本文關鍵詞：一種改進的量子神經(jīng)網(wǎng)絡頻譜感知算法

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【摘要】：為了克服傳統(tǒng)頻譜感知的缺點,提升在低信噪比下的頻譜檢測性能,提出了一種改進的量子神經(jīng)網(wǎng)絡頻譜感知算法。通過提取授權用戶信號的特征參數(shù),對量子神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,獲取授權信號中數(shù)據(jù)的不確定性并加以存儲、記憶,從而實現(xiàn)周圍環(huán)境"頻譜機會"的檢測。為了提高量子神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂性、穩(wěn)定性,對算法進行改進,采用三層Josephson函數(shù)作為激勵函數(shù),縮短激勵函數(shù)的飽和區(qū),減少訓練過程中出現(xiàn)"假飽和"現(xiàn)象;并在原有的學習目標函數(shù)中加入約束條件,使網(wǎng)絡權值的調整和量子間隔的更新在學習過程中的相互影響降到最低。通過實驗仿真得出,改進后的量子神經(jīng)網(wǎng)絡算法與改進前的算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡檢測算法相比,不但在網(wǎng)絡收斂速度和穩(wěn)定性上有了明顯提升,而且在低信噪比情況下具有更高的檢測概率。
【作者單位】： 北京郵電大學信息與通信工程學院;
【關鍵詞】： 認知無線電 頻譜感知 量子神經(jīng)網(wǎng)絡 多層激勵函數(shù) Josephson函數(shù)
【基金】：國家自然科學基金項目(60902046)
【分類號】：TN925
【正文快照】： 0引言隨著無線通信新興技術的不斷涌現(xiàn),人們對無線頻譜資源的需求也在不斷上升。而現(xiàn)有的靜態(tài)頻譜使用政策,導致可分配的頻譜資源少之又少,頻譜資源的供需問題愈發(fā)緊張。認知無線電[1-2]作為一種新的動態(tài)頻譜共享技術,實現(xiàn)了對授權頻譜“二次利用”。而認知無線電的第一步工作

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1 曾U喺，

本文編號：1067383