1、两层认知毫微微蜂窝网络中的深度学习调制分类与相关技术探索

两层认知毫微微蜂窝网络中的深度学习调制分类与相关技术探索

会议介绍

2021 年 10 月 28 - 29 日成功举办了第六届未来技术会议（FTC 2021）。由于新冠疫情和全球旅行限制，此次会议以线上虚拟形式举行。这是自 2016 年系列会议以来的第二次线上会议，旨在汇聚全球专家学者，传播计算、电子、人工智能、机器人、安全与通信等领域的最新研究成果，促进学术交流。

会议使用了安全的平台进行参与者之间的互动，并邀请了知名专业专家作为主旨演讲嘉宾。共收到来自全球的 531 篇论文，其中 191 篇被选中发表在最终会议记录中。为期两天的虚拟会议包括论文展示环节和虚拟圆桌讨论，有来自 50 多个国家的 200 多名参与者。所有论文都经过严格的双盲评审，以符合国际出版要求。这些论文涵盖的主题包括但不限于技术趋势、计算、人工智能、机器视觉、通信、安全、电子学习和环境智能等相关领域。

两层认知毫微微蜂窝网络调制分类研究

研究背景与意义

两层毫微微蜂窝网络在室内通信中具有显著优势，它能为固定或低移动性用户提供更好的用户体验，同时降低资本和维护成本。近年来，认知无线电技术与毫微微蜂窝网络的集成，使得二级用户（SUs）能够在不干扰一级用户（PUs）的情况下，机会性地访问可用的未使用频谱频段。自动调制识别（AMR）作为一项关键技术，可有效识别调制类型，减少协议开销，确保通信系统在非合作场景下的可靠性能。

现有方法的局限性

传统的 AMR 方法包括使用神经网络、频谱相干与神经网络结合、频谱相关分析与支持向量机（SVM）结合、隐马尔可夫模型（HMM）处理认知无线电特征以及贝叶斯非参数模式识别技术等。然而，这些方法