基于MATLAB的BP神经网络认知无线电频谱检测与动态分配系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过BP神经网络实现无线电频谱的实时检测、占用状态预测及动态资源分配，提升频谱利用率与通信效率。

详 情 说 明

基于BP神经网络的认知无线电频谱检测与动态分配系统

项目介绍

本项目实现了一个智能化的认知无线电频谱管理系统，核心是利用BP神经网络技术对频谱环境进行实时感知、状态预测与资源动态分配。系统能够有效提升频谱资源的利用效率，并抑制用户间的相互干扰，适用于动态变化的无线通信场景。

功能特性

• 频谱检测模块：利用训练好的BP神经网络模型，对实时采集的频谱功率密度数据进行处理，实现频谱空闲/占用状态的快速、准确判断。
• 频谱预测模块：基于历史频谱占用数据，通过神经网络学习其变化规律，预测未来一段时间内频谱的占用概率，为动态分配提供前瞻性信息。
• 动态分配模块：综合当前检测结果与未来预测信息，采用智能分配策略，为次级用户推荐可用的最优频段及其预计可用时长。
• 性能评估模块：系统内置评估机制，可量化分析频谱检测的准确率、预测的误差以及整体频谱利用率等关键性能指标。

使用方法

1. 准备输入数据：确保已准备好符合要求的输入文件，包括频谱采样数据（.mat或.csv格式）、信道状态信息矩阵、历史频谱记录以及系统配置参数文件。
2. 配置系统参数：根据实际需求，在配置文件中调整神经网络的拓扑结构、训练迭代次数、频谱检测阈值等参数。
3. 运行主程序：执行系统主入口文件，系统将自动依次完成数据加载、模型调用（或训练）、频谱检测、预测、分配方案生成及性能评估全过程。
4. 获取输出结果：程序运行完毕后，可在指定输出目录查看生成的频谱检测报告、预测图表、分配建议和性能指标数据。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 硬件建议：至少 4GB 内存，用于处理大规模频谱数据和神经网络模型运算

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度核心，负责初始化运行环境，依次调用并协调数据预处理、神经网络模型训练与推理、频谱状态检测与预测、动态资源分配策略制定以及最终性能分析评估等各功能模块的执行流程，确保系统功能完整、有序地实现。