车联网中基于BP神经网络的智能协同频谱感知算法

• 作者: 张月霞 赵义飞
• 来源期刊: 电讯技术
• 关键词: 车联网 BP神经网络 协同频谱感知
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 应用基础与前沿技术|Application Fundamental Research and Advanced Technology
• 页码范围: 919-924
• 页数: 6页
• 分类号: TN919.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2021.08.001

摘要

针对传统信噪比加权频谱感知方法在车联网(Internet of Vehicles,IoV)环境中受噪声影响较大、感知准确率较低的问题,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的IoV协同频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing based on BP Neural Network,BP-CSS)算法.该算法首先将本地次用户能量检测结果进行协方差处理,然后通过BP神经网络对次用户信噪比进行权值优化,使用训练好的模型进行协同频谱感知.仿真结果表明,在信噪比0～25 dB范围内、10个次用户协同感知时,该算法在噪声干扰较大的环境中的平均检测准确率为90％,比基于信噪比加权频谱感知方法提升20％,比基于门限值频谱感知方法提升30％.