针对车联网环境下无线频谱资源短缺的问题, 提出一种基于神经网络的多条件频谱感知组合算法
. 该算法利用神经网络较强的多分类能力, 将信号能量, 协方差矩阵的最大特征值, 最小特征值 …

In this paper, a multi-conditional spectrum sensing combination algorithm based on neural
network is proposed to address the current shortage of spectrum resources in vehicular …

为了解决认知车联网环境下无线频谱资源短缺的问题, 提出一种基于双门限能量检测的认知车
联网协作频谱感知方法. 该方法在单门限值的基础上引入范围内车辆数改进为双门限值 …

针对认知车联网中由地形起伏或密集城市结构而引起的频谱感知性能低, 延时大等问题,
提出了一种基于位置预测的协作频谱感知算法. 首先, 采用能量检测法进行本地频谱感知 …

针对传统信噪比加权频谱感知方法在车联网(Internet of Vehicles, IoV) 环境中受噪声影响较大,
感知准确率较低的问题, 提出了一种基于反向传播(Back Propagation, BP) 神经网络的IoV …

目前的频谱感知算法大多受到信道衰落, 噪声不确定性等因素的影响, 针对此问题,
提出了一种基于SNR 和谱熵的协作式频谱感知算法CSSE. 1, CSSE 算法选择具有最大SNR …

为提高频谱感知系统在低信噪比环境下对微弱信号的感知性能, 提出了一种基于随机共振技术和
信息几何理论的频谱感知方法. 首先通过随机共振技术增强输入信号的能量 …

频谱感知是认知无线电领域的关键技术之一, 得到了众多学者广泛深入的研究.
在低信噪比情况下, 传统双门限算法阈值门限固定不变导致检测效果较差, 针对该问题 …

针对基于信号协方差矩阵的频谱感知算法门限难于准确得到及没有充分利用原始信号信息等
问题, 提出了基于卷积神经网络和协方差矩阵的协作频谱感知算法. 首先将接收的I, Q …