论文摘要
在频谱感知中经典的能量检测算法在低信噪比时检测性能较低且门限难以估计,基于机器学习的感知算法受限于检验统计量的构造会造成接收信号原有结构信息的丢失。针对这些问题,本文提出一种基于LSTM神经网络的频谱感知方法,首先利用接收信号序列作为神经网络的输入特征向量,然后使用LSTM神经网络进行训练得到分类器,最后使用训练好的模型实现频谱感知。该方法无需估计检测门限值,也无需构造特征向量,仿真结果表明,所提算法在采样点和次级用户更少的情况下仍优于对比算法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 卢光跃,施聪,吕少卿,周亮
关键词: 认知无线电,频谱感知,机器学习,神经网络
来源: 信号处理 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 电信技术,自动化技术
单位: 西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西省信息通信网络及安全重点实验室
基金: 陕西省教育厅科研计划项目资助(17JK0703)
分类号: TN925;TP183
DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.12.016
页码: 2070-2076
总页数: 7
文件大小: 1566K
下载量: 209
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