基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)主用戶頻譜感知算法
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:3640 K
標(biāo)簽: 認(rèn)知無線電 頻譜感知 動(dòng)態(tài)主用戶
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文檔介紹:實(shí)際的頻譜感知場(chǎng)景中主用戶可能隨機(jī)到達(dá)或者離開,,當(dāng)主用戶狀態(tài)在實(shí)時(shí)頻譜感知期間動(dòng)態(tài)變化時(shí),現(xiàn)有的靜態(tài)頻譜感知算法性能急劇惡化,。針對(duì)該現(xiàn)狀,,研究提出基于殘差收縮注意力機(jī)制的動(dòng)態(tài)主用戶頻譜感知算法。頻譜感知間隔內(nèi),,主用戶隨機(jī)到達(dá)或者隨機(jī)離開的時(shí)間服從均勻分布,。采用深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)(DRSN)提取動(dòng)態(tài)主用戶特征,并且濾除冗余的噪聲特征,;利用協(xié)調(diào)注意力模塊(CAM)增強(qiáng)每個(gè)通道不同方向的特征信息,,提高模型對(duì)動(dòng)態(tài)主用戶特征的表達(dá)能力。仿真結(jié)果表明,,所提算法性能優(yōu)于對(duì)比算法ResNet,、CBAM_IQ和CBAM_Energy,所提算法對(duì)主用戶隨機(jī)到達(dá)或者離開服從不同分布的主用戶都可以保持較高的檢測(cè)概率,。
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