采用对数预处理的SVM频谱感知方法

发布时间：2018-08-26 20:45

【摘要】：为提高频谱感知灵敏度和准确率,减少训练时间,提出一种采用对数函数预处理的支持向量机频谱感知方法.通过实验平台采集出样本集,在保证频谱感知性能前提下,选取一个尺寸最小且具有适用性的训练样本集,利用对数函数对样本集进行预处理,增大主用户信号存在与不存在时样本的平均值之差.实验表明,经对数函数预处理的样本集送入支持向量机进行训练和测试,其频谱感知性能在低信噪比下有明显提高,检测率达到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%.
【作者单位】： 上海大学特种光纤与光接入网重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.61171085,No.61401266) 上海市教委创新项目基金(No.14ZZ096)资助
【分类号】：TN925

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本文编号：2206108