基于异构图卷积网络的频谱感知方法

本发明公开了一种基于异构图卷积网络的频谱感知方法，主要解决现有技术在非理想信道环境下探测效果不佳，鲁棒性和泛化性弱以及可扩展性差的问题。包括：1)使用复用网络中的节点表征多模态信息，层内边和层间边建模多模态信息的潜在的相关性；2)使用非线性映射函数将不同模态信息映射到公共维度空间，构建用于复用网络节点属性聚合的异构图卷积，再结合全局池化层和分类器得到异构图卷积网络；3)将复用网络输入异构图卷积网络，训练至收敛；4)使用训练好的异构图卷积网络实现频谱感知。本发明结合多模态信息与异构图卷积网络，并以端到端的方式进行优化，有效缓解非理想信道环境造成的性能衰落，同时增强频谱感知算法的鲁棒性和泛化性。