滿方微,石 榮,何彬彬

(1.電子科技大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,成都611731;2.電子信息控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都610036)

應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的無(wú)線電頻譜占用預(yù)測(cè)*

滿方微1,2,石 榮2,何彬彬**1

(1.電子科技大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,成都611731;2.電子信息控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都610036)

無(wú)線電頻譜占用預(yù)測(cè)是認(rèn)知無(wú)線電研究中的關(guān)鍵技術(shù)之一。實(shí)驗(yàn)采用中星世通CS-805F可搬移監(jiān)測(cè)測(cè)向系統(tǒng)對(duì)四川省成都市的GSM900上行頻段(890～915 MHz)和廣播電視業(yè)務(wù)的部分頻段(750～806 MHz)進(jìn)行了為期24 h的實(shí)地監(jiān)測(cè),針對(duì)頻譜監(jiān)測(cè)中產(chǎn)生的大量歷史數(shù)據(jù),選用了部分周期模式的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法,挖掘頻譜使用中存在的頻繁模式,并由信道占用頻繁模式生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,得到特定業(yè)務(wù)頻段的使用規(guī)律,從而實(shí)現(xiàn)無(wú)線電頻譜的占用預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在兩個(gè)業(yè)務(wù)頻段的占用預(yù)測(cè)均取得了較好的效果,準(zhǔn)確率分別可達(dá)74.02%和83.98%。另外,實(shí)驗(yàn)指出了該算法的敏感參數(shù)并進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析。實(shí)驗(yàn)對(duì)研究認(rèn)知無(wú)線電設(shè)備實(shí)施動(dòng)態(tài)頻譜接入和提高頻譜使用率有一定意義。

認(rèn)知無(wú)線電;無(wú)線電監(jiān)測(cè);頻譜預(yù)測(cè);關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘;部分周期模式

1 引 言

無(wú)線電頻譜是一種有限的自然資源,作為信息傳輸?shù)妮d體,在無(wú)線電通信系統(tǒng)中發(fā)揮著重要的作用。近年來(lái),隨著無(wú)線電通信技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)的固定頻譜分配策略的弊端逐漸凸顯:一方面,無(wú)線電通信業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)展使頻譜資源顯得越發(fā)緊張;另一方面,一系列測(cè)量研究表明[1-3],多數(shù)已授權(quán)的業(yè)務(wù)頻段利用率較低,造成了頻譜資源的浪費(fèi)。

認(rèn)知無(wú)線電(Cognitive Radio,CR)被認(rèn)為是緩解頻譜資源緊張的主要方法[4],其主要思想是通過(guò)尋找頻譜空洞,讓非授權(quán)用戶(hù)在不影響授權(quán)用戶(hù)正常工作的條件下實(shí)施動(dòng)態(tài)頻譜接入,從而提高頻譜利用效率。其中,頻譜預(yù)測(cè)是認(rèn)知無(wú)線電研究中的關(guān)鍵技術(shù)之一。頻譜預(yù)測(cè)是一種通過(guò)分析頻譜測(cè)量產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)獲取頻譜使用規(guī)律,進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)頻譜占用狀態(tài)的方法。認(rèn)知用戶(hù)在進(jìn)行頻譜感知前通過(guò)頻譜預(yù)測(cè)可減少對(duì)授權(quán)用戶(hù)的干擾和頻譜空穴檢測(cè)時(shí)間,有利于尋找到更多的頻譜接入機(jī)會(huì)。同時(shí),頻譜預(yù)測(cè)可有效降低認(rèn)知用戶(hù)的功耗,提高認(rèn)知系統(tǒng)穩(wěn)定性[5]。

文獻(xiàn)[6]采用基于回歸分析的預(yù)測(cè)方法對(duì)信道狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),但該方法中如果Hessian矩陣非正定,則將導(dǎo)致函數(shù)無(wú)法收斂。文獻(xiàn)[7]假定授權(quán)用戶(hù)的使用服從泊松過(guò)程,進(jìn)而提出一個(gè)基于動(dòng)態(tài)頻譜接入的隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model, HMM),但這種方法由于需要知道狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率和頻譜占用的先驗(yàn)知識(shí),而實(shí)際信道的頻譜往往是不可知或者是不完全可知的,所以限制了該方法的適用范圍。還有一些研究建立了諸如ON/OFF周期[8]、多層感知器(Multilayer Perception,MLP)等模型下的頻譜預(yù)測(cè)機(jī)制[9],這些預(yù)測(cè)方法雖然取得了一定的預(yù)測(cè)效果,但計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)較大,不能滿足認(rèn)知無(wú)線電在短時(shí)間內(nèi)實(shí)施動(dòng)態(tài)頻譜接入的實(shí)際需求。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種可以從海量歷史數(shù)據(jù)中挖掘潛在規(guī)律的有效手段,已成為各領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。近年來(lái),研究人員將數(shù)據(jù)挖掘的方法引入到頻譜預(yù)測(cè)中,包括反向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類(lèi)算法、支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等,并取得了一定進(jìn)展。文獻(xiàn)[10]將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于頻譜預(yù)測(cè),這種方法可達(dá)到一定精度,但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢且初始權(quán)值的選取存在不確定性等缺點(diǎn)。文獻(xiàn)[11]提出了基于K-均值聚類(lèi)算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法,可以說(shuō)是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜預(yù)測(cè)方法的改進(jìn)。文獻(xiàn)[12]研究了基于SVM的頻譜預(yù)測(cè)模型,將之與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行了定量的對(duì)比分析。文獻(xiàn)[2]提出利用頻繁模式挖掘算法挖掘頻譜狀態(tài)序列中的頻繁模式,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)頻譜預(yù)測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果預(yù)測(cè)正確率大于0.95。之后,文獻(xiàn)[13]提出利用部分周期模式挖掘的方法進(jìn)行頻譜預(yù)測(cè),并通過(guò)與全周期頻繁模式挖掘算法和HMM模型進(jìn)行對(duì)比展示了更好的預(yù)測(cè)效果?？傮w上,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法在頻譜預(yù)測(cè)研究中表現(xiàn)了出色的性能。因此,本文選用部分周期模式的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,結(jié)合成都地區(qū)的實(shí)際頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了頻譜的預(yù)測(cè)分析。

2 算法原理

2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于尋找大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)關(guān)系。其典型應(yīng)用是購(gòu)物籃分析,通過(guò)分析顧客購(gòu)物籃中商品之間的聯(lián)系挖掘顧客的購(gòu)物習(xí)慣。它是一個(gè)兩步過(guò)程:找出所有頻繁項(xiàng)集;由頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

(1)找出所有頻繁項(xiàng)集

當(dāng)項(xiàng)集出現(xiàn)頻率滿足用戶(hù)定義的最小支持度min_sup即為頻繁項(xiàng)集。Apriori算法是最有影響的頻繁項(xiàng)集挖掘算法之一,算法思路:首先找出頻繁1-項(xiàng)集的集合L1,L1用于尋找頻繁2-項(xiàng)集的集合L2,如此迭代,直到不能找到頻繁k-項(xiàng)集。實(shí)際應(yīng)用中主要分為連接步和剪枝步兩步。連接步是將兩個(gè)不同的頻繁(k-1)項(xiàng)集Lk-1連接生成候選k-項(xiàng)集Ck的過(guò)程。然而,這些候選k-項(xiàng)集Ck未必都是頻繁集,因此,為提高頻繁集逐層產(chǎn)生的效率,需要剪掉非頻繁候選集。剪枝步用到了Apriori性質(zhì)——頻繁項(xiàng)集的所有非空子集也必須是頻繁的,即如果一個(gè)候選k-項(xiàng)集的(k-1)-子集不在Lk-1中,則該候選集也不是頻繁的。

(2)由頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則

方法如下:

Step 1 對(duì)每個(gè)頻繁項(xiàng)集S,產(chǎn)生S所有非空子集S1。

Step 2 若式(1)成立,輸出關(guān)聯(lián)規(guī)則 S1?(S-S1):

式中:support(S)、support(S1)分別是包含項(xiàng)集S、S1的事務(wù)數(shù);min_conf是最小置信度閾值[14]。

2.2 基于部分周期模式的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

部分周期模式只描述了時(shí)間序列中某些點(diǎn)的特征而并非全部時(shí)間點(diǎn),是相對(duì)松散的周期模式,相對(duì)于完全周期模式在現(xiàn)實(shí)世界中更具有普遍性。例如:在頻譜使用方面,某些廣播頻段在上午9～11點(diǎn)占用度比較高,而其他時(shí)間段的使用無(wú)規(guī)律,這就是一種部分周期模式。

頻譜占用研究中,一方面,頻譜占用模式受傳感器感知錯(cuò)誤,噪聲和上述用戶(hù)的不規(guī)律活動(dòng)等因素的影響;另一方面,信道占用狀態(tài)序列(由0和1組成,“0”表示占用,“1”表示空閑)具有元素單一性和時(shí)序性?xún)蓚€(gè)明顯特征。故傳統(tǒng)Apriori算法在此并不適用。綜上,本文采用了類(lèi)Apriori算法對(duì)信道占用狀態(tài)序列進(jìn)行部分周期模式挖掘[13]。

在信道狀態(tài)序列中我們將不確定較高的點(diǎn)的值用“*”表示(“*”可以匹配任意值),并將“*”連續(xù)出現(xiàn)的次數(shù)記為g,例如:子序列“11**001”“10 *00**11”中g(shù)均為2。實(shí)際研究中,當(dāng)子序列的g值較大時(shí)再用來(lái)進(jìn)行迭代尋找下一個(gè)頻繁序列,必然會(huì)對(duì)結(jié)果造成較大的不確定性,因此,我們?cè)O(shè)定一個(gè)閾值,記為gm,規(guī)定任一子序列中的g≤gm。另外,我們用條件熵的概念來(lái)量化序列中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的值的不確定性,此處的條件熵用H(x|P)表示,P為狀態(tài)子序列,長(zhǎng)度為L(zhǎng)。設(shè)信道狀態(tài)序列S總長(zhǎng)度為N,定義如下:

式中:I={0,1};Q為長(zhǎng)為L(zhǎng)+1的序列,兩者的關(guān)系為Q=P⊕x,即P為Q的前綴;NQ為總狀態(tài)序列中Q出現(xiàn)的次數(shù);p(x|P)即子序列P后為狀態(tài)為x的概率,當(dāng)H(x|P)大于用戶(hù)設(shè)定的閾值h0,即認(rèn)為P后一位的值不確定性較大。

下面是研究采用的類(lèi)Apriori算法中涉及到的幾個(gè)概念。

定義2-1(子序列位置索引集) 子序列P的第一個(gè)元素在總序列S中的位置所組成的集合,記為HIL(P)(Head Index List of P)。

定義2-4(規(guī)則置信度) 關(guān)聯(lián)規(guī)則的可靠程度,相當(dāng)于Apriori算法中的置信度概念,即由P狀態(tài)到Q狀態(tài)的轉(zhuǎn)移率,用conf(P?Q)表示。

定義2-5(頻繁子序列) 用戶(hù)設(shè)定的子序列的最小置信度用min_conf表示,如果conf(P)＞min_ conf,則認(rèn)為P為頻繁子序列。

定義2-6(強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則) 設(shè)序列Q為序列P的子模式,即P為Q的前綴,用戶(hù)設(shè)定的最小規(guī)則置信度為Rule_min_conf,當(dāng)conf(P?Q)＞Rule_min_ conf時(shí)認(rèn)為生成的規(guī)則(P?Q)為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

本文采用的類(lèi)Apriori算法繼承了Apriori算法的思想,包括:連接步,即通過(guò)長(zhǎng)度為L(zhǎng)的子序列P尋找長(zhǎng)度為L(zhǎng)+1的子序列Q,得到元素長(zhǎng)度均為L(zhǎng)+ 1的頻繁序列集FL+1;剪枝步,壓縮頻繁子序列集。

(1)連接步

Step 1 通過(guò)長(zhǎng)度為L(zhǎng)的子序列P尋找長(zhǎng)度為L(zhǎng)+1的子序列,記Q0=P⊕0,Q1=P⊕1,計(jì)算其對(duì)應(yīng)的支持度。偽代碼如下:

Step 2 記Q2=P⊕″*″,生成頻繁集FL+1,其偽代碼如下:

(2)剪枝步

為了壓縮候選集降低運(yùn)算量,這里繼承了“剪枝”的思想,但具體剪枝算法不同。方法如下:

假設(shè)P=P[1],P[2],…,P[l]是一個(gè)長(zhǎng)度為l的頻繁子序列,給定另一個(gè)長(zhǎng)為l+1的頻繁子序列T,且滿足T=x⊕P,如果supp(P)=supp(T),那么則認(rèn)為序列P可以被剪掉。例如:P=“01”,x=“1”,即T=“101”,當(dāng)支持度滿足上述條件時(shí),即由P發(fā)展得到的任意子序列都有前綴x,因此,P為冗余序列。實(shí)現(xiàn)剪枝的偽代碼如下(S[i-1]為總序列S中第i-1個(gè)元素):

(3)生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則

如果序列P和Q均為頻繁序列,且滿足定義2-6的條件,則可得到用于預(yù)測(cè)的關(guān)聯(lián)規(guī)則P?Q。“*”的存在使得關(guān)聯(lián)規(guī)則存在冗余,例如:P1=“010”,P2=“0*0”,Q=“0101”且P1?Q,P2?Q,此時(shí),若conf(P2)＞conf(P1),則P1可以舍去。

3 基于數(shù)據(jù)挖掘的頻譜預(yù)測(cè)

3.1 數(shù)據(jù)采集

實(shí)驗(yàn)采用中星世通CS-805F可搬移監(jiān)測(cè)測(cè)向系統(tǒng),天線架設(shè)在成都市區(qū)某建筑物四樓,在室內(nèi)環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,得到兩個(gè)業(yè)務(wù)頻段的數(shù)據(jù): GSM900上行頻段(890～915 MHz),信道寬度為200 kHz,信道數(shù)量為 124,48 h測(cè)量的數(shù)據(jù)量約1.7 GB,時(shí)隙數(shù)約為172 800;廣播電視頻段(470～806 MHz),信道寬度為100 kHz,信道數(shù)量3 360, 48 h測(cè)量的數(shù)據(jù)量約0.98 GB,時(shí)隙數(shù)約為6 400。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,我們?nèi)∫惶斓臄?shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)集,另一天的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。另外,廣播業(yè)務(wù)頻段由于頻帶較寬,因此,選取了750～806 MHz的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

頻譜測(cè)量數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,閾值法應(yīng)用廣泛且原理簡(jiǎn)單,因而本實(shí)驗(yàn)采用閾值法將測(cè)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信道狀態(tài)序列。轉(zhuǎn)換原理為

式中:CS表示信道狀態(tài);“1”表示信道占用;“0”表示信道空閑;Pc表示接收機(jī)得到的信道能量值;P0為噪聲閾值,其大小為對(duì)應(yīng)頻段測(cè)量期間的最小值與噪聲容限之和。

以往的研究采用的噪聲容限值為3～5 dB[2-3],考慮到頻譜使用的區(qū)域性差異,為了得到成都地區(qū)的頻譜噪聲容限,本文做了如下分析:由頻譜分配情況可知,地面接收機(jī)接收到的2 200～2 300 MHz的能量?jī)H由噪聲導(dǎo)致,這部分信道的能量電平最大值和最小值相差范圍約為5 dB,如圖1所示,即任何高于最小電平5 dB的測(cè)量值暗示了信號(hào)的存在。

圖1　噪聲信道能量最大最小值Fig.1 The maximum and minimum energy levels of noisy channel

對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到,實(shí)驗(yàn)選用的兩個(gè)業(yè)務(wù)頻段其占用度大小如圖2和圖3所示。

圖2　GSM900上行頻段各信道占用度Fig.2 Channel occupancy rate of GSM900 uplink

圖3　廣播電視頻段(部分)各信道占用度Fig.3 Channel occupancy rate of partial broadcast TV bands

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析得,GSM900上行頻段中占用度大于80%的信道只有4.8%,廣播電視頻段(750～806 MHz)中 48.6%的信道占用度小于60%,因此,兩個(gè)頻段總體占用度較低,具有二次開(kāi)發(fā)價(jià)值。

3.3 結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)中數(shù)據(jù)預(yù)處理與挖掘算法均采用java編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理與挖掘分析的全程自動(dòng)化。過(guò)程中將數(shù)據(jù)預(yù)處理得到的信道占用狀態(tài)序列保存為txt文件。該文件作為實(shí)驗(yàn)中挖掘算法的輸入,程序讀入文件中的信道占用狀態(tài)序列,根據(jù)文章2.2節(jié)闡述的算法原理,經(jīng)過(guò)連接與剪枝得到信道占用的頻繁模式,在頻繁模式之間的關(guān)聯(lián)性大于規(guī)則置信度閾值min_conf(P?Q)時(shí),生成信道占用模式的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

挖掘結(jié)果評(píng)價(jià)上,實(shí)驗(yàn)參考文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[13],對(duì)得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則采取了如下預(yù)測(cè)驗(yàn)證方法:如果當(dāng)前的序列與得到的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則P?Q中的P相匹配,我們預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)隙的狀態(tài)序列為Q的可能性,如果下一時(shí)隙狀態(tài)序列與Q匹配,則預(yù)測(cè)正確,預(yù)測(cè)正確次數(shù)(記為Correct)加1,否則預(yù)測(cè)錯(cuò)誤,預(yù)測(cè)錯(cuò)誤次數(shù)(記為False)加1;如果我們得到的頻繁子序列中沒(méi)有能與當(dāng)前的狀態(tài)序列P匹配時(shí),則不做出任何預(yù)測(cè),記為丟失,丟失次數(shù)記為L(zhǎng)oss,丟失率記為L(zhǎng)oss_Rate,計(jì)算方法如下:

本實(shí)驗(yàn)結(jié)果所討論的頻譜預(yù)測(cè)的總正確率(記為CorrectRate_Overall)計(jì)算方法如下:

即預(yù)測(cè)錯(cuò)誤和預(yù)測(cè)丟失都認(rèn)為是預(yù)測(cè)失效。

3.3.1 GSM900上行頻段信道狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)過(guò)程中當(dāng)gm=2,h0=0.7,子序列置信度min_conf=0.025,規(guī)則置信度 Rule_min_conf= 0.7時(shí),

實(shí)驗(yàn)中子序列最小置信度min_conf的變化對(duì)預(yù)測(cè)的正確率影響較大,究其原因在于,子序列的最小置信度直接影響頻繁序列的個(gè)數(shù)和形式(“*”的個(gè)數(shù)),最終影響得到的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則條數(shù),當(dāng)關(guān)聯(lián)規(guī)則較少時(shí)會(huì)造成預(yù)測(cè)丟失較多,但由于頻繁模式中通配符“*”的存在,這樣的影響并非線性關(guān)系,如圖4所示。

圖4　GSM900上行頻段(890～915 MHz)信道狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.4 Channel state prediction results in the GSM900 uplink bands

3.3.2 廣播電視部分頻段(750～806 MHz)信道狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果

用測(cè)試集對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證發(fā)現(xiàn),預(yù)測(cè)精度對(duì)子序列頻繁最小置信度min_conf的值較為敏感,例如:當(dāng)0.1≤min_conf≤0.127時(shí),min_conf的大小與丟失率關(guān)系較大,故而影響總體正確率,當(dāng)然這個(gè)結(jié)果從另外一個(gè)角度也說(shuō)明,預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的情況較少,具體如圖5所示。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中當(dāng)gm=2,h0=0.7,子序列置信度min_conf=0.044,規(guī)則置信Rule_min_conf= 0.8時(shí),

圖5　廣播電視部分頻段(750～806 MHz)信道狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.5 Channel state prediction results in the partialbroadcast TV bands(750～806 MHz)

總體上,本實(shí)驗(yàn)選取的數(shù)據(jù)挖掘方法在頻譜的預(yù)測(cè)上表現(xiàn)出了較好的性能。

4 結(jié)束語(yǔ)

本實(shí)驗(yàn)利用中星世通CS-805F監(jiān)測(cè)測(cè)向系統(tǒng)對(duì)成都地區(qū)的頻譜進(jìn)行了測(cè)量研究,結(jié)果表明所測(cè)頻段(GSM900上行頻段和廣播電視業(yè)務(wù)的部分頻段)利用率偏低,因此,選用部分周期模式的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法結(jié)合上述實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)頻譜占用狀態(tài)進(jìn)行

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滿方微(1990—),女,河北衡水人,2014年于電子科技大學(xué)獲學(xué)士學(xué)位,現(xiàn)為碩士研究生,主要研究方向?yàn)榛跀?shù)據(jù)挖掘的無(wú)線電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析;

MAN Fangwei was born in Hengshui,Hebei Province,in 1990.She received the B.S.degree from University of Electronic Science and Technology of China in 2014.She is now a graduate student.Her research concerns data analysis in radio monitoring based on data mining.

Email:manfangwei@163.com

石 榮(1974—),男,重慶人,2004年于電子科技大學(xué)獲博士學(xué)位,現(xiàn)為研究員,主要研究方向?yàn)殡娮訉?duì)抗、通信與雷達(dá)系統(tǒng);

Email:wyx1719@sina.com

何彬彬(1972—),男,湖南人,2005年于中國(guó)礦業(yè)大學(xué)獲博士學(xué)位,現(xiàn)為電子科技大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)槎窟b感、空間數(shù)據(jù)挖掘。

HE Binbin was born in Hunan Province,in 1972.He received the Ph.D.degree from China University of Mining and Technology in 2005.He is now a professor and also the Ph.D. supervisor.His research concerns quantitative remote sensing and spatial data mining.

Email:binbinhe@uestc.edu.cn

Wireless Spectrum Occupancy Prediction Based on Association Rule Mining

MAN Fangwei1,2,SHI Rong2,HE Binbin1
(1.School of Resources and Environment,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731,China; 2.Science and Technology on Electronic Information Control Laboratory,Chengdu 610036,China)

Wireless spectrum occupancy prediction is one of the key technologies in cognitive radio systems.A 24-hour spectrum measurement experiment is conducted in the uplink bands of GSM service(ranging from 890 MHz to 915 MHz)and the partial broadcasting services(ranging from 750 MHz to 806 MHz),in Chengdu,Sichuan Province.For a large scale of history data produced by radio monitoring systems,association rules mining method in partial periodic pattern is chosen to mine frequent patterns in spectrum usage which can be used for generating association rules and acquiring using patterns of specific spectrum,thus realizing wireless spectrum occupancy prediction.The experiment results prove that the method can achieve a satisfactory prediction accuracy in two service bands(74.02%and 83.98%respectively).Moreover,the experiment points out sensitive parameters of this algorithm and offers a brief analysis of the parameters.The research has a certain significance for cognitive radio devices to apply dynamic spectrum access technology and improving spectrum utilization.

cognitive radio;radio monitoring;spectrum prediction;association rule mining;partial periodic pattern

Foundation of Science and Technology on Electronic Information Control Laboratory(JS15120401535)

**通信作者:binbinhe@uestc.edu.cn binbinhe@uestc.edu.cn

SHI Rong was born in Chongqing,in 1974.He the Ph.D.degree from University of Electronic Science and Technology of China in 2004.He is now a senior engineer of professor.His research concerns electronic countermeasure,communication and radar system.

TN971;TN929.5

A

1001-893X(2016)11-1183-06

10.3969/j.issn.1001-893x.2016.11.001

2016-03-23;

2016-07-07

date:2016-03-23;Revised date:2016-07-07

電子信息控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目(JS15120401535)

了預(yù)測(cè),相比基于馬爾科夫鏈和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等預(yù)測(cè)方法,不需要任何先驗(yàn)知識(shí),只根據(jù)歷史數(shù)據(jù)即可快速作出預(yù)測(cè),且達(dá)到了較好的預(yù)測(cè)效果,對(duì)認(rèn)知無(wú)線電設(shè)備實(shí)施動(dòng)態(tài)接入具有實(shí)際參考意義。另外,相較之前的研究[13],本文指出了部分周期模式的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在實(shí)際頻譜預(yù)測(cè)中的強(qiáng)敏感參數(shù)并進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)部分閾值較為敏感,且不同的業(yè)務(wù)頻段設(shè)定情況不同,因此,如何快速找到不同業(yè)務(wù)頻段對(duì)應(yīng)的閾值取值范圍有待進(jìn)一步研究。

引用格式:滿方微,石榮,何彬彬.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的無(wú)線電頻譜占用預(yù)測(cè)[J].電訊技術(shù),2016,56(11):1183-1188.[MAN Fangwei,SHI Rong,HE Binbin. Wireless spectrum occupancy prediction based on association rule mining[J].Telecommunication Engineering,2016,56(11):1183-1188.]