在认知无线电网络中,为了提高空闲频谱的利用率,至关重要的是,需要提高频谱感知的检测概率。传统的能量检测器由于易实现已经被广泛使用,但是容易受到噪声不确定性的影响。因此,提出了一种基于深度学习的单节点频谱感知算法,该算法无需获取信道状态信息以及背景噪声等信息就可以获得很高的检测概率。此外,还研究了采样长度和不同衰落对检测概率的影响。
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