基于协同学习的频谱智能感知方法

作     者：潘成胜 蔡韧 石怀峰 施建锋 王钰玥 PAN Chengsheng;CAI Ren;SHI Huaifeng;SHI Jianfeng;WANG Yuyue

作者机构：南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京理工大学自动化学院南京210094 东南大学移动通信国家重点实验室南京211189 

出 版 物：《电讯技术》 (Telecommunication Engineering)

年 卷 期：2023年第63卷第12期

页      面：1839-1846页

学科分类：07[理学] 08[工学] 070104[理学-应用数学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61931004,61801073) 江苏省自然科学基金项目(BK20210641) 

主　　题：智能频谱感知 协同学习 卷积神经网络 门控循环单元 自注意力机制 

摘      要：目前无线通信网络频谱环境时空分布复杂多变,现有多用户协同感知方法数据预处理繁琐,感知效率低下。为此,在由用户感知层和边缘融合层构成的系统架构下,提出了一种基于协同学习的频谱智能感知算法。用户感知层采用多分支卷积循环门控神经网络,利用原始归一化能量信号的底层结构信息,实现本地感知。边缘融合层基于自注意力机制进行消息传播,融合用户感知层中各个非授权用户的感知结果得出最终决策。实验表明,在信噪比为-20 dB以及5个用户协同感知的情况下,该方法能在虚警概率为1.91%时达到18.3%的检测概率,相比对比模型提升了6.1%,且不需要对原始数据额外预处理,降低了算法的复杂度。