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基于改进型支持向量机的频谱感知算法
引用本文:刘晓乐,张黎烁,龚志恒,王鑫. 基于改进型支持向量机的频谱感知算法[J]. 计算机工程与设计, 2014, 35(9)
作者姓名:刘晓乐  张黎烁  龚志恒  王鑫
作者单位:1. 河南工程学院计算机学院,河南郑州,451191
2. 沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁沈阳,110168
3. 沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁沈阳110168;东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004
基金项目:国家自然科学基金项目,河南省科技厅基础与前沿技术研究计划基金项目
摘    要:针对无线信道环境中,信道多径衰落和噪声不确定性等低信噪比情况下主用户信号检测性能较低的问题,提出一种基于改进型支持向量机(support vector machine,SVM)的主用户信号频谱感知算法.对信号循环平稳特征参数进行特征提取,作为训练样本和待测样本;采用改进的SVM算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测.仿真结果表明,与能量检测法(ED)和循环平稳特征检测法(CD)相比较,该算法可在低信噪比情况下不受噪声不确定性等因素影响,具有较高的分类检测性能,有效地实现了对主用户信号的感知.

关 键 词:认知网络  支持向量机  频谱感知  循环谱特征  分类检测

Research of spectrum sensing algorithm based on modified support vector machine
LIU Xiao-le,ZHANG Li-shuo,GONG Zhi-heng,WANG Xin. Research of spectrum sensing algorithm based on modified support vector machine[J]. Computer Engineering and Design, 2014, 35(9)
Authors:LIU Xiao-le  ZHANG Li-shuo  GONG Zhi-heng  WANG Xin
Abstract:
Keywords:cognitive network  support vector machine  spectrum sensing  spectral characteristics  classification detection
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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