一种复杂电磁环境下多维多级频谱感知方法

    公开(公告)号:CN117676847A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311594713.0

    申请日:2023-11-28

    Abstract: 本发明涉及无线通信领域,针对多维频谱感知带来感知时间长的问题,提出一种复杂电磁环境下多维多级频谱感知方法。对于认知节点感知的一段时间的频谱数据,针对第一维度启动一级感知,如果一级感知结果满足认知节点的感知需求,则记录一级感知结果,感知结束。如果一级感知结果不能满足认知节点的感知需求,则针对第二维度启动二级感知,如果二级感知结果满足认知节点的感知需求,则记录二级感知结果,感知结束。如果二级感知结果不能满足认知节点的感知需求,则针对第三维度启动三级感知,记录三级感知结果。本发明在兼顾频谱快速感知的基础上,按需挖掘多维空闲频谱机会,提升了复杂电磁环境的频谱利用率。

    一种无线通信中模拟阵列天线的波达角估计方法

    公开(公告)号:CN115549743A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211140534.5

    申请日:2022-09-20

    Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域,提出了一种无线通信中模拟阵列天线的波达角估计方法。通过用高斯函数对阵列响应的功率进行近似,推导出一个简单而高效的闭式估计器,可以从任意扫描间隔的两个扫描测量值中估计出AoA,并将多个测量值连贯起来以获得更好的估计。使用本发明方法可以直接近似地估计AOA或等效AOA,只使用至少两个扫描结果的接收信号功率,估计其中一个,然后得出另一个。本发明方法可以方便地结合多个测量值来提高估计性能(在较低的信噪比下特别有效)。

    一种具有环境适应能力的智能频谱感知方法

    公开(公告)号:CN114118151A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111410632.1

    申请日:2021-11-25

    Abstract: 本发明涉及一种无线通信技术,特别是涉及基于数据驱动的频谱感知方法。具体过程为:在训练阶段,利用神经网络,从训练数据样本集中,学习同环境解耦合的频谱状态特征;在测试阶段,将测试数据输入训练好的神经网络,获取频谱感知分类结果。所述神经网络,利用生成对抗网络的思想,通过对抗学习来提取同环境解耦合的特征。本发明在先验信息缺乏背景下,能够利用有限的已知域的训练样本集,通过线下一次性学习,学习与环境无关的频谱状态特征,进而完成在线自适应、敏捷的频谱感知,实现具有环境适应性的频谱感知能力,有效提升智能频谱感知方法的泛化能力。

    一种具有环境适应能力的智能频谱感知方法

    公开(公告)号:CN114118151B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202111410632.1

    申请日:2021-11-25

    Abstract: 本发明涉及一种无线通信技术,特别是涉及基于数据驱动的频谱感知方法。具体过程为:在训练阶段,利用神经网络,从训练数据样本集中,学习同环境解耦合的频谱状态特征;在测试阶段,将测试数据输入训练好的神经网络,获取频谱感知分类结果。所述神经网络,利用生成对抗网络的思想,通过对抗学习来提取同环境解耦合的特征。本发明在先验信息缺乏背景下,能够利用有限的已知域的训练样本集,通过线下一次性学习,学习与环境无关的频谱状态特征,进而完成在线自适应、敏捷的频谱感知,实现具有环境适应性的频谱感知能力,有效提升智能频谱感知方法的泛化能力。

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