RIS 辅助频谱感知的实用实现：一种基于深度学习的解决方案
信号处理
2025-05-05 v2 信息论
math.IT
摘要
本文提出了面向下一代认知无线电的、基于可重构智能表面（RIS）辅助深度学习（DL）的频谱感知方案。为此，次用户（SU）监测主发射机（PT）信号，其中 RIS 在增强 PT 信号在 SU 处的强度方面发挥着关键作用。包含 4G LTE 与 5G NR 信号的合成数据集的频谱图被映射为用于训练最先进目标检测方法（即 Detectron2 与 YOLOv7）的图像。通过使用真实 RIS 原型开展大量实验，我们证明 RIS 能够持续且显著地提升 DL 检测器识别 PT 信号类型及其时频占用情况的性能。本研究也为通过下一代无线通信系统中 RIS 辅助的认知无线电应用优化频谱利用铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2307.14985,
title = {Practical Implementation of RIS-Aided Spectrum Sensing: A Deep Learning-Based Solution},
author = {Sefa Kayraklik and Ibrahim Yildirim and Ertugrul Basar and Ibrahim Hokelek and Ali Gorcin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.14985},
year = {2025}
}
备注
Accepted in IEEE Systems Journal, Copyright IEEE