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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明涉及基于位置参数优化协方差矩阵的ResNet频谱感知方法及系统，方法如下：S1：SU进行通信时，所有SU对PU信号进行检测，得连续时间序列，对其执行用户感知信号检测，得到PU信号检测矩阵，FC生成协方差矩阵；S2：一SU随机产生测试用PU信号，所有SU进行测试用PU信号检测，检测信号汇集时，传输自身位置信息，FC生成距离相关矩阵D，用D处理协方差矩阵，得距离加权协方差矩阵Rdk，FC与所有SU连续执行Rdk生成过程，生成每个Rdk时，根据测试用PU信号状态进行Rdk样本标注，得样本标签集，直至满足训练条件，汇集成数据和标签集；S3：将数据和标签集输入ResNet进行训练，得整体特征序列；S4：将ResNet特征参数联合全连接层和softmax层进行数据处理，输出参数。
主权项：1.基于位置参数优化协方差矩阵的残差网络ResNet频谱感知方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：认知无线系统包含1个主用户、M个次级用户、1个融合中心FC，其中M为自然数；当次级用户SU需要进行通信时，所有次级用户SU对主用户PU信号进行检测，得到连续时间序列；对连续时间序列执行用户感知信号检测，得到M×N维的PU信号检测矩阵，N表示采样点数，为自然数，融合中心FC获得协方差矩阵；S2：初始化认知无线系统，随机选取一次级用户SU随机产生测试用PU信号，所有次级用户SU进行测试用PU信号检测，在检测信号汇集时，传输自身位置信息，融合中心FC生成距离相关矩阵D，用D处理协方差矩阵Rk，得到距离加权协方差矩阵Rdk，融合中心FC与所有次级用户连续执行前述Rdk生成过程，同时在生成每个Rdk时，根据测试用PU信号状态进行Rdk样本标注，得到样本标签集，直至满足模型训练设定条件，汇集成对应的数据和标签集合；S3：将步骤S2所得的数据集和标签集，输入到ResNet网络中进行训练，得到整体的特征序列；S4：将步骤S3所得的ResNet特征序列联合全连接层和softmax层进行数据处理，将输出结果表达为参数Pot。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于位置参数优化协方差矩阵的ResNet频谱感知方法及系统
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