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目前无线通信网络频谱环境时空分布复杂多变,现有多用户协同感知方法数据预处理繁琐,感知效率低下。为此,在由用户感知层和边缘融合层构成的系统架构下,提出了一种基于协同学习的频谱智能感知算法。用户感知层采用多分支卷积循环门控神经网络,利用原始归一化能量信号的底层结构信息,实现本地感知。边缘融合层基于自注意力机制进行消息传播,融合用户感知层中各个非授权用户的感知结果得出最终决策。实验表明,在信噪比为-20 dB以及5个用户协同感知的情况下,该方法能在虚警概率为1.91%时达到18.3%的检测概率,相比对比模型提升了6.1%,且不需要对原始数据额外预处理,降低了算法的复杂度。 相似文献
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与第5代移动通信网络(5G)相比,第6代移动通信网络(6G)有望引入新的性能指标和应用方案,如全球覆盖、更高的频谱/能源/成本效率、更高的智能和安全水平。用户为中心网络(UCN)将成为实现6G的关键推动者,因为其突破了传统基站为中心网络并与信息产业的新兴技术形成了有效融合。该文将从物理层的信道估计和预测、网络上层的性能分析以及链路层的无线资源管理等方面综述这一新型网络的研究现状。首先,讨论和分析UCN的概念和总体网络架构;其次,总结UCN网络中信道估计预测方法、性能分析策略和无线资源管理(RRM)方案;最后,在广泛的调研基础上,探讨UCN网络中的开放性问题,为今后的研究方向提供思路。此综述旨在使读者快速而全面地了解UCN的当前技术状况,从而吸引更多的研究人员进入这一领域。 相似文献