本文選題：認(rèn)知網(wǎng)絡(luò) + 主成分分析��； 參考：《電視技術(shù)》2014年19期

【摘要】：針對(duì)無線信道環(huán)境中各低信噪比情況下主用戶信號(hào)檢測(cè)率較低的問題,提出一種基于循環(huán)平穩(wěn)特征主成分分析和Ada Boost的主用戶信號(hào)頻譜感知算法。該算法首先對(duì)信號(hào)采用循環(huán)平穩(wěn)PCA算法進(jìn)行特征參數(shù)提取,獲取信號(hào)主成分,并生成訓(xùn)練樣本和待測(cè)樣本,再采用Ada Boost算法分別對(duì)有無主用戶情況下的信號(hào)進(jìn)行分類檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最大最小特征值算法相比較,所提算法在各低信噪比情況下,具有較高的分類檢測(cè)性能,有效地實(shí)現(xiàn)了對(duì)主用戶信號(hào)的感知。
[Abstract]:A spectrum sensing algorithm based on cyclic stationary feature principal component analysis and Ada boost is proposed to solve the problem of low signal-to-noise ratio (SNR) detection rate of primary user signal in wireless channel. The algorithm firstly extracts the characteristic parameters of the signal by using the cyclic stationary PCA algorithm to obtain the main components of the signal and generates the training sample and the sample to be tested. Then the Ada boost algorithm is used to classify and detect the signal with or without the primary user. The simulation results show that compared with the artificial neural network and the maximum and minimum eigenvalue algorithm, the proposed algorithm has a higher performance of classification and detection under the condition of low signal-to-noise ratio (SNR), and realizes the perception of the primary user signal effectively.
【作者單位】： 隴東學(xué)院電氣工程學(xué)院;沈陽建筑大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家青年基金項(xiàng)目(61305125) 慶陽市科技計(jì)劃項(xiàng)目(KG201312)
【分類號(hào)】：TN925

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2009123