[發明專利]一種頻譜感知方法、裝置、電子設備及介質

有效

• 申請號: 202110286742.5
• 申請日: 2021-03-17
• 公開（公告）號: CN113067653B
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發明（設計）人: 景曉軍;劉崢;穆俊生;崔原豪;黃海;何元
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: H04B17/382
• 分類號: H04B17/382
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 高鶯然;馬敬

1.一種頻譜感知方法，其特征在于，所述方法包括：

對指定頻段上的第一信號進行采樣，獲取第一信號數據；

將所述第一信號數據輸入頻譜感知模型，并獲取所述頻譜感知模型輸出的分類結果；所述頻譜感知模型為采用樣本訓練集對深度學習網絡進行訓練得到的模型，其中，所述樣本訓練集包括原始訓練集和拓展訓練集，所述原始訓練集包括主用戶在所述指定頻段上產生的信號數據以及所述指定頻段上的噪聲信號數據，所述拓展訓練集包括生成對抗網絡基于所述原始訓練集包括的信號數據生成的信號數據；

根據所述頻譜感知模型的分類結果確定所述指定頻段上當前是否存在所述主用戶的信號；

所述生成對抗網絡中包括生成模型和判別模型；所述生成對抗網絡通過以下步驟訓練得到：

隨機生成噪聲信號樣本，將生成的噪聲信號樣本輸入所述生成模型，獲取所述生成模型輸出的仿信號數據；

將所述仿信號數據輸入所述判別模型，獲取所述判別模型對所述仿信號數據的第一判別概率值；

若所述第一判別概率值處于第一概率值區間，則基于所述第一概率值區間包括的多個第一概率值子區間與額外訓練次數之間的預設對應關系，確定所述第一判別概率值所處的第一概率值子區間對應的第一額外訓練次數，對所述生成模型進行所述第一額外訓練次數的訓練；

若所述第一判別概率值處于第二概率值區間，則基于所述第二概率值區間包括的多個第二概率值子區間與額外訓練次數之間的預設對應關系，確定所述第一判別概率值所處的第二概率值子區間對應的第二額外訓練次數，對所述判別模型進行所述第二額外訓練次數的訓練；所述第二概率值區間的起始概率值大于所述第一概率值區間的結束概率值；

若所述第一判別概率值處于第三概率值區間，則確定不對所述生成對抗網絡進行額外訓練；所述第三概率值區間的起始概率值與所述第一概率值區間的結束概率值相同，所述第三概率值區間的結束概率值與所述第二概率值區間的起始概率值相同；

將所述原始訓練集中的信號數據輸入所述判別模型，得到所述判別模型對輸入的信號數據的第二判別概率值；

若當前迭代次數未達到預設次數，則根據所述第一判別概率值計算第一損失函數值，并根據所述第一損失函數值更新所述生成模型的網絡參數，并根據所述第一判別概率值和所述第二判別概率值計算第二損失函數值，根據所述第二損失函數值更新所述判別模型的網絡參數，并返回所述隨機生成噪聲信號樣本，將生成的噪聲信號樣本輸入所述生成模型，獲取所述生成模型輸出的仿信號數據的步驟；

若當前迭代次數達到所述預設次數，則確定所述生成對抗網絡訓練完成。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在主用戶占用所述指定頻段的情況下，在不同通信環境下對所述指定頻段上的多個信號進行采樣，得到主用戶在所述指定頻段上產生的多個主用戶信號數據；

在主用戶未占用所述指定頻段的情況下，在不同通信環境下對所述指定頻段上的多個信號進行采樣，得到多個噪聲信號數據；

生成原始訓練集，所述原始訓練集包括所述多個主用戶信號數據以及多個噪聲信號數據；

將所述原始訓練集中包括的信號數據輸入所述生成對抗網絡，獲取所述生成對抗網絡輸出的信號數據，基于所述生成對抗網絡輸出的信號數據生成所述拓展訓練集；

將所述原始訓練集中的信號數據和所述拓展訓練集中的信號數據的集合作為樣本訓練集，基于所述樣本訓練集對深度學習網絡進行訓練，得到所述頻譜感知模型。