[发明专利]一种根据物理层头部信号进行频谱感知的方法

权利要求书

1.一种根据物理层头部信号进行频谱感知的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：通过无线电设备接收到无线网络信号的物理层信号；

S2：将物理层信号截取相应的长度，分隔出物理层头部，利用头部信息识别无线网络种类；

S3：通过神经网络训练，深度学习，优化识别能力；

S4：对不同的无线网络系统进行共存管理与资源分配；

所述的步骤S3包括以下步骤：

S31：输入接收到的无线信号的物理层头部信号或截取的头部信号；

S32：将输入的信号划分为训练集与测试集；

S33：训练集输入分类网络模型中训练学习，所述的分类网络模型采用全卷积神经网络；

S34：测试集输入分类网络模型，模型输出分类结果；

对所述的头部信号经过归一化处理后，进行稠密标记，将稠密标记后的数据与稠密标签一同输入到分类网络中进行训练。

2.根据权利要求1所述的一种根据物理层头部信号进行频谱感知的方法，其特征在于，在所述的接收到的无线信号中增加不同信噪比的噪声信号。

3.根据权利要求2所述的一种根据物理层头部信号进行频谱感知的方法，其特征在于，所述的噪声信号增加步骤包括：

S311：通过先计算原信号的功率值，固定噪声功率值；

S312：通过设定不同的信噪比得出该噪声功率和信噪比下的信号功率值；

S313：根据新的信号功率值与原信号的功率值调整信号的幅度。

4.根据权利要求1所述的一种根据物理层头部信号进行频谱感知的方法，其特征在于，所述的接收到的物理层头部信号取不同无线信号波形的前N位作为识别部分；N的取值应至少包含链路层、物理层的报头控制信息。

5.根据权利要求3或4所述的一种根据物理层头部信号进行频谱感知的方法，其特征在于，训练时的数据包括移位的数据，所述的移位包括头部信号后加发送的负荷数据比特和头部信号前面加噪声数据；负荷数据比特和噪声的长度占整个训练信号数据样本长度的0~10%。