摘 要
随着无线通信技术的快速发展，信号预测在提升通信效率、优化资源分配以及降低系统延迟等方面具有重要意义。然而，传统基于统计模型的预测方法在处理非线性、动态变化的无线通信信号时存在局限性。为解决这一问题，本研究提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的无线通信信号预测方法，旨在通过深度学习技术捕捉信号的时间序列特征并实现高精度预测。具体而言，该方法首先对原始信号进行预处理以提取关键特征，随后利用LSTM网络建模信号的复杂动态特性，并结合注意力机制进一步增强模型对重要时间步的关注能力。实验部分采用实际无线通信数据集进行验证，结果表明所提方法在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等评价指标上显著优于传统方法及普通循环神经网络（RNN）。此外，通过对不同场景下的信号预测性能分析，证明了该方法在复杂环境中的适应性和鲁棒性。本研究的主要创新点在于将注意力机制引入LSTM模型以优化预测效果，并针对无线通信信号的特点设计了专门的特征提取与模型训练策略。这些贡献不仅提升了信号预测的准确性，还为未来无线通信系统的智能化发展提供了新的思路和技术支持。关键词：无线通信信号；长短期记忆网络（LSTM）；注意力机制；信号预测；特征提取
Abstract
With the rapid development of wireless communication technology, signal prediction plays a significant role in enhancing communication efficiency, optimizing resource allocation, and reducing system latency. However, traditional prediction methods based on statistical models exhibit limitations when dealing with nonlinear and dynamically changing wireless communication signals. To address this issue, this study proposes a wireless communication signal prediction method based on Long Short-Term Memory (LSTM) networks, which aims to capture the temporal sequence characteristics of signals through deep learning techniques and achieve high-precision predictions. Specifically, the method first preprocesses the raw signals to extract key features and then utilizes an LSTM network to model the complex dynamic properties of the signals. Furthermore, the attention mechanism is incorporated to enhance the model's ability to focus on critical time steps. The experimental section validates the proposed method using real-world wireless communication datasets. The results demonstrate that the proposed method significantly outperforms traditional approaches and standard Recurrent Neural Networks (RNNs) in terms of evaluation metrics such as Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE). Additionally, by analyzing the signal prediction performance under various scenarios, the adaptability and robustness of the method in complex environments are confirmed. The primary innovation of this study lies in integrating the attention mechanism into the LSTM model to optimize prediction outcomes and designing specialized feature extraction and model training strategies tailored to the characteristics of wireless communication signals. These contributions not only improve the accuracy of signal prediction but also provide new insights and technical support for the intelligent development of future wireless communication systems..
Key Words：Wireless Communication Signal；Long Short-Term Memory Network (Lstm)；Attention Mechanism；Signal Prediction；Feature Extraction
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 2
1.1 基于LSTM的无线通信信号预测研究背景与意义 2
1.2 无线通信信号预测领域的国内外研究现状 2
1.3 本文研究方法与技术路线 3
第2章 LSTM在无线通信信号预测中的理论基础 5
2.1 长短期记忆网络（LSTM）的基本原理 5
2.2 无线通信信号的特点与建模需求 5
2.3 LSTM与其他预测模型的对比分析 6
2.4 数据预处理与特征提取方法 7
第3章 基于LSTM的无线通信信号预测模型构建 8
3.1 模型架构设计 8
3.1.1 输入层的设计原则 8
3.1.2 隐藏层的参数优化 8
3.1.3 输出层的功能实现 9
3.1.4 损失函数的选择与调整 9
3.2 数据集构建与划分策略 9
3.2.1 数据采集与标注方法 10
3.2.2 数据清洗与归一化处理 10
3.2.3 训练集与测试集的比例分配 10
3.2.4 跨域数据的兼容性分析 11
3.3 模型训练过程与算法改进 11
3.3.1 初始权重的设定方法 12
3.3.2 学习率的动态调整机制 12
3.3.3 正则化技术的应用效果 12
3.3.4 过拟合问题的解决策略 13
第4章 实验验证与结果分析 14
4.1 实验环境与配置 14
4.1.1 硬件平台的选择依据 14
4.1.2 软件工具的使用说明 14
4.1.3 数据集的选取标准 15
4.1.4 性能评估指标的定义 15
4.2 实验设计与实施步骤 15
4.2.1 单变量预测实验方案 16
4.2.2 多变量预测实验方案 16
4.2.3 不同噪声条件下的鲁棒性测试 16
4.2.4 长时间序列预测能力评估 16
4.3 结果分析与讨论 17
4.3.1 预测精度的定量分析 17
4.3.2 模型效率的定性评价 17
4.3.3 参数敏感性分析结果 18
4.3.4 实验结果的可视化展示 18
4.4 对比实验与优势总结 18
4.4.1 与传统方法的性能比较 18
4.4.2 不同LSTM变体的效果对比 19
4.4.3 实际应用场景的适应性分析 19
结 论 19
参考文献 21
致 谢 22
