【摘 要】
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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
【机 构】
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南通大学信息科学技术学院,南通先进通信技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871241,61771263),南通大学-南通智能信息技术联合研究中心开放课题(KFKT2017A05)资助项目
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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。
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