【摘要】：為提高頻譜感知靈敏度和準(zhǔn)確率,減少訓(xùn)練時(shí)間,提出一種采用對(duì)數(shù)函數(shù)預(yù)處理的支持向量機(jī)頻譜感知方法.通過(guò)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集出樣本集,在保證頻譜感知性能前提下,選取一個(gè)尺寸最小且具有適用性的訓(xùn)練樣本集,利用對(duì)數(shù)函數(shù)對(duì)樣本集進(jìn)行預(yù)處理,增大主用戶信號(hào)存在與不存在時(shí)樣本的平均值之差.實(shí)驗(yàn)表明,經(jīng)對(duì)數(shù)函數(shù)預(yù)處理的樣本集送入支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,其頻譜感知性能在低信噪比下有明顯提高,檢測(cè)率達(dá)到90%以上.
[Abstract]:In order to improve the sensitivity and accuracy of spectrum sensing and reduce the training time, a new spectrum sensing method based on support vector machine (SVM) using logarithmic function preprocessing is proposed. On the premise of spectrum sensing performance, a training sample set with minimum size and applicability is selected, and the sample set is preprocessed by logarithmic function. Increases the difference between the mean values of the sample when the primary user signal exists and does not exist. The experiment shows that the sample set preprocessed by logarithmic function is fed into support vector machine for training and testing, and its spectrum sensing performance is obviously improved under low SNR, and the detection rate is over 90%.
【作者單位】： 上海大學(xué)特種光纖與光接入網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61171085,No.61401266) 上海市教委創(chuàng)新項(xiàng)目基金(No.14ZZ096)資助
【分類號(hào)】：TN925

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本文編號(hào)：2206108