时频空频谱态势预测：深度特征学习视角

潘光良; 张颖; 赵海涛; 吴启晖

doi:10.11959/j.issn.1000-436x.TXXB250612

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

时频空频谱态势预测：深度特征学习视角

学术论文 | 更新时间：2026-06-10

- 时频空频谱态势预测：深度特征学习视角
- Temporal-frequency-spatial spectrum situation prediction: from the perspective of deep feature learning
- 通信学报 2026年47卷第5期页码：208-222
- 作者机构：
  
  1.南京邮电大学物联网学院，江苏南京 210003
  2.电子科技大学长三角研究院（湖州），浙江湖州 313000
  3.南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京 210003
  4.南京航空航天大学电子信息工程学院，江苏南京 211106
- 作者简介：
  
  [ "潘光良（1994- ），男，博士，南京邮电大学讲师，主要研究方向为电磁频谱认知学习与智能管控、低空智联网。" ]
  [ "张颖（2001- ），女，南京邮电大学硕士生，主要研究方向为车联网、联邦学习。" ]
  [ "赵海涛（1983- ），男，南京邮电大学教授，主要研究方向为物联网、车联网、低空智联网。" ]
  [ "吴启晖（1970- ），男，南京航空航天大学教授，主要研究方向为电磁频谱认知学习与智能管控、低空智联网、认知信息论、机器学习、空天地一体化网络。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(62501300);江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究基金资助项目(25KJB510023);绿色通信浙江省工程研究中心开放研究课题基金资助项目
- DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.TXXB250612
  中图分类号： TN92
- 收稿：2025-12-27，
  
  修回：2026-03-28，
  
  录用：2026-03-30，
  
  纸质出版：2026-05-25
- 稿件说明：
移动端阅览
潘光良,张颖,赵海涛等.时频空频谱态势预测：深度特征学习视角[J].通信学报,2026,47(05):208-222.

Pan Guangliang,Zhang Ying,Zhao Haitao,et al.Temporal-frequency-spatial spectrum situation prediction: from the perspective of deep feature learning[J].Journal on Communications,2026,47(05):208-222.
潘光良,张颖,赵海涛等.时频空频谱态势预测：深度特征学习视角[J].通信学报,2026,47(05):208-222. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.TXXB250612.

Pan Guangliang,Zhang Ying,Zhao Haitao,et al.Temporal-frequency-spatial spectrum situation prediction: from the perspective of deep feature learning[J].Journal on Communications,2026,47(05):208-222. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.TXXB250612.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于多模态用户图的跨领域服务匹配方法

融合多尺度语义与VMD-BiLSTM的恶意APP检测模型

基于双编码器β-VAE与注意力机制的单通道盲分离算法

数联网环境下基于秘密共享的移动数据终端切换认证方案

联盟链赋能的多无人机边缘计算中频谱和计算资源交易

时频空频谱态势预测：深度特征学习视角

Temporal-frequency-spatial spectrum situation prediction: from the perspective of deep feature learning

DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.TXXB250612