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基于深度学习的动态主用户频谱感知算法

作者：李新玉1，赵知劲1，2
发布日期：2024-02-20
来源：电子技术应用

引言

随着5G通信技术的发展和无线通信业务的飞速增长，频谱资源处于供不应求的状态。认知无线电（Cognitive Radio, CR）[1]的提出缓解了频谱资源紧张的局面，频谱感知（Spectrum Sensing, SS）[2]是认知无线电的关键技术，它允许次用户(Secondary User, SU）使用空闲的授权频谱。静态主用户(Primary User ,PU)的频谱感知算法已经得到深入研究，静态主用户是指感知阶段主用户状态保持不变，即始终活跃或者始终沉默，而实际场景中，感知过程中主用户可能随机到达或者随机离开。当主用户状态发生变化时，频谱感知算法性能会受到影响。因此，研究在感知期间主用户的状态发生变化的频谱感知算法具有很强的实际意义。


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作者信息：

李新玉1，赵知劲1，2

（1.杭州电子科技大学 通信工程学院，浙江 杭州 310018；
2.中国电子科技集团第36研究所 通信系统信息控制技术国家级重点实验室，浙江 嘉兴 314001）


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认知无线电 频谱感知 动态主用户 深度残差收缩网络 协调注意力机制

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