[发明专利]一种基于小样本训练神经网络的频谱感知方法有效
| 申请号： | 202010237889.0 | 申请日： | 2020-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN111431645B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 赵海涛;魏急波;高士顺;熊俊;张晓瀛;周力;辜方林;唐麒 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | H04B17/382 | 分类号： | H04B17/382;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 董惠文 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于小样本训练神经网络的频谱感知方法，包括以下步骤：对神经网络检测器进行预训练，将检测器预先部署在系统实际运行环境中，通过少量数据以及少量梯度迭代计算出检测器在不同感知环境下的微调值及其测试损失值，然后计算出损失值对应的初始参数的梯度并且对初始参数进行梯度更新，使得检测器的初始参数能够迅速适应环境的变化；基于预训练的神经网络检测器的初始参数进行在线调整；将抽样后的接收信号输入进经过调整后的神经网络检测器来预测此时频谱是否被占用的概率。该频谱感知方法能够达到与现有的基于大量样本以及梯度迭代的神经网络检测器相近的检测性能，且能有效减少检测器调整所需要的计算量以及样本数量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 训练 神经网络 频谱 感知 方法 | ||
【主权项】：
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