研究背景与问题

铁路通信系统在我国交通运输领域扮演着至关重要的角色，尤其是在高速铁路和普速铁路中，通信系统的稳定性和效率直接影响到铁路运输的安全和效率。然而，随着铁路通信系统的发展，400 MHz专用频段中的频谱资源日益紧张，频谱资源的有效利用成为亟待解决的问题。频谱感知技术作为认知无线电技术的重要组成部分，能够有效解决频谱资源紧张的问题，提高频谱利用效率。

研究方法

本研究提出了一种基于深度神经网络的铁路通信系统频谱感知方法。该方法针对铁路通信系统中的频谱资源紧张问题，通过构建深度神经网络模型，实现对频谱空穴的高精度检测。具体方法如下： 1. 对接收到的信号进行空-频-时联合表征，形成多维数据输入； 2. 利用深度神经网络对多维数据进行处理，提取有效特征； 3. 通过训练和优化神经网络模型，实现对频谱空穴的精确检测； 4. 在保障主用户通信质量的前提下，为认知用户提供可用的频谱资源。

核心结果

本研究提出的方法在铁路通信系统中取得了显著的频谱感知效果。具体结果如下： 1. 通过深度神经网络模型，实现了对频谱空穴的高精度检测，检测精度达到98%以上； 2. 在保障主用户通信质量的前提下，为认知用户提供了可用的频谱资源，提高了频谱利用率； 3. 通过实验验证，该方法在多种场景下均具有良好的鲁棒性和适应性。

结论与意义

本研究提出的基于深度神经网络的铁路通信系统频谱感知方法，能够有效解决铁路通信系统中频谱资源紧张的问题。该方法具有较高的检测精度和良好的鲁棒性，为铁路通信系统的频谱资源管理提供了新的思路。此外，该研究成果对于提高铁路通信系统的整体性能和保障铁路运输安全具有重要意义，有望在实际应用中发挥重要作用。