Abstract-I detta papper undersöker vi kooperativ spektrumanalys (CSS) i ett kognitivt radionät (CRN) där flera sekundära användare (SU) samarbetar för att upptäcka en primär användare, som möjligen upptar flera band samtidigt. Deep cooperative sensing (DCS), som utgör den första CSS-ramen baserad på ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN), föreslås. I DCS, i stället för den explicita matematiska modelleringen av CSS, lärs strategin för att kombinera de individuella analysresultaten av SOS autonomt med ett CNN med hjälp av träningsanalysprover oavsett om de individuella analysresultaten är kvantiserade eller inte. Dessutom beaktas både spektral och rumslig korrelation mellan individuella avkänningsresultat så att en miljöspecifik CSS aktiveras i DCS. Genom simuleringar visar vi att prestandan hos CSS kan förbättras avsevärt genom det föreslagna DCS. Index Terms-kognitiva radionätverk, gemensam spektrumanalys, djupinlärning, konvolutionella neurala nätverk, korrelation.
I REF utvecklades ett konvolutionellt neuralt nätverk-baserat CSS-system för att upptäcka flera band samtidigt.
Deep Cooperative Sensing: Cooperative Spectrum Sensing Based on Convolutional Neural Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}