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公开(公告)号：CN112003662B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010594289.X
申请日：2020-06-24
申请人： 常州工学院
IPC分类号： H04B17/382 , G06F18/23 , G06F18/214
摘要： 本发明提供一种认知网络中的基于降维和聚类的协作频谱感知方法、装置，认知网络包括：一个授权用户和至少一个认知用户，所述方法包括以下步骤：认知用户检测频谱的能量并组成能量向量，并根据能量向量获取多维特征矩阵，利用PCA算法将多维特征矩阵转换为低维特征矩阵，根据K‑means++算法，并将低维特征矩阵作为分类器的输入训练分类器，以对频谱进行感知。该方法采用将PCA算法与K‑Means++算法相融合，不仅可提高频谱感知的准确性和可靠性，还可减少感知时延，对动态频谱态势演变趋势进行预测，使之能够处理海量的频谱感知数据，且采用低维特征矩阵训练分类器，可以大大节省训练时间，降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN112165364A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010799418.9
申请日：2020-08-11
申请人： 常州工学院
IPC分类号： H04B17/318 , H04B17/336 , H04B17/382
摘要： 本发明提供一种窄带频谱感知系统的增强频谱感知方法，所述方法包括以下步骤：授权用户在待测信道发送信号；认知用户感知接收信号，并进行FFT、平方器处理，以获取频谱的能量中心值Z，再利用CA‑CFAR算法对频谱进行处理，以获取信号的能量检测门限值T，最后，根据中心值Z与门限值T进行频谱感知判决。本发明将CA‑CFAR算法融入到频谱感知的能量检测方法中，一方面解决了能量检测过程中对噪声功率的先验估计这一难题，另一方面解决了噪声不确定性对多信道感知性能的影响，在动态时变的复杂异构网络环境中，认知用户可以自适应调节各待测信道的能量检测门限值，以提高频谱感知准确度，减少感知时间。
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公开(公告)号：CN107592173A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710591215.9
申请日：2017-07-19
申请人： 常州工学院
IPC分类号： H04B17/382 , H04B1/00 , H04L27/12
摘要： 一种基于USRP的5G认知网络系统架构及其方法，USRP通过以太网与主机计算机PC相连接；所述主机计算机PC中包括LabVIEW软件平台和NI USRP软件套件，NI USRP软件套件在LabVIEW中增加了NI-USRP驱动程序，所述LabVIEW软件平台中的程序通过NI-USRP驱动程序与所述USRP进行交互；LabVIEW软件平台中的程序包括认知程序，所述认知程序包括接收无线信号和发射无线信号模块、频谱感知模块、确定发射频率模块、音频信号FM调制模块以及FM信号解调模块。可以实现授权用户和认知用户对频谱在不同时刻、不同频段上的充分利用，同时避免了对授权用户的干扰。
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公开(公告)号：CN107437970B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201710603106.4
申请日：2017-07-22
申请人： 常州工学院
IPC分类号： H04B17/391 , H04B17/382 , H04B17/327
摘要： 一种基于USRP的虚拟仿真系统及其方法，包括USRP，所述USRP通过以太网与主机计算机PC相连接；所述主机计算机PC中包括LabVIEW软件平台和NI USRP软件套件，所述NI USRP软件套件在LabVIEW中增加了NI‑USRP驱动程序，所述LabVIEW软件平台中的程序通过NI‑USRP驱动程序与所述USRP进行交互；所述LabVIEW软件平台中的程序包括虚拟仿真程序；所述虚拟仿真程序包括虚拟仿真认知网络模块。有效避免了现有技术中缺少虚拟仿真手段、尤其是发射虚拟信号的办法来实现SU信号对PU信号的避让效果的缺陷。
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公开(公告)号：CN107294628A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710602195.0
申请日：2017-07-21
申请人： 常州工学院
IPC分类号： H04B17/382 , H04B17/327 , H04B17/336 , H04B17/345
CPC分类号： H04B17/382 , H04B17/327 , H04B17/336 , H04B17/345
摘要： 一种基于USRP的频谱智能感知系统及其方法，USRP通过以太网与主机计算机PC相连接；所述主机计算机PC中包括LabVIEW软件平台和NI USRP软件套件，所述NI USRP软件套件在LabVIEW中增加了NI-USRP驱动程序，所述LabVIEW软件平台中的程序通过NI-USRP驱动程序与所述USRP进行交互；所述LabVIEW软件平台中的程序包括频谱感知程序，所述频谱感知程序包括USRP频谱感知模块。有效避免了现有技术中一台USRP无法通过检测程序实现认知用户SU在PU信号不存在的情况下可以占用授权用户PU的授权频段和在PU信号存在的情况下可以主动避让的缺陷。
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公开(公告)号：CN112003662A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010594289.X
申请日：2020-06-24
申请人： 常州工学院
IPC分类号： H04B17/382 , G06K9/62
摘要： 本发明提供一种认知网络中的基于降维和聚类的协作频谱感知方法、装置，认知网络包括：一个授权用户和至少一个认知用户，所述方法包括以下步骤：认知用户检测频谱的能量并组成能量向量，并根据能量向量获取多维特征矩阵，利用PCA算法将多维特征矩阵转换为低维特征矩阵，根据K-means++算法，并将低维特征矩阵作为分类器的输入训练分类器，以对频谱进行感知。该方法采用将PCA算法与K-Means++算法相融合，不仅可提高频谱感知的准确性和可靠性，还可减少感知时延，对动态频谱态势演变趋势进行预测，使之能够处理海量的频谱感知数据，且采用低维特征矩阵训练分类器，可以大大节省训练时间，降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN107592173B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201710591215.9
申请日：2017-07-19
申请人： 常州工学院
IPC分类号： H04B17/382 , H04B1/00 , H04L27/12
摘要： 一种基于USRP的5G认知网络系统架构及其方法，USRP通过以太网与主机计算机PC相连接；所述主机计算机PC中包括LabVIEW软件平台和NI USRP软件套件，NI USRP软件套件在LabVIEW中增加了NI‑USRP驱动程序，所述LabVIEW软件平台中的程序通过NI‑USRP驱动程序与所述USRP进行交互；LabVIEW软件平台中的程序包括认知程序，所述认知程序包括接收无线信号和发射无线信号模块、频谱感知模块、确定发射频率模块、音频信号FM调制模块以及FM信号解调模块。可以实现授权用户和认知用户对频谱在不同时刻、不同频段上的充分利用，同时避免了对授权用户的干扰。
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公开(公告)号：CN111756460A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010582060.4
申请日：2020-06-23
申请人： 常州工学院
IPC分类号： H04B17/382 , H04B17/391 , G06K9/62
摘要： 本发明提供一种认知网络中基于无监督学习的协作频谱感知方法、装置，认知网络包括：一个授权用户和至少一个认知用户，所述方法包括以下步骤：认知用户检测频谱的能量并组成能量向量，并根据能量向量获取多维特征矩阵，利用主成分分析算法将多维特征矩阵转换为低维特征矩阵，采用低维特征矩阵和高斯混合模型算法训练聚类器，以对频谱进行感知。该方法采用将主成分分析算法与高斯混合模型算法相融合，不仅可提高频谱感知的准确性和可靠性，还可减少感知时延，对动态频谱态势演变趋势进行预测，使之能够处理海量的频谱感知数据，且采用低维特征矩阵训练聚类器，可以大大节省训练时间，降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN107566062A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710574102.8
申请日：2017-07-14
申请人： 常州工学院
IPC分类号： H04B17/391 , H04W16/10 , H04W16/22
摘要： 一种基于NS3的高动态电磁频谱认知管理系统及其方法，其基于NS3的高动态电磁频谱认知管理系统，包括MCRN网络,所述MCRN网络包括主用户群PUs、认知用户群CRs和认知用户融合中心；所述M个主用户组成的主用户群PUs、N个认知用户组成的认知用户群CRs与所述认知用户融合中心共享某段电磁频谱；每个所述认知用户CR中包括有MCRE-NS3扩展模块，所述MCRE-NS3扩展模块中包括四个子模块，所述四个子模块分别为频谱智能感知模块、频谱决策模块、频谱切换模块和频谱共享模块。可以实现认知无线电频谱感知，主用户检测，频谱智能切换这样的功能，并可在此基础上进一步扩展新的功能。
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公开(公告)号：CN107437970A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710603106.4
申请日：2017-07-22
申请人： 常州工学院
IPC分类号： H04B17/391 , H04B17/382 , H04B17/327
摘要： 一种基于USRP的虚拟仿真系统及其方法，包括USRP，所述USRP通过以太网与主机计算机PC相连接；所述主机计算机PC中包括LabVIEW软件平台和NI USRP软件套件，所述NI USRP软件套件在LabVIEW中增加了NI-USRP驱动程序，所述LabVIEW软件平台中的程序通过NI-USRP驱动程序与所述USRP进行交互；所述LabVIEW软件平台中的程序包括虚拟仿真程序；所述虚拟仿真程序包括虚拟仿真认知网络模块。有效避免了现有技术中缺少虚拟仿真手段、尤其是发射虚拟信号的办法来实现SU信号对PU信号的避让效果的缺陷。
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