摘要
本发明公开了一种基于深度学习的多用户宽带通信系统的频谱感知方法,包括以下步骤:(1)由每个子信道的接收信号计算出该子信道的协方差矩阵,将所有子信道的协方差矩阵集合Y与其对应的子信道占用状况Z作为单个训练数据构建训练集;(2)在训练集Ω上进行训练,训练完成后得到训练好的网络hθ;(3)在每个感知时刻t,对宽带信号的每个子信道分别采样并计算得到每个子信道上的协方差矩阵;(4)将所有子信道上协方差矩阵作为训练好的卷积神经网络的输入Yt,得到所有子信道上的检验统计量;(5)对每个子信道上的检验统计量进行判决得到所有子信道上的占用状况。本发明的频谱感知算法受噪声不稳定性影响较小,且在低信噪比下仍能保持良好的检测性能。