I detta dokument undersöker vi kooperativ spektrumanalys (CSS) i ett kognitivt radionät (CRN) där flera sekundära användare (SUs) samarbetar för att upptäcka en primär användare (PU) som eventuellt upptar flera band samtidigt. Djupanalys, som utgör det första CSS-ramverket baserat på ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN), föreslås. Vid djupanalys, i stället för explicit matematisk modellering av CSS, erhålls den optimala strategin för att kombinera de individuella analysresultaten från SUs med ett CNN baserat på träningsanalysprover. Följaktligen finns ett miljöspecifikt CSS på ett adaptivt sätt oavsett om de individuella analysresultaten är kvantiserade eller inte. Genom simulering visar vi att prestandan hos CSS kan förbättras avsevärt genom det föreslagna djupkännande systemet, särskilt i systemet med lågt signal-till-brus-förhållande (SNR), även när antalet träningsprover är måttligt. Kognitiva radionät, gemensam spektrumanalys, djupinlärning, konvolutionella neurala nätverk, rumslig korrelation.
Ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) användes i REF för spektrumanalys.
Deep Sensing: Cooperative Spectrum Sensing Based on Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}