[发明专利]一种频谱感知方法有效
| 申请号： | 201811540430.7 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109379153B | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 刘畅;梁应敞 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04B17/382 | 分类号： | H04B17/382 |
| 代理公司： | 51232 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种频谱感知方法，更具体的说是涉及一种基于协方差感知的深度卷积神经网络架构的频谱感知方法。本发明的方法主要包括：采样：通过M元多天线系统采集N个时刻的观测向量，记为X；获取检测统计量：构建基于深度神经网络的检测统计量模型，采用步骤S1获得的数据进行训练，得到训练好的深度神经网络模型，根据获得的观测向量，获得检测统计量T(X)；判决：将检测统计量与阈值γ进行比较：如果T(X)>γ，判为主用户信号存在；否则，判为主用户信号不存在。 | ||
| 搜索关键词： | 统计量 频谱感知 检测 观测向量 用户信号 无线通信技术领域 卷积神经网络 神经网络模型 多天线系统 神经网络 协方差 采样 构建 感知 架构 采集 判决 | ||
【主权项】：
1.一种频谱感知方法，所述频谱感知方法基于协方差感知的深度卷积神经网络架构，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、采样：通过M元多天线系统采集N个时刻的观测向量，记为X；/nS2、获取检测统计量：利用基于协方差感知的深度卷积神经网络架构，构建检测统计量模型，采用步骤S1获得的数据进行训练，得到训练好的深度神经网络模型，根据获得的观测向量，获得检测统计量T
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