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IEEE transactions on vehicular technology, 2022-04, Vol.71 (4), p.4460-4464
2022

Details

Autor(en) / Beteiligte
Titel
Deep Non-Cooperative Spectrum Sensing Over Rayleigh Fading Channel
Ist Teil von
  • IEEE transactions on vehicular technology, 2022-04, Vol.71 (4), p.4460-4464
Ort / Verlag
New York: IEEE
Erscheinungsjahr
2022
Link zum Volltext
Quelle
IEEE Xplore
Beschreibungen/Notizen
  • In this paper, we propose a robust non-cooperative spectrum sensing algorithm based on deep learning over Rayleigh fading channel. We conduct noise cancellation on the received sensing data using the stacked convolutional auto-encoder (SCAE) as a pre-processing step. The series of the denoised signal in the time domain is then fed into the proposed Hybrid CNN-SA-GRU (H-CSG) network. The proposed network combines convolutional neural network (CNN), self-attention (SA) modules and gate recurrent unit (GRU). It can extract input features from spatial and temporal domains. The proposed algorithm has been shown to be effective and robust in detecting weak signals at the low signal-to-noise ratio (SNR) level.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISSN: 0018-9545
eISSN: 1939-9359
DOI: 10.1109/TVT.2021.3138593
Titel-ID: cdi_crossref_primary_10_1109_TVT_2021_3138593

Weiterführende Literatur

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