一种基于神经网络的车联网组合频谱感知方法及其应用

发明专利有效专利

申请号：
CN202010276787.X
IPC分类号：H04B17/382;H04L29/08
申请日期：
2020-04-10
申请人：
中国科学院上海微系统与信息技术研究所

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著录项信息

专利名称	一种基于神经网络的车联网组合频谱感知方法及其应用
申请号	CN202010276787.X	申请日期	2020-04-10
法律状态	公开	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-08-07	公开/公告号	CN111510232A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04B17/382 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04B 传输〔4〕 H04B17/02 （转入H04B17/40） H04B17/30 传输信道的〔2015.01〕 H04B17/382 用于资源分配、接入控制或切换〔2015.01〕	IPC分类号	H;0;4;B;1;7;/;3;8;2;;;H;0;4;L;2;9;/;0;8查看分类表>
申请人	中国科学院上海微系统与信息技术研究所	申请人地址	上海市长宁区长宁路865号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院上海微系统与信息技术研究所	当前权利人	中国科学院上海微系统与信息技术研究所
发明人	纪玉峰;谭冲;刘洪;郑敏
代理机构	上海智信专利代理有限公司	代理人	邓琪

摘要

本发明提供一种基于神经网络的车联网组合频谱感知方法，包括：获取其协方差矩阵，通过接收信号的能量值和协方差矩阵的特征值来提取特征参数；划分训练集、验证集和测试集；以所述特征参数作为输入参数，以主用户的存在情况作为输出参数，建立神经网络；采用训练集和验证集来对神经网络训练和验证，得到频谱感知神经网络，随后采用测试集来对频谱感知神经网络进行调节；接收新的接收信号，进行频谱感知，得到频谱感知结果。本发明还提供一种车联网。本发明的车联网组合频谱感知方法综合考虑信号能量值和协方差矩阵的特点，利用神经网络较强的多分类能力，从而在车联网环境下提高频谱感知成功率，有效提高车联网环境下频谱感知性能。

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