基于GRU网络的MAC信息识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于GRU网络的MAC信息识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：通过训练得到不同信道下的MAC信息识别网络模型和信道类型识别网络模型；接收待识别信号；计算待识别信号的信号功率；通过选取所述信号功率中若干个采样点，以作为信道识别观测向量和MAC信息识别观测向量；利用信道类型识别网络模型对信道识别观测向量进行识别，得到信道类型识别结果；根据信道类型识别结果，选择MAC信息识别网络模型对所述MAC信息识别观测向量进行识别，以判断待识别信号的主用户数与MAC协议类型。本发明专利技术考虑到MAC协议信号的时域相关性，利用GRU网络善于处理时序序列的特点，能先识别出信道类型，接着在确定信道类型下识别出MAC协议类型以及主用户的数目。

【技术实现步骤摘要】
基于GRU网络的MAC信息识别方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及认知无线电领域，具体而言，涉及一种基于GRU网络的MAC信息识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
认知无线电作为一种具有学习能力的频谱共享技术，缓解了频谱紧缺的状况。考虑到在不同信道下，认知无线电系统中的MAC协议序列含有丰富的语义，对主用户信号进行多标签分类可以更好地反应主用户信号序列的真实意义，获得更多主用户的先验信息，使得次级用户更准确地调整网络参数，减少对主用户的干扰。目前关于MAC协议的识别工作主要集中在单标签分类的研究，仅仅识别出MAC协议主用户信号的一种标签，具有一定的局限性。与单标签分类任务不同，多标签示例之间存在互斥、共生等关系，这也使得处理多标签分类任务变得更加具有挑战性。其次标签数量过多带来的标注成本增加，也对训练模型构成挑战。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于GRU网络的MAC信息识别方法、装置、设备及存储介质用以实现更高精度实例分割。为实现上述目的，本专利技术实施例提供一种基于GRU网络的MAC信息识本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于GRU网络的MAC信息识别方法，其特征在于，包括如下步骤；/n通过训练得到不同信道下的MAC信息识别网络模型和信道类型识别网络模型；/n接收待识别信号r(t)；/n计算所述待识别信号r(t)的信号功率P

【技术特征摘要】
1.一种基于GRU网络的MAC信息识别方法，其特征在于，包括如下步骤；
通过训练得到不同信道下的MAC信息识别网络模型和信道类型识别网络模型；
接收待识别信号r(t)；
计算所述待识别信号r(t)的信号功率Pr(t)；
通过选取所述信号功率中Nc个采样点构成一个Nc×1维的观测向量，以作为信道识别观测向量；
通过选取所述信号功率Pr(t)中Nm个采样点构成一个Nm×1维观测向量，以作为MAC信息识别观测向量；
利用所述信道类型识别网络模型对所述信道识别观测向量进行识别，以判断待识别信号r(t)的信道类型，得到信道类型识别结果；
根据所述信道类型识别结果，选择所述MAC信息识别网络模型，对所述MAC信息识别观测向量进行识别，以判断待识别信号r(t)的主用户数与MAC协议类型。


2.根据权利要求1所述的一种基于GRU网络的MAC信息识别方法，其特征在于，所述通过训练得到不同信道下的MAC信息识别网络模型和信道类型识别网络模型过程具体为：
通过仿真得到不同主用户数以及不同MAC协议类型的仿真信号；
将仿真信号通过多种信道以分别得到对应的多个信号；
分别计算信号在对应信道下的信号功率并生成对应的观测向量；
对信号的主用户数以及MAC协议类型打上标签，将其作为训练数据；
基于所述训练数据分别进行不同信道的训练，得出不同信道下的MAC信息识别网络模型；
计算信道的信号功率并生成观测向量；
对信道类型打上标签，将其作为训练数据；
将所述训练数据送入GRU网络进行训练，以得到信道类型识别网络模型。


3.根据权利要求2所述的一种基于GRU网络的MAC信息识别方法，其特征在于，所述多种信道分别为：莱斯信道、瑞利信道及AWGN信道。


4.根据权利要求3所述的一种基于GRU网络的MAC信息识别方法，其特征在于，所述分别计算信号在对应信道下的信号功率并生成对应的观测向量过程为：
计算所述莱斯信道下的信号功率：计算信号x(t)的功率，并且选取信号功率中Nm个采样点作为一组观测值，构成一个Nm×1观测向量；
计算所述瑞利信道下的信号功率：计算信号y(t)的功率，并且选取信号功率中Nm个采样点作为一组观测值，构成一个Nm×1观测向量；
计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭盛亮，黄秋婷，李焕焕，孙姝君，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：福建;35