文档名：基于协同学习的频谱智能感知方法
摘要：目前无线通信网络频谱环境时空分布复杂多变,现有多用户协同感知方法数据预处理繁琐,感知效率低下.为此,在由用户感知层和边缘融合层构成的系统架构下,提出了一种基于协同学习的频谱智能感知算法.用户感知层采用多分支卷积循环门控神经网络,利用原始归一化能量信号的底层结构信息,实现本地感知.边缘融合层基于自注意力机制进行消息传播,融合用户感知层中各个非授权用户的感知结果得出最终决策.实验表明,在信噪比为-20dB以及5个用户协同感知的情况下,该方法能在虚警概率为1.91%时达到18.3%的检测概率,相比对比模型提升了6.1%,且不需要对原始数据额外预处理,降低了算法的复杂度.
Abstract：Thespatialandtemporaldistributionofcurrentheterogeneousnetworkspectrumenvironmentiscomplexandvariable,thedatapreprocessingofexistingmulti-usercooperativesensingmethodsiscumbersome,andthesensingefficiencyislow.Foraboveproblems,acooperativelearning-basedspectrumintelligentsensingalgorithmisproposedunderasystemarchitectureconsistingofusersensinglayerandedgefusionlayer.Theuser-awarelayerusesamulti-branchconvolutionalrecurrentgatedneuralnetworktorealizelocalsensingbyusingtheunderlyingstructuralinformationoftheoriginalnormalizedenergysignal.Theedgefusionlayerperformsmessagepropagationbasedonaself-attentionmechanismandfusesthesensingresultsofeachunauthorizeduserintheuser-awarelayertoarriveatthefinaldecision.Experimentsshowthatwhenthesignal-to-noiseratiois-20dBandfiveusersaresensingcooperatively,theproposedmethodisabletoachieveadetectionprobabilityof18.3%atafalsealarmprobabilityof1.91%,animprovementof6.1%comparedwiththecomparisonmodel,anddoesnotrequireadditionalpre-processingoftherawdata,thusreducingthecomplexityofthealgorithm.
作者：潘成胜 蔡韧 石怀峰 施建锋 王钰玥 Author：PANChengsheng CAIRen SHIHuaifeng SHIJianfeng WANGYuyue
作者单位：南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京210044南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京210044;南京理工大学自动化学院,南京210094南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京210044;东南大学移动通信国家重点实验室,南京211189
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(12)
分类号：TN911.23
关键词：智能频谱感知 协同学习 卷积神经网络 门控循环单元 自注意力机制
Keywords：intelligentspectrumsensing collaborativelearning convolutionalneuralnetwork gatedcycleunit self-attentionmechanism
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月3日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，江苏省自然科学基金基于协同学习的频谱智能感知方法[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(12)潘成胜 蔡韧 石怀峰 施建锋 王钰玥目前无线通信网络频谱环境时空分布复杂多变,现有多用户协同感知方法数据预处理繁琐,感知效率低下.为此,在由用户感知层和边缘融合层构成的系统架构下,提出了一种基于协同学习的频谱智能感知算法.用户感知层采用多分支卷...参考文献和引证文献
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