利用卷积神经网络和协方差的协作频谱感知算法

• 作者: 尚俊娜 戴绍港 赵知劲 鲁华超
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 协方差 协作频谱感知
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 1700-1707
• 页数: 8页
• 分类号: TN911
• 字数: 5790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.10.010

摘要

针对基于信号协方差矩阵的频谱感知算法门限难于准确得到及没有充分利用原始信号信息等问题,提出了基于卷积神经网络和协方差矩阵的协作频谱感知算法.首先将接收的I、Q两路正交信号的归一化协方差矩阵组成双通道输入矩阵,然后使用卷积神经网络直接提取协方差矩阵的特征信息,并进行训练得到分类器,最后使用训练好的模型进行频谱感知.仿真结果表明,本文所提出的频谱感知算法优于对比算法,在信噪比为-13 dB、40个次用户协作感知时,本文算法虚警概率低于0.1,检测概率达到0.9以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴绍港	杭州电子科技大学通信工程学院	18	66	5.0	7.0
2	尚俊娜	杭州电子科技大学通信工程学院	83	474	11.0	17.0
3	赵知劲	杭州电子科技大学通信工程学院	200	1531	19.0	29.0
7	鲁华超	杭州电子科技大学通信工程学院	2	2	1.0	1.0