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?。?span>3640 K
標(biāo)簽： 認(rèn)知無(wú)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(kāi)，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(kāi)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(kāi)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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