【摘 要】
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针对车联网环境下无线频谱资源短缺的问题,提出一种基于神经网络的多条件频谱感知组合算法。该算法利用神经网络较强的多分类能力,将信号能量、协方差矩阵的最大特征值、最小特征值、迹和平均特征值融合作为神经网络特征参数实现合作频谱感知,并从理论上分析参数选择方案,算法还充分考虑信道多径衰落和阴影效应导致的信噪比很低的情况以及车辆移动产生的多普勒效应,达到提高频谱感知成功率的目的,从而提高频谱的利用率。仿真结果表明,该算法在低信噪比情况下比已有的频谱感知算法具有更好的检测性能。
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室,中国科学院大学
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针对车联网环境下无线频谱资源短缺的问题,提出一种基于神经网络的多条件频谱感知组合算法。该算法利用神经网络较强的多分类能力,将信号能量、协方差矩阵的最大特征值、最小特征值、迹和平均特征值融合作为神经网络特征参数实现合作频谱感知,并从理论上分析参数选择方案,算法还充分考虑信道多径衰落和阴影效应导致的信噪比很低的情况以及车辆移动产生的多普勒效应,达到提高频谱感知成功率的目的,从而提高频谱的利用率。仿真结果表明,该算法在低信噪比情况下比已有的频谱感知算法具有更好的检测性能。
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