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基于注意力机制的深度学习频谱感知方法
文献摘要：
深度学习具有出色的自动特征学习能力,比传统的机器学习方法具有更好的性能.注意力机制可以给予局部焦点更多的关注,而且还可以通过过滤掉无用的信息来降低计算复杂度.因此,具有注意力机制的深度学习可以有效实现自动特征学习,以及降低计算复杂度.本文针对认知无线电系统中主用户信号随机到达与离开时的频谱感知问题,提出了一种结合注意力机制的深度学习的感知方法.仿真结果表明,相比其它感知方法,所提出的频谱感知方法能够在主用户信号随机到达与离开的情况下有效工作及表现出优越的性能.
文献关键词：
深度学习;注意力机制;认知无线电;频谱感知;认知用户;主用户
中图分类号：
作者姓名：
张朋举;丁蓉;蒋韬
作者机构：
宁波大学信息科学与工程学院,宁波315211
文献出处：
引用格式：
[1]张朋举;丁蓉;蒋韬-.基于注意力机制的深度学习频谱感知方法)[J].无线通信技术,2022(02):1-6
A类：
B类：
注意力机制,频谱感知,感知方法,出色,特征学习能力,机器学习方法,过过,滤掉,无用,来降,低计算复杂度,认知无线电,主用户,开时,认知用户
AB值：
0.243958
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