本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜感知算法

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【摘要】：為了克服傳統(tǒng)頻譜感知的缺點(diǎn),提升在低信噪比下的頻譜檢測(cè)性能,提出了一種改進(jìn)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜感知算法。通過(guò)提取授權(quán)用戶信號(hào)的特征參數(shù),對(duì)量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,獲取授權(quán)信號(hào)中數(shù)據(jù)的不確定性并加以存儲(chǔ)、記憶,從而實(shí)現(xiàn)周圍環(huán)境"頻譜機(jī)會(huì)"的檢測(cè)。為了提高量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性、穩(wěn)定性,對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn),采用三層Josephson函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù),縮短激勵(lì)函數(shù)的飽和區(qū),減少訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)"假飽和"現(xiàn)象;并在原有的學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)中加入約束條件,使網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的調(diào)整和量子間隔的更新在學(xué)習(xí)過(guò)程中的相互影響降到最低。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真得出,改進(jìn)后的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與改進(jìn)前的算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)算法相比,不但在網(wǎng)絡(luò)收斂速度和穩(wěn)定性上有了明顯提升,而且在低信噪比情況下具有更高的檢測(cè)概率。
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 認(rèn)知無(wú)線電 頻譜感知 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多層激勵(lì)函數(shù) Josephson函數(shù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60902046)
【分類號(hào)】：TN925
【正文快照】： 0引言隨著無(wú)線通信新興技術(shù)的不斷涌現(xiàn),人們對(duì)無(wú)線頻譜資源的需求也在不斷上升。而現(xiàn)有的靜態(tài)頻譜使用政策,導(dǎo)致可分配的頻譜資源少之又少,頻譜資源的供需問(wèn)題愈發(fā)緊張。認(rèn)知無(wú)線電[1-2]作為一種新的動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)授權(quán)頻譜“二次利用”。而認(rèn)知無(wú)線電的第一步工作

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本文編號(hào)：1067383