基于改进型支持向量机的频谱感知算法

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

所属期刊栏目：35

分类号：TP393;TN92(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61301232;河南省科技厅基础与前沿技术研究计划基金项目142300410131

在线出版日期：2014-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3003-3006,3178