【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及無線通信，特別是一種分布式頻譜感知方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、傳統(tǒng)的頻譜感知方法主要包括能量檢測、匹配濾波器檢測和循環(huán)平穩(wěn)特征檢測等。這些方法大多是模型驅(qū)動的，其性能依賴于對信號和噪聲模型的假設(shè)。例如，能量檢測方法通過比較接收信號的能量與設(shè)定的閾值來判斷頻譜是否被占用；匹配濾波器檢測則利用已知信號的特征進(jìn)行檢測；循環(huán)平穩(wěn)特征檢測通過分析信號的循環(huán)平穩(wěn)特性來識別pu信號。這些方法雖然在特定條件下能夠有效工作，但在復(fù)雜的電磁環(huán)境中，由于噪聲方差和pu發(fā)射功率的變化，檢測性能可能會大幅降低。此外，傳統(tǒng)方法對頻譜感知節(jié)點(diǎn)的硬件要求較高，并且對環(huán)境的依賴性較強(qiáng)，難以在異構(gòu)環(huán)境中保持穩(wěn)定的感知性能。
2、為了克服傳統(tǒng)方法的局限性，近年來，深度學(xué)習(xí)作為一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，憑借其強(qiáng)大的特征提取和模式識別能力，逐漸應(yīng)用于頻譜感知領(lǐng)域。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep?neuralnetwork,dnn)能夠從大量的頻譜數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取出有效的信號特征，從而顯著提高感知的準(zhǔn)確性。然而，在分布式感知系統(tǒng)中，由于每個感知節(jié)點(diǎn)的接受信噪比等存在差異，系統(tǒng)的異構(gòu)性成為挑戰(zhàn)之一。然而目前的深度學(xué)習(xí)方法并未充分考慮設(shè)備間的異構(gòu)性，這使得不同節(jié)點(diǎn)的感知性能不一致，進(jìn)而影響整體系統(tǒng)的感知效果。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本部分的目的在于概述本專利技術(shù)的實(shí)施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實(shí)施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和專利技術(shù)名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和專利技術(shù)名稱的目的模糊
2、鑒于上述或現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，提出了本專利技術(shù)。
3、為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
4、第一方面：一種分布式頻譜感知方法，其包括每個感知節(jié)點(diǎn)部署一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于判斷所監(jiān)控頻譜用頻狀態(tài)。
5、作為本專利技術(shù)分布式頻譜感知方法的一種優(yōu)選方案，其中：通過感知節(jié)點(diǎn)對頻譜進(jìn)行采樣，并從采樣數(shù)據(jù)中提取特征；
6、基于提取的特征對頻譜的占用狀態(tài)進(jìn)行判定。
7、作為本專利技術(shù)分布式頻譜感知方法的一種優(yōu)選方案，其中：通過感知節(jié)點(diǎn)對頻段進(jìn)行采樣，并從采樣數(shù)據(jù)中提取特征，包括，
8、將所監(jiān)控頻譜劃分為多個頻段；
9、利用多個分布式的感知節(jié)點(diǎn)分別對多個頻段進(jìn)行采樣；
10、每個感知節(jié)點(diǎn)通過部署的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從采樣數(shù)據(jù)中提取特征。
11、作為本專利技術(shù)分布式頻譜感知方法的一種優(yōu)選方案，其中：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括共享的特征提取參數(shù)和節(jié)點(diǎn)特定的特征提取參數(shù)，其中，節(jié)點(diǎn)特定的特征提取參數(shù)在各個節(jié)點(diǎn)獨(dú)立訓(xùn)練。
12、作為本專利技術(shù)分布式頻譜感知方法的一種優(yōu)選方案，其中：方法還包括，
13、通過集中式處理單元對共享的特征提取參數(shù)進(jìn)行更新和管理；
14、各個感知節(jié)點(diǎn)獨(dú)立更新其特定的特征提取參數(shù)。
15、作為本專利技術(shù)分布式頻譜感知方法的一種優(yōu)選方案，其中：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括三個卷積層和一個全連接輸出層；
16、卷積層包括十個卷積核，每個卷積核的尺寸為3x3。
17、作為本專利技術(shù)分布式頻譜感知方法的一種優(yōu)選方案，其中：節(jié)點(diǎn)特定的特征提取參數(shù)在各個節(jié)點(diǎn)獨(dú)立訓(xùn)練。
18、第二方面，本專利技術(shù)提供了一種分布式頻譜感知系統(tǒng)，包括，采集模塊：用于通過感知節(jié)點(diǎn)對頻譜進(jìn)行采樣，并從采樣數(shù)據(jù)中提取特征；
19、確定模塊：基于提取的特征對頻譜的占用狀態(tài)進(jìn)行判定。
20、第三方面，本專利技術(shù)提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時實(shí)現(xiàn)如上的方法的步驟。
21、第四方面，本專利技術(shù)提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如上的方法的步驟。
22、本專利技術(shù)的有益效果：通過針對分布式頻譜感知系統(tǒng)中普遍存在的設(shè)備異構(gòu)性問題，結(jié)合cnn神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取的分層特性，要求不同節(jié)點(diǎn)的淺層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值共享，而深層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值互相獨(dú)立。共享淺層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值可以提高樣本利用率。同時，各個感知節(jié)點(diǎn)僅使用各自的訓(xùn)練樣本來訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，使得感知系統(tǒng)能更好的適配本地信噪比。仿真結(jié)果顯示，所提出的方法能顯著提高異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的檢測準(zhǔn)確性。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種分布式頻譜感知方法，其特征在于：包括，
2.如權(quán)利要求1所述的分布式頻譜感知方法，其特征在于：所述方法包括，
3.如權(quán)利要求2所述的分布式頻譜感知方法，其特征在于：所述通過感知節(jié)點(diǎn)對頻段進(jìn)行采樣，并從采樣數(shù)據(jù)中提取特征，包括，
4.如權(quán)利要求3所述的分布式頻譜感知方法，其特征在于：所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括共享的特征提取參數(shù)和節(jié)點(diǎn)特定的特征提取參數(shù)，其中，節(jié)點(diǎn)特定的特征提取參數(shù)在各個節(jié)點(diǎn)獨(dú)立訓(xùn)練。
5.如權(quán)利要求4所述的分布式頻譜感知方法，其特征在于：所述方法還包括，
6.如權(quán)利要求5所述的分布式頻譜感知方法，其特征在于：所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括三個卷積層和一個全連接輸出層；
7.如權(quán)利要求5或6所述的分布式頻譜感知方法，其特征在于：所述節(jié)點(diǎn)特定的特征提取參數(shù)在各個節(jié)點(diǎn)獨(dú)立訓(xùn)練。
8.一種分布式頻譜感知系統(tǒng)，其特征在于：包括
9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的分布式頻譜感知方法的
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的分布式頻譜感知方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種分布式頻譜感知方法，其特征在于：包括，
2.如權(quán)利要求1所述的分布式頻譜感知方法，其特征在于：所述方法包括，
3.如權(quán)利要求2所述的分布式頻譜感知方法，其特征在于：所述通過感知節(jié)點(diǎn)對頻段進(jìn)行采樣，并從采樣數(shù)據(jù)中提取特征，包括，
4.如權(quán)利要求3所述的分布式頻譜感知方法，其特征在于：所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括共享的特征提取參數(shù)和節(jié)點(diǎn)特定的特征提取參數(shù)，其中，節(jié)點(diǎn)特定的特征提取參數(shù)在各個節(jié)點(diǎn)獨(dú)立訓(xùn)練。
5.如權(quán)利要求4所述的分布式頻譜感知方法，其特征在于：所述方法還包括，
6.如權(quán)利要求5所述的分布式頻譜感知方法，其特...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：鄒欣，王穎舒，王志鵬，陳韻如，王雷，袁藝倉，敖翔，韋倩，
申請(專利權(quán))人：貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。