电讯技术

作者：潘成胜,蔡韧,石怀峰,施建锋,王钰玥

单位：(（1.南京信息工程大学 电子与信息工程学院，南京 210044;2.南京理工大学 自动化学院，南京 210094;3.东南大学 移动通信国家重点实验室，南京 211189）)

关键词：智能频谱感知；协同学习；卷积神经网络；门控循环单元；自注意力机制；

基金：国家自然科学基金资助项目(61931004，61801073)；江苏省自然科学基金项目(BK20210641)

目前无线通信网络频谱环境时空分布复杂多变，现有多用户协同感知方法数据预处理繁琐，感知效率低下。为此，在由用户感知层和边缘融合层构成的系统架构下，提出了一种基于协同学习的频谱智能感知算法。用户感知层采用多分支卷积循环门控神经网络，利用原始归一化能量信号的底层结构信息，实现本地感知。边缘融合层基于自注意力机制进行消息传播，融合用户感知层中各个非授权用户的感知结果得出最终决策。实验表明，在信噪比为-20 dB以及5个用户协同感知的情况下，该方法能在虚警概率为1.91%时达到18.3%的检测概率，相比对比模型提升了6.1%，且不需要对原始数据额外预处理，降低了算法的复杂度。

来源：2023年第12期

《电讯技术》期刊编辑部

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