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小样本图像处理方法赋能的宽带频谱感知

周金 李玉芝 李斌

周金, 李玉芝, 李斌. 小样本图像处理方法赋能的宽带频谱感知[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(3): 1102-1110. doi: 10.11999/JEIT220084
引用本文: 周金, 李玉芝, 李斌. 小样本图像处理方法赋能的宽带频谱感知[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(3): 1102-1110. doi: 10.11999/JEIT220084
ZHOU Jin, LI Yuzhi, LI Bin. Image Processing-Driven Spectrum Sensing with Small Training Samples[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2023, 45(3): 1102-1110. doi: 10.11999/JEIT220084
Citation: ZHOU Jin, LI Yuzhi, LI Bin. Image Processing-Driven Spectrum Sensing with Small Training Samples[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2023, 45(3): 1102-1110. doi: 10.11999/JEIT220084

小样本图像处理方法赋能的宽带频谱感知

doi: 10.11999/JEIT220084
基金项目: 教育部人文社会科学研究规划基金(19YJA630046),天津市教委科研计划项目(2021SK102)
详细信息
    作者简介:

    周金:女,副教授,研究方向为认知无线电及机器学习

    李玉芝:女,实验师,研究方向为图像处理技术

    李斌:男,硕士生,研究方向为认知无线电

    通讯作者:

    周金 zhoujin@tjufe.edu.cn

  • 中图分类号: TN929.5; TN911.73

Image Processing-Driven Spectrum Sensing with Small Training Samples

Funds: The Humanities and Social Sciences of Ministry of Education Planning fund (19YJA630046), Tianjin Education Commission Scientific Research Program (2021SK102)
  • 摘要: 针对强噪声环境下频谱感知方法计算复杂度高、难以获取大量标注样本、检测准确率低等问题,该文提出由图像去噪和图像分类思想驱动的频谱感知方法(IDCSS)。首先,对感知用户的接收信号进行时频变换,将无线电数值信号转换为图像。强噪声环境下感知用户接收信号图像与噪声图像相关度高,因此搭建生成对抗网络(GAN)来增加低信噪比下接收信号样本的数量,提高图像的质量。在生成器中,利用残差-长短时记忆网络取代生成网络U-Net结构中的跳跃连接,对图像进行去噪、提取感知用户接收信号图像的多尺度特征、建立基于熵的损失函数来构建网络的抗噪能力;在判决器中,设计适用无线电图像信号的多维度判决器来增强生成图像的质量、保留低信噪比感知用户信号的图像细节。最后利用分类器识别频谱占用状态。仿真结果表明,与现有频谱感知算法相比,所提算法具有较好的检测性能。
  • 图  1  信道占用/空闲情况下接收信号时频图像

    图  2  IDCSS方法总体框图

    图  3  低信噪比信号增强网络

    图  4  本文提出的生成器模型

    图  5  本文提出的LSTM-Res网络结构

    图  6  本文提出的多尺度判决器

    图  7  4种算法的检测概率随信噪比趋势性能比照

    图  8  检测概率随训练样本数量变化情况比较

    图  9  ROC性能

    图  10  ROC性能

    图  11  3种基于GAN频谱感知方法生成图像可视化对比

    图  12  3种方法在不同功率有色噪声场景下的检测概率

    表  1  3种方法生成图像质量比照结果

    所用方法PSNR(dB)SSIMFID
    CGAN15.66000.650087.1200
    SAGA22.35000.720052.8100
    IDCSS24.24000.790046.1300
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    表  2  本文算法生成器时间复杂度$\sim {O}\left( {4.365 \times {{10}^7}} \right)$

    MKCl–1Cl
    M1=8K1=3C1=64C2=128
    M2=16K2=3C2=128C3=64
    M3=32K3=3C3=64C4=32
    M4=64K4=3C4=32C5=1
    下载: 导出CSV

    表  3  本文算法判决器时间复杂度$ \sim O\left( {5.78 \times {{10}^7}} \right) $

    MKCl–1Cl
    M1=64K1=3C1=1C2=32
    M2=32K2=3C2=32C3=64
    M3=16K3=3C3=64C4=128
    M4=8K4=3C4=128C5=256
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    表  4  训练及感知时间(s)对比

    方法离线训练时间在线感知时间
    图像聚类40.134.01
    SAGA20.052.27
    本文方法18.741.43
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-01-19
  • 修回日期:  2022-08-24
  • 录用日期:  2022-08-25
  • 网络出版日期:  2022-08-30
  • 刊出日期:  2023-03-10

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