基于信任度累积的联邦协作频谱感知

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摘 要：针对低信噪比下协作频谱感知（CSS）的检测概率低且易受表现较差节点干扰的问题，提出一种基于信任度累积的联邦协作频谱感知方法（FL-CSS）。该方法分为离线训练和在线检测两部分：在离线训练部分设计了模型融合和更新策略，保证了次用户（SU）本地模型的性能，并避免全局模型受到表现较差SU的干扰；在线检测部分设计了数据融合策略，提出信任度累积算法为SU分配权重，综合考虑了SU在模型融合中的权重、在上一次决策中的表现以及决策的历史因素的影响。（剩余15064字）

试读结束

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