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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明公开了一种面向非正交多址场景的频谱感知方法和系统，涉及无线通信的技术领域；包括建立非正交多址场景的频谱感知模型，各主用户分别产生发射信号，在信道上分别与加性高斯白噪声叠加，生成叠加信号；融合中心收集各次用户接收的叠加信号，整合为二维信号张量；将二维信号张量输入构建的自编码器中进行去噪处理，获得去噪信号；对去噪信号进行特征提取，获得特征向量；对特征向量进行分类，获得信道的状态类别，实现频谱感知。本发明对信号要求低，去噪性能强，实现了在低信噪比环境下的高效、高速、高鲁棒性的频谱感知。

主权项：1.一种面向非正交多址场景的频谱感知方法，其特征在于，包括：S1：建立非正交多址场景的频谱感知模型，所述模型包括：若干个主用户、若干个次用户和一个融合中心；S2：各主用户分别产生发射信号，在信道上分别与加性高斯白噪声叠加，生成叠加信号，并由各次用户接收；S3：融合中心收集各次用户接收的叠加信号，整合为二维信号张量；S4：将二维信号张量输入构建的自编码器中进行去噪处理，获得去噪信号；所述构建的自编码器包括第一卷积层、第二卷积层、第一门控循环单元、拼接层、最大池化层、第三卷积层、第二门控循环单元、反卷积层、第四卷积层和第五卷积层；第一卷积层、第二卷积层、第一门控循环单元、拼接层、反卷积层、第四卷积层和第五卷积层依次连接；最大池化层、第三卷积层和第二门控循环单元依次连接；第一卷积层的输出端还与最大池化层的输入端连接，第二门控循环单元的输出端与拼接层的输入端连接；在所述将二维信号张量输入构建的自编码器中进行去噪处理前，还需对构建的自编码器进行训练，包括：对主用户的发射信号求和，作为无噪信号数据集Y；对加性高斯白噪声求和，获得加性噪声数据集N，N服从正态分布且满足二维信号张量X＝Y+N；根据二维信号张量X构造训练数据对构造方法为： 式中，表示输入训练数据，表示期望输出数据，∈表示添加噪声，服从标准正态分布A,B分别表示第一预设矩阵和第二预设矩阵；设定自编码器的训练损失函数： 式中，gθ表示自编码器，θ表示自编码器的参数，‖*‖2表示求取L2范数；将上述训练损失函数进行转化，获得自编码器的最终训练损失函数： 式中，const表示常量；当自编码器的最终训练损失函数取得最小值时，获得自编码器的最优参数并保存，完成对自编码器的训练；S5：基于现有的特征提取算法，对去噪信号进行特征提取，获得特征向量；现有的特征提取算法为能量检测法；基于能量检测法对去噪信号进行特征提取，获得特征向量的具体方法为： 式中，μ表示特征向量，表示去噪信号Y*中第j行第t列的元素；S表示次用户的数量，L表示每个次用户接收的叠加信号的信号长度；S6：基于现有的聚类算法，对特征向量进行分类，获得信道的状态类别，实现频谱感知；现有的聚类算法为K-means++算法；基于K-means++算法输出预设类别的中心点，利用预设类别的中心点对特征向量进行分类，获得信道的状态类别： 式中，Hk,k表示第k个信道状态类别，dist*表示求取欧氏距离，cq表示第q个预设类别的中心点。

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