基于深度學(xué)習(xí)的動態(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 動態(tài)主用戶 | |
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文檔介紹:實(shí)際的頻譜感知場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)時頻譜感知期間動態(tài)變化時,現(xiàn)有的靜態(tài)頻譜感知算法性能急劇惡化。針對該現(xiàn)狀,研究提出基于殘差收縮注意力機(jī)制的動態(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)離開的時間服從均勻分布。采用深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)(DRSN)提取動態(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)每個通道不同方向的特征信息,提高模型對動態(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)于對比算法ResNet、CBAM_IQ和CBAM_Energy,所提算法對主用戶隨機(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概率。 | |
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