【摘 要】
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随着互联网技术飞速发展、移动通信设备迅速增长、数据传输速率不断提高,频谱资源出现严重短缺现象。现有频谱分配政策只允许授权用户使用分配的频谱,而其他认知用户无法使用该频谱。认知无线电（CR）技术通过将频谱资源分配给主用户（PU）,次用户（SU）正确检测PU信号和减少对授权用户通信的干扰来机会访问空闲频谱,提高频谱利用效率。为了减少对授权用户通信的干扰,提高频谱检测的有效性和准确性,提出了各种各样的频
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随着互联网技术飞速发展、移动通信设备迅速增长、数据传输速率不断提高,频谱资源出现严重短缺现象。现有频谱分配政策只允许授权用户使用分配的频谱,而其他认知用户无法使用该频谱。认知无线电（CR）技术通过将频谱资源分配给主用户（PU）,次用户（SU）正确检测PU信号和减少对授权用户通信的干扰来机会访问空闲频谱,提高频谱利用效率。为了减少对授权用户通信的干扰,提高频谱检测的有效性和准确性,提出了各种各样的频谱检测算法。对于多用户认知无线电网络频谱检测场景,在低信噪比条件下,基于单一特征的频谱检测算法检测性能不佳,而基于深度学习的频谱算法检测性能较高。因此,本文提出一种基于深度置信网络（DBN）与多特征融合的频谱检测算法。选择接收PU信号的能量特征、微分熵特征、协方差特征和最大循环平稳特征,采用基于稀疏表示理论（JSR）的特征融合算法融合上述提取的多个特征,最后使用DBN、高斯混合模型（GMM）、K最近邻（KNN）、高斯朴素贝叶斯（GNB）、支持向量机（SVM）五种算法模型对融合特征进行频谱检测仿真实验。仿真结果表明,当SNR=-12d B时,提出的算法分别比GMM、KNN、GNB和SVM算法频谱检测性能提高了24%、20%、11%和3%。为了避免DBN模型随机初始参数对频谱检测性能的影响,提出一种基于改进海鸥优化算法（ISOA）优化DBN的频谱检测算法。通过引入混沌映射与非均匀变异方法对海鸥优化算法进行改进,利用具有全局优化能力的改进海鸥优化算法优化DBN模型的初始权重、偏置和学习率。在多用户OFDM合作频谱检测系统中,选择接收PU信号的能量特征、微分熵特征、协方差特征和最大循环平稳特征,采用基于JSR的特征融合算法进行特征融合,最后使用SVM、DBN和ISOA-DBN三种算法模型对融合特征进行频谱检测仿真实验。仿真结果表明,当SNR=-15d B时,基于ISOA-DBN算法模型获得的频谱检测概率为93%,相比于SVM和DBN算法模型频谱检测概率分别提高了10%和5%。通过仿真验证,本文提出的ISOA优化DBN频谱检测算法可以提高频谱利用率,获得更好的频谱检测性能。
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