基于深度学习的认知无线电策略研究

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无线技术的飞速发展和无线用户的迅速增多都使得频谱、功率等无线资源的需求不断增长,如何提高资源的利用率、提升通信系统的性能,是业界需要解决的重点问题。认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术能够为通信系统提供智能的频率和功率分配,更高效地利用有限的无线资源。认知无线电网络中存在主用户和次用户,主用户具有频谱资源的优先使用权。如何在不影响主用户正常工作的情况下,使次用户接入网络,是提高频谱利用率的核心问题。首先,次用户可以通过识别周围用户的调制信号来评估接入信道的可行性,或是采用正交策略避免干扰;其次,次用户也可以对不同用户的位置进行感知,从而调整接入策略,以提高频谱利用率;此外,主用户和次用户也可以采用合理的功率分配方法,在减小能量消耗的同时提升系统容量。深度学习是认知无线电实现智能化的有力工具,本文基于深度学习技术,围绕这三个方面展开研究。针对传统信号调制识别方法计算复杂度高、识别准确率低的问题,提出了基于深度学习的自动信号调制识别算法。将卷积神经网络的特征提取能力和循环神经网络的序列处理能力进行融合,构建融合网络模型实现了对I/Q信号的自动识别,并对模型的参数进行了优化。仿真实验证明,相比卷积神经网络,该模型的最大识别率提升了16.67%,平均识别率提升了10.79%。针对传统指纹定位精度低和输入数据要求高的问题,设计了基于Inception结构的多流网络模型,并提出了基于卷积自动编码器的辅助学习方法。利用无标签数据学习数据结构,对特征提取器的参数进行初始化,并经过对比实验验证了模型和预训练的有效性。实验结果证明,使用预训练进行辅助学习减小了5.78%的定位误差,相比K最近邻方法和支持向量机分类方法,所设计模型的定位误差分别减小了21.36%和12.73%。针对传统功率分配算法迭代复杂的问题,基于最大总速率功率分配原理,设计了用于对迭代算法进行逼近的浅层网络模型,提升功率分配数值的求解速度。实验结果证明,该模型在满足功率分配指标的同时,大幅减少了求解时间。
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