針對(duì)在衛(wèi)星認(rèn)知通信場(chǎng)景下傳統(tǒng)頻譜感知算法感知性能低、受通信時(shí)延影響大的問(wèn)題,提出了一種基于長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星頻譜多門(mén)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(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)感知,采用動(dòng)量隨機(jī)梯度下降（SGDM）算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更新,然后提出多門(mén)限算法對(duì)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(duì)比。該算法無(wú)需構(gòu)建特征值,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在衛(wèi)星信道條件下,當(dāng)面對(duì)低接收信噪比及低網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)時(shí),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(lái)源】：信號(hào)處理. 2020,36(08)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【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(wú)線網(wǎng)絡(luò)中,SU可實(shí)時(shí)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(guò)衛(wèi)星通信時(shí)延后,SU端才能感知到當(dāng)前時(shí)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(shí)延考慮進(jìn)去,具體場(chǎng)景如圖3。衛(wèi)星通信時(shí)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(shí)刻的信道狀態(tài),SU在t1時(shí)刻感知到t0時(shí)刻的PU信道狀態(tài),當(dāng)SU檢測(cè)到PU信道的“頻譜空穴”而進(jìn)行接入時(shí),發(fā)送數(shù)據(jù)將會(huì)經(jīng)過(guò)時(shí)延D在t2時(shí)刻到達(dá)衛(wèi)星端,即SU要根據(jù)t0時(shí)刻的信道狀態(tài),來(lái)預(yù)測(cè)時(shí)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(wú)線電頻譜預(yù)測(cè)技術(shù)[J]. 胡翩翩,曾碧卿.  計(jì)算機(jī)工程. 2017(07)



本文編號(hào)：3145617