一种改进的量子神经网络频谱感知算法

发布时间：2017-10-20 13:23

  本文关键词：一种改进的量子神经网络频谱感知算法

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【摘要】：为了克服传统频谱感知的缺点,提升在低信噪比下的频谱检测性能,提出了一种改进的量子神经网络频谱感知算法。通过提取授权用户信号的特征参数,对量子神经网络进行训练,获取授权信号中数据的不确定性并加以存储、记忆,从而实现周围环境"频谱机会"的检测。为了提高量子神经网络的收敛性、稳定性,对算法进行改进,采用三层Josephson函数作为激励函数,缩短激励函数的饱和区,减少训练过程中出现"假饱和"现象;并在原有的学习目标函数中加入约束条件,使网络权值的调整和量子间隔的更新在学习过程中的相互影响降到最低。通过实验仿真得出,改进后的量子神经网络算法与改进前的算法、BP神经网络检测算法相比,不但在网络收敛速度和稳定性上有了明显提升,而且在低信噪比情况下具有更高的检测概率。
【作者单位】： 北京邮电大学信息与通信工程学院;
【关键词】： 认知无线电 频谱感知 量子神经网络 多层激励函数 Josephson函数
【基金】：国家自然科学基金项目(60902046)
【分类号】：TN925
【正文快照】： 0引言随着无线通信新兴技术的不断涌现,人们对无线频谱资源的需求也在不断上升。而现有的静态频谱使用政策,导致可分配的频谱资源少之又少,频谱资源的供需问题愈发紧张。认知无线电[1-2]作为一种新的动态频谱共享技术,实现了对授权频谱“二次利用”。而认知无线电的第一步工作

【参考文献】

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1 曾U喺，

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