摘要
本发明涉及5G通信模块技术领域,尤其为一种自适应频谱的5G通信模块及其使用方法,包括:频谱感知和识别模块、基于压缩感知的频谱测量和重建模块、自适应频谱选择和动态频谱分配控制模块、动态信道建模和预测模块、综合优化算法模块和反馈辅助的信道估计控制模块;其中,频谱感知和识别模块采用深度学习算法提升频谱感知的精度和速度,满足5G高数据速率和低延迟的需求;具体实施方式包括卷积神经网络(CNN)结构,本发明中,采用卷积神经网络进行频谱感知,可以在复杂动态环境下准确快速地识别频谱状态;通过对大量频谱数据进行训练,CNN能够提取频谱特征,并有效区分目标信号和干扰信号,显著提高了频谱感知的精度和速度。
技术关键词
动态频谱分配
频谱特征
控制模块
算法模块
深度学习算法
识别模块
正则化参数
半监督学习方法
优化频谱资源
计算机程序产品
通信系统
信道估计算法
信号
5G通信模块
长短期记忆网络
Q学习算法
递归神经网络
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