基于深度学习的频谱感知算法的研究与实现–基于能量特征任务书

 2021-10-22 09:10

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

本设计是从深度学习出发,将深度学习理论应用到频谱感知过程中,提出了基于CNN的频谱感知算法。

卷积神经网络是一种性能优越的分类器,其卷积运算,可以使原信号特征增强,降低干扰,拥有更好的抗噪性能,可以提高认知无线电系统的智能性和鲁棒性,从而提高频谱检测的性能。

本设计的思想是提取信号的能量等特征,经过预处理,以便CNN模型更好地拟合信号特征,构造出特征矩阵,并以此作为CNN模型的输入,经过训练,CNN模型存储了输入样本的特征值,最终通过训练好的CNN模型对授权用户信号进行感知。

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2. 参考文献

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