TY - JOUR A2 - 王，胡锦涛AU - 潘，光良AU - 李，军盟 - 林飞PY - 2020 DA - 2020年3月6日TI - 认知无线电频谱感知的OFDM信号基于对深学习方法循环谱SP - 5069021 VL - 2020 AB - 在认知无线电网络（CRN），频谱感测是用于提高频谱资源的利用率的重要前提。在本文中，我们提出了一种基于深度学习和循环谱，其在图像中应用卷积神经网络（CNN）的优点到正交频分复用（OFDM）信号的频谱感测的新颖频谱感测方法。首先，我们分析了OFDM信号的周期自相关和由时域平滑快速傅立叶变换（FFT）的积累算法（FAM）中获得的循环谱，和环状频谱归一化以灰度处理，以形成一个周期自相关灰度图片。然后，我们通过改进CNN经典LeNet-5模型学习层逐层提取的深层特征。最后，我们输入的测试集验证训练的CNN模型。仿真实验表明，该方法可以通过将循环谱，其具有用于比传统方法的低信号噪声比（SNR）下的OFDM信号更好的频谱感测性能的优点完成频谱感测任务。SN - 1687-7578 UR - https://doi.org/10.1155/2020/5069021 DO - 10.1155 /五百○六万九千○二十一分之二千○二十○JF - Hindawi出版KW - - ER国际期刊数字多媒体广播PB的 -