[发明专利]一种基于狼群优化的人工神经网络频谱感知方法有效
| 申请号： | 201410334044.8 | 申请日： | 2014-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN104092503A | 公开（公告）日： | 2014-10-08 |
| 发明（设计）人： | 刁鸣;钱荣鑫;高洪元;张志强;张帆 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | H04B17/00 | 分类号： | H04B17/00;H04W16/14 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于狼群优化的人工神经网络频谱感知方法，决策中心依次打开各个子区域内的主用户信号模拟发射机，决策中心接收来自认知用户的本地检测结果，将接收的认知用户发送的本地检测信息及统计和计算的认知用户的检测概率信息，生成训练样本集，根据神经网络结构及训练样本生成神经网络测试函数；基于神经网络测试函数和训练后生成的神经元权值矩阵，运用狼群优化方法对权值矩阵进行优化处理，将优化后的权值矩阵输入神经网络工作模块中；认知用户对主用户信号进行检测，决策中心将接收到的认知用户的本地检测结果与累计的认知用户检测概率进行融合，融合值输入优化后的神经网络，判断主用户信号是否出现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 狼群 优化 人工 神经网络 频谱 感知 方法 | ||
【主权项】：
一种基于狼群优化的人工神经网络频谱感知方法，其特征在于:步骤1：神经网络训练阶段；决策中心依次打开各个子区域内的主用户信号模拟发射机，决策中心接收来自认知用户的本地检测结果，将接收的认知用户发送的本地检测信息及统计和计算的认知用户的检测概率信息，生成训练样本集，将训练样本输入神经网络训练模块中进行训练；训练结束后，根据神经网络结构及训练样本生成神经网络测试函数；步骤2：神经网络优化阶段；基于神经网络测试函数和训练后生成的神经元权值矩阵，运用狼群优化方法在神经网络优化模块中对权值矩阵进行优化处理，将优化后的权值矩阵输入神经网络工作模块中；步骤3：神经网络工作阶段；认知用户对主用户信号进行检测，将本地检测结果发往决策中心，决策中心将接收到的认知用户的本地检测结果与累计的认知用户检测概率进行融合，融合值输入优化后的神经网络，判断主用户信号是否出现，并将检测结果发送给各认知用户。
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