[發(fā)明專利]一種頻譜感知方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110286742.5
• 申請日: 2021-03-17
• 公開（公告）號: CN113067653B
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 景曉軍;劉崢;穆俊生;崔原豪;黃海;何元
• 申請（專利權(quán)）人: 北京郵電大學(xué)
• 主分類號: H04B17/382
• 分類號: H04B17/382
• 代理公司: 北京柏杉松知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413
• 代理人: 高鶯然;馬敬

本發(fā)明實施例提供了一種頻譜感知方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及頻譜感知技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對指定頻段上的第一信號進行采樣，獲取第一信號數(shù)據(jù)；將第一信號數(shù)據(jù)輸入頻譜感知模型，并獲取頻譜感知模型輸出的分類結(jié)果；頻譜感知模型為采用樣本訓(xùn)練集對深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練得到的模型，其中，樣本訓(xùn)練集包括原始訓(xùn)練集和拓展訓(xùn)練集，原始訓(xùn)練集包括主用戶在指定頻段上產(chǎn)生的信號數(shù)據(jù)以及指定頻段上的噪聲信號數(shù)據(jù)，拓展訓(xùn)練集包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)基于原始訓(xùn)練集包括的信號數(shù)據(jù)生成的信號數(shù)據(jù)；根據(jù)頻譜感知模型的分類結(jié)果確定指定頻段上當(dāng)前是否存在主用戶的信號。可以提高頻譜感知的準確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及頻譜感知技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種頻譜感知方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著無線通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，頻譜作為一種有限的資源越來越難以滿足目前及將來的無線業(yè)務(wù)需求，而認知無線電技術(shù)是一項有望緩解無線頻譜資源短缺、頻譜利用率低下的智能無線通信技術(shù)。通過認知無線電技術(shù)可以允許認知無線電用戶使用主用戶當(dāng)前沒有使用的頻譜空穴，從而提高頻譜的利用率。

頻譜感知則是認知無線電的一項關(guān)鍵技術(shù)，它的主要功能在于檢測出可供認知用戶使用的頻譜空穴，同時監(jiān)測主用戶信號活動情況，保證主用戶再次使用頻譜時，認知用戶能夠快速退出相應(yīng)頻譜，而不影響主用戶的正常使用。目前，隨著深度學(xué)習(xí)在模式識別方面的快速發(fā)展，催生了基于深度學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)驅(qū)動的頻譜感知算法，經(jīng)過訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型可根據(jù)對主用戶信號活動的頻段的數(shù)據(jù)采集做出認知用戶是否可以使用的頻譜空穴判斷。

但是，用于頻譜感知的深度學(xué)習(xí)模型尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練都需要龐大的數(shù)據(jù)量來保證模型的有效性，而訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)的收集和注釋所需的高昂成本使我們無法在多種不同的通信環(huán)境下分別構(gòu)建大型數(shù)據(jù)，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練集內(nèi)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠充足會導(dǎo)致該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的判斷準確度不高，函待解決。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例的目的在于提供一種頻譜感知方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，以提高頻譜感知的準確度。具體技術(shù)方案如下：

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種頻譜感知方法，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(shù)據(jù)；

將所述第一信號數(shù)據(jù)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(jié)果；所述頻譜感知模型為采用樣本訓(xùn)練集對深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練得到的模型，其中，所述樣本訓(xùn)練集包括原始訓(xùn)練集和拓展訓(xùn)練集，所述原始訓(xùn)練集包括主用戶在所述指定頻段上產(chǎn)生的信號數(shù)據(jù)以及所述指定頻段上的噪聲信號數(shù)據(jù)，所述拓展訓(xùn)練集包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)基于所述原始訓(xùn)練集包括的信號數(shù)據(jù)生成的信號數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述頻譜感知模型的分類結(jié)果確定所述指定頻段上當(dāng)前是否存在所述主用戶的信號。

可選的，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(huán)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(chǎn)生的多個主用戶信號數(shù)據(jù)；

在主用戶未占用所述指定頻段的情況下，在不同通信環(huán)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(shù)據(jù)；

生成原始訓(xùn)練集，所述原始訓(xùn)練集包括所述多個主用戶信號數(shù)據(jù)以及多個噪聲信號數(shù)據(jù)；

將所述原始訓(xùn)練集中包括的信號數(shù)據(jù)輸入所述生成對抗網(wǎng)絡(luò)，獲取所述生成對抗網(wǎng)絡(luò)輸出的信號數(shù)據(jù)，基于所述生成對抗網(wǎng)絡(luò)輸出的信號數(shù)據(jù)生成所述拓展訓(xùn)練集；

將所述原始訓(xùn)練集中的信號數(shù)據(jù)和所述拓展訓(xùn)練集中的信號數(shù)據(jù)的集合作為樣本訓(xùn)練集，基于所述樣本訓(xùn)練集對深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，得到所述頻譜感知模型。

可選的，所述生成對抗網(wǎng)絡(luò)中包括生成模型和判別模型；所述生成對抗網(wǎng)絡(luò)通過以下步驟訓(xùn)練得到：