| 基于量子粒子群优化极限学习机的频谱感知算法 |
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| 引用本文： | 郭熠,张晨洁,郭滨,汤云琪.基于量子粒子群优化极限学习机的频谱感知算法[J].长春理工大学学报,2021,44(1):109-116. |
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| 作者姓名： | 郭熠 张晨洁 郭滨 汤云琪 |
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| 作者单位： | 长春理工大学 电子信息工程学院,长春 130022;长春理工大学 电子信息工程学院,长春 130022;长春理工大学 电子信息工程学院,长春 130022;长春理工大学 电子信息工程学院,长春 130022 |
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| 基金项目： | 吉林省科技厅重点科技成果转化项目 |
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| 摘 要： | 针对无线信道环境中低信噪比情况下主用户信号检测率较低的问题,提出了一种基于量子粒子群优化极限学习机(E L M)算法的认知无线电网络频谱感知方法.针对极限学习机算法的特点通过量子粒子群算法(Q P S O)优化极限学习机参数,并构建引入结构风险思想的QPSO-ELM模型,降低算法的经验风险提高模型的泛化能力,提高算法的频谱感知性能.仿真实验表明,与人工神经网络(A N N)、支持向量机(S V M)和极限学习机(E L M)三种机器学习算法,在信噪比为-15 dB时的频谱感知性能进行比较,分别提高了16％、28％、9％,仿真证明所提算法在低信噪比情况下具有较高的性能,可有效地实现对主用户信号的频谱感知.
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| 关 键 词： | 认知无线电 频谱感知 量子粒子群 极限学习机 |
A Spectrum Sensing Algorithm Based on Quantum Particle Swarm Optimization and ExtremeLearning Machine |
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| GUO Yi,ZHANG Chen-jie,GUO Bin,TANG Yun-qi.A Spectrum Sensing Algorithm Based on Quantum Particle Swarm Optimization and ExtremeLearning Machine[J].Journal of Changchun University of Science and Technology,2021,44(1):109-116. |
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| Authors: | GUO Yi ZHANG Chen-jie GUO Bin TANG Yun-qi |
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