針對在衛(wèi)星認(rèn)知通信場景下傳統(tǒng)頻譜感知算法感知性能低、受通信時延影響大的問題,提出了一種基于長短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星頻譜多門限感知算法。首先構(gòu)建衛(wèi)星認(rèn)知通信模型,其次將仿真數(shù)據(jù)送入長短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測感知,采用動量隨機梯度下降（SGDM）算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更新,然后提出多門限算法對網(wǎng)絡(luò)輸出進(jìn)行優(yōu)化,最后與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作性能對比。該算法無需構(gòu)建特征值,實驗結(jié)果表明:在衛(wèi)星信道條件下,當(dāng)面對低接收信噪比及低網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)時,該算法頻譜感知性能要優(yōu)于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 

【文章來源】：信號處理. 2020,36(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

衛(wèi)星認(rèn)知通信網(wǎng)絡(luò)模型

PU信道狀態(tài)示意圖

在傳統(tǒng)的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中,SU可實時感知PU的信道狀態(tài)。而在衛(wèi)星認(rèn)知通信網(wǎng)絡(luò)中,經(jīng)過衛(wèi)星通信時延后,SU端才能感知到當(dāng)前時刻PU的信道狀態(tài),并且當(dāng)SU利用PU信道的“頻譜空穴”進(jìn)行頻譜接入,則還需要將SU發(fā)送到衛(wèi)星端的時延考慮進(jìn)去,具體場景如圖3。衛(wèi)星通信時延定義為D,假設(shè)當(dāng)前 PU下行鏈路的信道狀態(tài)為t0時刻的信道狀態(tài),SU在t1時刻感知到t0時刻的PU信道狀態(tài),當(dāng)SU檢測到PU信道的“頻譜空穴”而進(jìn)行接入時,發(fā)送數(shù)據(jù)將會經(jīng)過時延D在t2時刻到達(dá)衛(wèi)星端,即SU要根據(jù)t0時刻的信道狀態(tài),來預(yù)測時延為2D后的PU信道狀態(tài)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于HS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知無線電頻譜預(yù)測技術(shù)[J]. 胡翩翩,曾碧卿.  計算機工程. 2017(07)



本文編號：3145617