检索结果-内蒙古大学图书馆

电子技术应用 2024年第1期50卷 60-65页

作者：李新玉赵知劲杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室浙江嘉兴314001

实际的频谱感知场景中主用户可能随机到达或者离开,当主用户状态在实时频谱感知期间动态变化时,现有的静态频谱感知算法性能急剧恶化。针对该现状,研究提出基于残差收缩注意力机制的动态主用户频谱感知算法。频谱感知间隔内,主用户随机... 详细信息

实际的频谱感知场景中主用户可能随机到达或者离开,当主用户状态在实时频谱感知期间动态变化时,现有的静态频谱感知算法性能急剧恶化。针对该现状,研究提出基于残差收缩注意力机制的动态主用户频谱感知算法。频谱感知间隔内,主用户随机到达或者随机离开的时间服从均匀分布。采用深度残差收缩网络(DRSN)提取动态主用户特征,并且滤除冗余的噪声特征;利用协调注意力模块(CAM)增强每个通道不同方向的特征信息,提高模型对动态主用户特征的表达能力。仿真结果表明,所提算法性能优于对比算法ResNet、CBAM_IQ和CBAM_Energy,所提算法对主用户随机到达或者离开服从不同分布的主用户都可以保持较高的检测概率。

关键词：认知无线电频谱感知动态主用户深度残差收缩网络协调注意力机制

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基于深度学习的频谱感知算法研究

基于深度学习的频谱感知算法研究

引用

作者：李新玉杭州电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,新一代通信技术的涌现和无线通信业务的增长,使得有限的频谱资源日益紧张,认知无线电是提高频谱资源利用率的一种有效技术,频谱感知作为认知无线电的重要组成部分,得到了学者们的广泛研究。基于深度学习的频谱感知算法不仅克服... 详细信息

近年来,新一代通信技术的涌现和无线通信业务的增长,使得有限的频谱资源日益紧张,认知无线电是提高频谱资源利用率的一种有效技术,频谱感知作为认知无线电的重要组成部分,得到了学者们的广泛研究。基于深度学习的频谱感知算法不仅克服了传统频谱感知算法性能对人工特征和先验信息的依赖,而且性能优于传统频谱感知算法。但在实际应用中,基于深度学习的频谱感知算法将会遇到难以获得大量有标签训练样本、动态变化的主用户状态以及易受到恶意攻击等问题,因此本文将对上述展开研究。现有的基于深度学习的频谱感知算法的模型训练需要大量的带标签样本,但实际感知场景中很难获得大量带标签样本。对此,本文研究提出基于自监督对比学习的小样本频谱感知算法(Self-Supervised Comparative Learning,SSCL)。SSCL算法主要包括预训练和微调两个阶段。在预训练阶段,根据通信信号特点,设计了数据增强方法获得预训练的正样本对,利用自监督对比学习提取正样本对特征,得到特征提取器。在微调阶段,固定特征提取层的参数,用少量带标签样本,更新分类层参数,把特征和标签联系起来,得到频谱感知分类器。仿真结果表明,SSCL算法检测性能优于半监督算法;使用带标签样本数仅为监督算法的10%且信噪比为-12d B时,SSCL算法的检测概率达到97.6%,略低于监督算法。实际的频谱感知场景中主用户可能随机到达或者离开,当主用户状态在实时频谱感知期间动态变化时,现有的静态频谱感知算法性能急剧恶化。对此,本文研究提出基于残差收缩注意力机制的动态主用户频谱感知算法。频谱感知间隔内,主用户随机到达或者随机离开的时间服从均匀分布。采用深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network,DRSN)提取动态主用户特征,并且滤除冗余的噪声特征;利用协调注意力模块(Coordinate Attention Module,CAM),对不同方向的特征进行处理和融合,增强每个通道不同方向的特征信息,提高模型对主用户特征的表达能力。仿真结果表明,DRSN＿CAM算法的频谱感知性能和对主用户动态程度的鲁棒性都优于Res Net算法和CBAM＿IQ算法。虽然基于深度学习的频谱感知算法具有良好的检测性能,但由于神经网络的脆弱性,基于深度学习的频谱感知模型性能容易受到对抗攻击的影响,即使是轻微的对抗扰动,也会导致模型检测性能急剧恶化。为了增强频谱感知模型对这种攻击的防御能力,研究提出无监督学习的频谱感知对抗攻击防御算法(Unsupervised Learning-Based Spectrum Sensing Algorithm with Defending Adversarial Attacks,USDAA)。该算法分为对抗预训练和微调两个阶段。对抗预训练阶段利用编码器分别提取攻击样本和干净样本特征,设计了对比损失和重构损失以优化网络参数;微调阶段用少量攻击样本,微调预训练得到的编码器和分类层,获得频谱感知防御模型。仿真结果表明,USDAA算法对快速梯度符号法(Fast Gradient Sign Method,FGSM)和投影梯度下降法(Projected Gradient Descent,PGD)对抗攻击的防御效果优于采用降噪自编码器和蒸馏的防御算法(Denoising Auto-encoder and Distillation Defenses,DAED),对攻击扰动具有较好的鲁棒性,对未知主用户信号的攻击也具有较好的防御效果。最后利用采集的实际信号验证上述算法的实用性。搭建了无线信号收发系统,利用该系统采集得到实际接收信号。利用实际接收信号分别测试了由计算机仿真信号训练得到的三种算法模型。测试结果表明,三种算法对实际信号具有较好的检测性能和实用性。

关键词：认知无线电频谱感知自监督对比学习动态主用户无监督学习对抗攻击防御

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