發(fā)布時間：2024-05-17 15:49

　　隨著5G技術(shù)及下一代無線通信網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,寬帶頻譜檢測技術(shù)得到廣泛研究,相對于窄帶頻譜檢測,它可以更為靈活的實(shí)現(xiàn)認(rèn)知用戶對頻譜空穴的接入,提高頻譜檢測效率。調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換器(Modulated Wideband Converter,MWC)可以很好地解決寬帶頻譜檢測所需采樣率過高的問題,本文以此為基礎(chǔ),針對基于簡化MWC的稀疏貝葉斯(Sparse Bayesian Learning,SBL)檢測算法中對信號先驗(yàn)信息的過度依賴、檢測精度不足的問題,提出利用動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行寬帶頻譜檢測的方法。一方面,以動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為出發(fā)點(diǎn),基于頻譜數(shù)據(jù)之間的時間相關(guān)性,研究了適用于頻譜檢測的兩種網(wǎng)絡(luò)模型,即長短時記憶(Long Short Term Memory,LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和埃爾曼(Elman)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對它們分別構(gòu)造新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),訓(xùn)練學(xué)習(xí)以設(shè)置最佳檢測參數(shù),分析比較兩種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于寬帶頻譜檢測中的表現(xiàn)性能,選擇合適模型。最終動態(tài)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法憑借對信號自身信息充分挖掘的獨(dú)特優(yōu)勢,在QPSK調(diào)制下,主用戶信號數(shù)目為3、信噪比為5時,較MWC-Elman算法的檢測概率提高了20%。另一方面,也是...

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.2能量檢判決統(tǒng)計量由射頻信號經(jīng)各路功

第2章頻譜檢測算法的相關(guān)理論基礎(chǔ)72.1.1能量檢測能量檢測是應(yīng)用最廣泛且最基礎(chǔ)的頻譜檢測算法，其根據(jù)測量信號在某一頻段或時間段內(nèi)總能量是否達(dá)到閾值來判斷PU信號的存在與否，主要優(yōu)點(diǎn)是不需要已知主用戶PU的先驗(yàn)信息，計算復(fù)雜度低且易于實(shí)現(xiàn)。但其檢測過程受噪聲影響極大，在噪聲不確定....

圖2.3匹配濾經(jīng)各路功能模塊作用，射頻信號構(gòu)

第2章頻譜檢測算法的相關(guān)理論基礎(chǔ)72.1.1能量檢測能量檢測是應(yīng)用最廣泛且最基礎(chǔ)的頻譜檢測算法，其根據(jù)測量信號在某一頻段或時間段內(nèi)總能量是否達(dá)到閾值來判斷PU信號的存在與否，主要優(yōu)點(diǎn)是不需要已知主用戶PU的先驗(yàn)信息，計算復(fù)雜度低且易于實(shí)現(xiàn)。但其檢測過程受噪聲影響極大，在噪聲不確定....

圖2.4循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法原理

第2章頻譜檢測算法的相關(guān)理論基礎(chǔ)8雜且成本昂貴。2.1.3循環(huán)平穩(wěn)特征檢測在通信系統(tǒng)中，為保證信息傳輸質(zhì)量，通常要求對信號進(jìn)行預(yù)處理，使其具有一定循環(huán)周期的統(tǒng)計特性。循環(huán)平穩(wěn)特征檢測通過研究信號的內(nèi)置特征，如采樣、調(diào)制方式、工作頻率等，將周期冗余性引入到信號中，通過觀測信號是否具....

圖2.7本振調(diào)諧式檢測算法原理

第2章頻譜檢測算法的相關(guān)理論基礎(chǔ)111)本振調(diào)諧式檢測算法本振調(diào)諧式檢測算法原理如圖2.7所示，首先使用混頻技術(shù)掃描待檢寬帶頻譜，經(jīng)混頻和帶通濾波器處理完成后的寬帶信號被分為若干組窄帶信號，然后利用窄帶頻譜檢測算法對每段窄帶信號進(jìn)行檢測。該算法通過利用本地振蕩器和帶通濾波器削弱了....

本文編號：3975801