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基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寬帶頻譜檢測(cè)技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-05-17 15:49
  隨著5G技術(shù)及下一代無線通信網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,寬帶頻譜檢測(cè)技術(shù)得到廣泛研究,相對(duì)于窄帶頻譜檢測(cè),它可以更為靈活的實(shí)現(xiàn)認(rèn)知用戶對(duì)頻譜空穴的接入,提高頻譜檢測(cè)效率。調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換器(Modulated Wideband Converter,MWC)可以很好地解決寬帶頻譜檢測(cè)所需采樣率過高的問題,本文以此為基礎(chǔ),針對(duì)基于簡化MWC的稀疏貝葉斯(Sparse Bayesian Learning,SBL)檢測(cè)算法中對(duì)信號(hào)先驗(yàn)信息的過度依賴、檢測(cè)精度不足的問題,提出利用動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行寬帶頻譜檢測(cè)的方法。一方面,以動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為出發(fā)點(diǎn),基于頻譜數(shù)據(jù)之間的時(shí)間相關(guān)性,研究了適用于頻譜檢測(cè)的兩種網(wǎng)絡(luò)模型,即長短時(shí)記憶(Long Short Term Memory,LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和埃爾曼(Elman)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)它們分別構(gòu)造新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),訓(xùn)練學(xué)習(xí)以設(shè)置最佳檢測(cè)參數(shù),分析比較兩種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于寬帶頻譜檢測(cè)中的表現(xiàn)性能,選擇合適模型。最終動(dòng)態(tài)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法憑借對(duì)信號(hào)自身信息充分挖掘的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),在QPSK調(diào)制下,主用戶信號(hào)數(shù)目為3、信噪比為5時(shí),較MWC-Elman算法的檢測(cè)概率提高了20%。另一方面,也是...

【文章頁數(shù)】:56 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.2能量檢判決統(tǒng)計(jì)量由射頻信號(hào)經(jīng)各路功

圖2.2能量檢判決統(tǒng)計(jì)量由射頻信號(hào)經(jīng)各路功

第2章頻譜檢測(cè)算法的相關(guān)理論基礎(chǔ)72.1.1能量檢測(cè)能量檢測(cè)是應(yīng)用最廣泛且最基礎(chǔ)的頻譜檢測(cè)算法,其根據(jù)測(cè)量信號(hào)在某一頻段或時(shí)間段內(nèi)總能量是否達(dá)到閾值來判斷PU信號(hào)的存在與否,主要優(yōu)點(diǎn)是不需要已知主用戶PU的先驗(yàn)信息,計(jì)算復(fù)雜度低且易于實(shí)現(xiàn)。但其檢測(cè)過程受噪聲影響極大,在噪聲不確定....


圖2.3匹配濾經(jīng)各路功能模塊作用,射頻信號(hào)構(gòu)

圖2.3匹配濾經(jīng)各路功能模塊作用,射頻信號(hào)構(gòu)

第2章頻譜檢測(cè)算法的相關(guān)理論基礎(chǔ)72.1.1能量檢測(cè)能量檢測(cè)是應(yīng)用最廣泛且最基礎(chǔ)的頻譜檢測(cè)算法,其根據(jù)測(cè)量信號(hào)在某一頻段或時(shí)間段內(nèi)總能量是否達(dá)到閾值來判斷PU信號(hào)的存在與否,主要優(yōu)點(diǎn)是不需要已知主用戶PU的先驗(yàn)信息,計(jì)算復(fù)雜度低且易于實(shí)現(xiàn)。但其檢測(cè)過程受噪聲影響極大,在噪聲不確定....


圖2.4循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)算法原理

圖2.4循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)算法原理

第2章頻譜檢測(cè)算法的相關(guān)理論基礎(chǔ)8雜且成本昂貴。2.1.3循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)在通信系統(tǒng)中,為保證信息傳輸質(zhì)量,通常要求對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,使其具有一定循環(huán)周期的統(tǒng)計(jì)特性。循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)通過研究信號(hào)的內(nèi)置特征,如采樣、調(diào)制方式、工作頻率等,將周期冗余性引入到信號(hào)中,通過觀測(cè)信號(hào)是否具....


圖2.7本振調(diào)諧式檢測(cè)算法原理

圖2.7本振調(diào)諧式檢測(cè)算法原理

第2章頻譜檢測(cè)算法的相關(guān)理論基礎(chǔ)111)本振調(diào)諧式檢測(cè)算法本振調(diào)諧式檢測(cè)算法原理如圖2.7所示,首先使用混頻技術(shù)掃描待檢寬帶頻譜,經(jīng)混頻和帶通濾波器處理完成后的寬帶信號(hào)被分為若干組窄帶信號(hào),然后利用窄帶頻譜檢測(cè)算法對(duì)每段窄帶信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。該算法通過利用本地振蕩器和帶通濾波器削弱了....



本文編號(hào):3975801

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