【摘 要】
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随着通信技术的发展，频谱感知技术已经成为了解决频谱资源稀缺的重要解决手段之一。为了解决非平稳信号的时频图特征难以提取的问题，提出了基于小波变换和残差神经网络的全盲频谱感知方法。该方法通过连续小波变换将捕获的主用户信号变换成时频信息矩阵，同时转化为图片作为输入，通过残差网络进行训练和识别。同时仿真测试了不同小波基对非平稳信号的分解能力，和所提算法在各种复杂无线信道环境下对非平稳信号的检测性能和泛化能
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61701432）；
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随着通信技术的发展，频谱感知技术已经成为了解决频谱资源稀缺的重要解决手段之一。为了解决非平稳信号的时频图特征难以提取的问题，提出了基于小波变换和残差神经网络的全盲频谱感知方法。该方法通过连续小波变换将捕获的主用户信号变换成时频信息矩阵，同时转化为图片作为输入，通过残差网络进行训练和识别。同时仿真测试了不同小波基对非平稳信号的分解能力，和所提算法在各种复杂无线信道环境下对非平稳信号的检测性能和泛化能力，以及本方法对不同主用户信号的适应能力。结果表明，在信噪比为-16 dB的情况下，该方法能在虚警概率为0.1时达到0.92的检测概率，同时amor小波更适合用于非平稳信号的分解且训练识别能力更优。
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