发明 一种基于卷积神经网络分类器的宽带频谱感知方法 【特价15】
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H04B17/382 G06K9/62 G06N3/04
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络分类器的宽带频谱感知方法，属于无线通信领域。该方法包括：S1：获取不同环境下大量的原始训练数据；S2：对原始训练数据进行归一化和数据均衡化操作；S3：根据输入数据特征分别设计两个神经网络模型，其中模型1用于对PU占用子带的起始位置进行分类，模型2用于对PU占用带宽进行分类；S4：将经过归一化、样本均衡化等预处理操作的训练数据集以及其对应的标签集分别输入到这两个卷积神经网络模型中训练子带占用模式分类器；S5：将归一化处理过的实时测试数据分别输入到训练好的卷积神经网络分类器中，分别执行分类任务并输出子带占用模式标签。本发明达到了较好的宽带频谱感知性能。
