work of spectral transmission based on the lstm prediction is formulated,named as positive prediction and sensing-based spectrum *** proposed scheme provides an average maximum waiting time gain of 2.88 *** proposed scheme provides 0.096 bps more capacity than a conventional energy detector.

关键词： Cognitive radio network encoder-decoder lstm waiting time capacity

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