[发明专利]训练频谱感知模型的方法及系统、频谱感知方法及系统在审
| 申请号： | 201910179072.X | 申请日： | 2019-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN110138480A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 张东磊;安春燕;李建岐;陆阳;院成龙;方景辉;邵炜平;郑伟军;唐锦江 | 申请（专利权）人： | 全球能源互联网研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;国网浙江省电力有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | H04B17/391 | 分类号： | H04B17/391;H04B17/382 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 马永芬 |
| 地址： | 102209 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种训练频谱感知模型的方法及系统、频谱感知方法及系统，其中频谱感知方法包括：实时采集待检测的无线电信号；获取待检测的无线电信号的频谱采样协方差矩阵；将待检测的无线电信号的频谱采样协方差矩阵转为待检测的无线电信号的灰度图信息；根据待检测的无线电信号的灰度图信息，确定待检测的无线电信号所对应的频谱感知结果。本发明利用卷积神经网络模型对接收无线电信号的采样协方差矩阵提取特征，避免了能量检测法在低信噪比下检测性能恶化和循环平稳特征检测法需要信号的先验信息，利用卷积神经网络来学习协方差矩阵自身的特征，避免了提取特征时矩阵运算的复杂和阈值估计时的误差，最终达到实时检测的要求和真正意义上的盲检测。 | ||
| 搜索关键词： | 无线电信号 频谱感知 协方差矩阵 检测 采样 卷积神经网络 提取特征 灰度图 频谱 接收无线电信号 频谱感知结果 循环平稳特征 能量检测法 低信噪比 矩阵运算 实时采集 实时检测 先验信息 性能恶化 需要信号 阈值估计 检测法 盲检测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种训练频谱感知模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：获取作为训练集的无线电信号的频谱采样协方差矩阵；将所述频谱采样协方差矩阵转化为无线电信号的灰度图信息；将所述灰度图信息作为特征数据对卷积神经网络模型训练，得到频谱感知模型。
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