【摘 要】
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认知无线电在天地融合网络频率规划和抗干扰通信方面应用前景广阔,基于机器学习的频谱感知技术近年来得到了较多的研究,其中基于长短时记忆(Long Short⁃term Memory,LSTM)神经网络的频谱感知算法具有较高的感知性能表现,但该算法资源开销较大。现有基于均值辅助的改进算法需要依赖过高的采样速率,在天地融合场景中信道带宽宽的情形下难以达到较高性能。针对上述问题,考虑计算的实时性及适应天地融合网络高频率宽带情况下的信号估计,提出了一种基于门控循环单元的频谱感知算法,将待感知频道的采样序列输入训练好的
【机 构】
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中山大学电子与通信工程学院,中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部,国家航天局卫星通信系统创新中心,大唐移动通信设备有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2020YFB1807900)。
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认知无线电在天地融合网络频率规划和抗干扰通信方面应用前景广阔,基于机器学习的频谱感知技术近年来得到了较多的研究,其中基于长短时记忆(Long Short⁃term Memory,LSTM)神经网络的频谱感知算法具有较高的感知性能表现,但该算法资源开销较大。现有基于均值辅助的改进算法需要依赖过高的采样速率,在天地融合场景中信道带宽宽的情形下难以达到较高性能。针对上述问题,考虑计算的实时性及适应天地融合网络高频率宽带情况下的信号估计,提出了一种基于门控循环单元的频谱感知算法,将待感知频道的采样序列输入训练好的
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