1. 毕业设计（论文）的内容和要求
本设计是基于深度学习的频谱感知算法的研究与实现。
本设计能提高认知无线电系统的智能性和鲁棒性，从而提高认知用户的检测性能。
本算法具有检测性能好、抗干扰能力强、反馈信息快等特点本设计是基于CNN的频谱感知算法的研究，通过提取频带信号的协方差矩阵，使用CNN模型更好地拟合信号特征，实现频谱感知，使频谱感知系统更加精确。
2. 参考文献
[1] Y. Le Cun, "Deep learning Gradient-based learning applied to document recognition, Proc. IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 22782324, Nov. 1998. [5] Willi Richert,Luis Pedro Coelho 著，刘峰 译.机器学习系统设计[M].北京：人民邮电出版社 2014:172-178 [6] K. M. Thilina, K. W. Choi, N. Saquiband E. Hossain, "MachineLearning Techniques for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive RadioNetworks,"in IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol.31,no.11,pp. 2209-2221, November2013. [7] M.Zhang, M. DiaoandL. Guo, "Convolutional Neural Networksfor Automatic Cognitive Radio Waveform Recognition," in IEEE Access, vol. 5, no. , pp. 11074-11082, 2017. [8] 许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012.[9] Clancy C, Hecker J, Stuntebeck E, et al. Applications of Machine Learning to Cognitive Radio Networks[J]. Wireless Communications IEEE, 2007, 14(4):47-52.[10] R. andra and A.Sahai,SNR walls for signal detection,IEEE J. Sel.Topics Signal Proc.,vol.2,no.1,pp.417, Feb.2008.
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