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OFDM信号频谱感10
- 前已提出的频谱感知方法主要包括匹配滤波器检测、 能量检测、 循环平稳特征检测以及多分辨率频谱感知. 这些方法均为单节点感知方法.然而,在阴影和深度衰落情况下, 单个节点的感知结果并不可靠, 因此, 需要对多个节点的感知结果进行融合,以提高检测可靠性, 即协作感知技术. 文献采用“或” 准则对各个 CR 感知结果进行融合. 文献则提出了基于 D-S 证据理论的协作频谱感知算法,虽然该算法的性能比“或” 准则或“与”准则要好, 但需要存储大量历史信息, 算法的计算复杂度也很高. 文献中分析了采用似然
CNN
- 卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称