基于信号循环平稳特征的神经网络频谱感知算法

• 作者: 张士兵 张晓格 张硕 陈家俊
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 认知网络 频谱感知 循环自相关 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 7-12
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.23
• 字数: 4379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2020.02.002

摘要

高效、准确的频谱感知是实现认知无线网络的重要前提.文中针对低信噪比环境下的认知无线网络频谱感知问题,研究基于主用户调制信号循环平稳特征的神经网络频谱感知算法.在该算法中,将信号循环平稳特征的感知网络与神经网络的特征输入层有机结合,构造一个全连接的人工神经网络,并在神经网络的输出层连接一个Soft-max网络,对频谱进行判决.该算法不需要预设频谱判决门限,有效降低了噪声波动对频谱感知性能的影响.仿真结果表明,在低信噪比和噪声波动等复杂信道环境下,该算法具有良好的频谱感知性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张士兵	南通大学信息科学技术学院	107	434	10.0	15.0
3	张晓格	南通大学信息科学技术学院	14	19	3.0	4.0
7	张硕	南通大学信息科学技术学院	3	0	0.0	0.0
10	陈家俊	南通大学信息科学技术学院	1	0	0.0	0.0