論文の概要: Spectrum Prediction in the Fractional Fourier Domain with Adaptive Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17872v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 10:26:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.730348
• Title: Spectrum Prediction in the Fractional Fourier Domain with Adaptive Filtering
• Title（参考訳）: 適応フィルタを用いたフラクタルフーリエ領域のスペクトル予測
• Abstract要約: 本稿では,SFFP(Spectral Fractional Filtering and Prediction)フレームワークを提案する。 SFFPはまず適応分数フーリエ変換(FrFT)モジュールを用いてスペクトルデータを適切な分数フーリエ領域に変換する。 適応フィルタモジュールは、この領域内で重要な予測特性を保持しながらノイズを選択的に抑制する。 複雑な価値を持つニューラルネットワークを活用する予測モジュールは、これらのフィルタされたトレンドコンポーネントを学習し、予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.68622428112744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate spectrum prediction is crucial for dynamic spectrum access (DSA) and resource allocation. However, due to the unique characteristics of spectrum data, existing methods based on the time or frequency domain often struggle to separate predictable patterns from noise. To address this, we propose the Spectral Fractional Filtering and Prediction (SFFP) framework. SFFP first employs an adaptive fractional Fourier transform (FrFT) module to transform spectrum data into a suitable fractional Fourier domain, enhancing the separability of predictable trends from noise. Subsequently, an adaptive Filter module selectively suppresses noise while preserving critical predictive features within this domain. Finally, a prediction module, leveraging a complex-valued neural network, learns and forecasts these filtered trend components. Experiments on real-world spectrum data show that the SFFP outperforms leading spectrum and general forecasting methods.
• Abstract（参考訳）: 正確なスペクトル予測は動的スペクトルアクセス(DSA)と資源割り当てに不可欠である。 しかし、スペクトルデータの特徴から、時間や周波数領域に基づく既存の手法では、予測可能なパターンをノイズから分離することがしばしば困難である。 そこで本研究では,SFFP(Spectral Fractional Filtering and Prediction)フレームワークを提案する。 SFFPはまず適応分数フーリエ変換(FrFT)モジュールを用いて、スペクトルデータを適切な分数フーリエ領域に変換する。 その後、適応フィルタモジュールは、この領域内で重要な予測特性を保持しながらノイズを選択的に抑制する。 最後に、複雑な価値を持つニューラルネットワークを活用する予測モジュールは、これらのフィルタされたトレンドコンポーネントを学習し、予測する。 実世界のスペクトルデータを用いた実験では、SFFPは先行スペクトルと一般的な予測法よりも優れていた。

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