基于支持向量机的认知无线电频谱感知
Electronic Design Engineering（2018）
摘要
近年来,基于接收信号协方差矩阵的盲检测算法被广泛应用于频谱感知领域.由于该方法在推导检测门限时,用到了极限等近似理论,由此得到的门限值是一个近似值,进而会影响检测性能.为了解决这一问题,提出一种基于支持向量机的频谱感知方法.这种方法无需计算检测门限值,利用盲检测算法中的检验统计量作为持征构造出持征向量,然后使用支持向量机对这些持征向量进行训练得到分类器.最后使用训练好的模型进行预测,从而实现频谱感知.仿真结果表明,本文所提出的基于支持向量机的频谱感知算法,在检测性能上优于基于接收信号协方差矩阵的盲检测算法.在低信噪比的情况下尤为明显,如当信噪比为-10 dB时,检测概率可达94.5％.
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