[发明专利]一种基于深度学习的频谱感知检测方法、装置及设备有效
| 申请号： | 202011022425.4 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112350790B | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 马嫄;张行健;高跃;刘锐帆 | 申请（专利权）人： | 深圳大学;鹏城实验室 |
| 主分类号： | H04B17/382 | 分类号： | H04B17/382;H04L12/24 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 刘文求;朱阳波 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的频谱感知方法、装置及设备，通过获取待预测信号观测数据集；根据预测信号观测数据集确定预测信号的协方差矩阵；将协方差矩阵输入已训练的频谱检测网络模型，通过频谱检测网络模型得到预测频谱状态值，其中，频谱检测网络模型是基于协方差矩阵样本和与所述协方差矩阵样本对应的频谱状态真实值之间的对应关系训练得到的。本实施例公开方法，利用深度学习的学习能力与数据挖掘能力从接收到的待预测信号的协方差矩阵中提取信号特征，并对特征进行检测得到天地一体网络中频谱感知状态，本实施例所提供的方法可以有效提高低信噪比下的频谱检测性能，提高天地一体网络中非授权用户使用检测到的频谱空隙效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 频谱 感知 检测 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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