认知无线传感器网络新型SVM频谱感知策略 被引量：6

1

作者 王晓东 陈长兴 +1 位作者 任晓岳 林兴 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第4期73-78,共6页

阐述了基于认知无线传感器网络背景运用支持向量机的可行性。针对低信噪比噪声复杂性高的无线环境,单一的识别方法难以获得相对准确的结果。基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对传统SVM频谱感知算法进行了优化,采用多个分类... 阐述了基于认知无线传感器网络背景运用支持向量机的可行性。针对低信噪比噪声复杂性高的无线环境,单一的识别方法难以获得相对准确的结果。基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对传统SVM频谱感知算法进行了优化,采用多个分类器集成降低识别错误和增强识别鲁棒性。采用最小二乘法将线性不等式约束转化为线性约束得到最优超平面来分割主信号和噪声干扰,对主用户状态进行决策,最后与传统能量检测算法比较性能。仿真结果表明,基于SVM频谱感知性能更接近理论值,比能量检测更为可靠与准确,错误率为1.6%,在低SNR下检测概率比能量检测高出18%,具有更优的检测性能与鲁棒性。 展开更多

关键词 认知无线传感器网络 频谱感知 支持向量机 隐马尔可夫模型 能量检测

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基于支持向量机的认知无线电频谱预测方法 被引量：4

2

作者 徐元 鲁华祥 陈旭 《电信科学》 北大核心 2014年第11期87-92,共6页

频谱预测是认知无线电系统中的关键技术之一,利用该技术可以显著减少认知用户的能量损耗,同时提高系统的频谱利用率。针对现有基于BP神经网络的频谱预测方法预测精度低及失效率高等问题,将建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支... 频谱预测是认知无线电系统中的关键技术之一,利用该技术可以显著减少认知用户的能量损耗,同时提高系统的频谱利用率。针对现有基于BP神经网络的频谱预测方法预测精度低及失效率高等问题,将建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机引入认知无线电频谱预测中,利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能对信道进行预测。实验结果表明,该方法通过避免无效检测,提高了频谱感知系统的性能,并且比基于BP神经网络算法的模型的预测精度更高,具有良好的实用性与灵活性。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱预测 支持向量机

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基于机器学习主用户发射模式分类的蜂窝认知无线电网络频谱感知 被引量：8

3

作者 申滨 王欣 +1 位作者 陈思吉 崔太平 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期92-100,共9页

近年来,基于机器学习(ML)的频谱感知技术为认知无线电系统提供了新型的频谱状态监测解决方案。利用蜂窝认知无线电网络(CCRN)中的次级用户设备(SUE)所能提供的大量频谱观测数据,该文提出了一种基于主用户(PU)传输模式分类的频谱感知方... 近年来,基于机器学习(ML)的频谱感知技术为认知无线电系统提供了新型的频谱状态监测解决方案。利用蜂窝认知无线电网络(CCRN)中的次级用户设备(SUE)所能提供的大量频谱观测数据,该文提出了一种基于主用户(PU)传输模式分类的频谱感知方案。首先,基于多种典型的ML算法,对于网络中的多个主用户发射机(PUT)的传输模式进行分类辨识,在网络整体层面上确定所有PUT的联合工作状态。然后,网络中的SUE根据其所处地理位置或者频谱观测数据,判断其在当前已判定的PUT发射模式下接入授权频谱的可能性。由于PUT在网络中的实际位置可能事先已知或者无法提前确定,该文给出了3种不同的处理方法。理论推导与实验结果表明,所提方案与传统的能量检测方案相比,不仅改善了频谱感知性能,还增加了蜂窝认知网络对于授权频谱的动态访问机会。该方案可以作为蜂窝认知无线电网络中的一种高效实用的频谱感知解决方案。 展开更多

关键词 蜂窝认知无线电网络 机器学习 频谱感知 支持向量机 卷积神经网络

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奇异谱分析在中长期径流预测中的应用研究 被引量：14

4

作者 汪芸 郭生练 李响 《人民长江》 北大核心 2011年第9期4-7,22,共5页

针对目前中长期径流预测精度较低的问题,运用奇异谱分析法对隔河岩水库1951～2009年入库径流资料进行预处理得到重构序列,以达到浓缩主要信息和减小误差的目的。分别采用自回归模型和混沌支持向量机模型对原始序列和处理后的重构序列进... 针对目前中长期径流预测精度较低的问题,运用奇异谱分析法对隔河岩水库1951～2009年入库径流资料进行预处理得到重构序列,以达到浓缩主要信息和减小误差的目的。分别采用自回归模型和混沌支持向量机模型对原始序列和处理后的重构序列进行模拟预测。结果表明,应用奇异谱分析法进行资料的预处理可以大大提高中长期径流的预测精度。 展开更多

关键词 中长期径流预测 奇异谱分析 混沌支持向量机 自回归模型 隔河岩水库

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采用对数预处理的SVM频谱感知方法 被引量：4

5

作者 翟旭平 孟田 王涛 《应用科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期726-734,共9页

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,... 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. 展开更多

关键词 认知无线电 频谱感知 支持向量机 对数函数

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卫星稀疏信道中频谱空穴的新型检测算法 被引量：2

6

作者 陈鹏 徐烽 +1 位作者 邱乐德 王宇 《电讯技术》 北大核心 2012年第1期43-48,共6页

面对宽带移动卫星通信中信道占用呈现的稀疏状态和时而存在的稀疏干扰,以低速率采样和运算是简化设备的必要途径。针对宽带频谱范围内稀疏信道信号和干扰信号的检测,提出了一种用于直接估计频谱空穴的压缩采样算法,以低速率对信号进行采... 面对宽带移动卫星通信中信道占用呈现的稀疏状态和时而存在的稀疏干扰,以低速率采样和运算是简化设备的必要途径。针对宽带频谱范围内稀疏信道信号和干扰信号的检测,提出了一种用于直接估计频谱空穴的压缩采样算法,以低速率对信号进行采样,通过相关向量机进行迭代优化,给出检测估计值。该算法基于最大似然贝叶斯估计,具有良好的抗噪性能,同时能够降低设备复杂度。仿真结果表明,其抗噪性能明显好于CVX方法而略逊于理想情况,而前端随机序列的相关性是影响检测性能的重要因素。 展开更多

关键词 卫星通信 认知无线电 频谱空穴 压缩采样 贝叶斯检测 相关向量机

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基于PSO优化LS-SVM的GPRS工业控制网络时延预测 被引量：4

7

作者 田中大 高宪文 李琨 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1377-1380,共4页

针对GPRS工业控制网络,采用Socket通信方式搭建了测试平台,在此平台上使用TCP和UDP两种协议对GPRS网络实际时延进行了测试和分析,给出了现场应用中的指导意见.基于时间序列分析,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机的方法对GPRS工业控... 针对GPRS工业控制网络,采用Socket通信方式搭建了测试平台,在此平台上使用TCP和UDP两种协议对GPRS网络实际时延进行了测试和分析,给出了现场应用中的指导意见.基于时间序列分析,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机的方法对GPRS工业控制网络时延进行了预测.仿真结果表明,该方法能较好地预测GPRS网络的时延,为之后的网络预测控制提供了良好的基础. 展开更多

关键词 通用分组无线服务 粒子群优化 最小二乘支持向量机 时延 预测

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最小二乘SVM的CR认知引擎设计

8

作者 江虹 伍春 马景辉 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期41-46,共6页

认知无线电(CR)的核心是认知引擎设计。为适合变化的无线环境状况,提出了一种基于最小二乘支持向量机的认知无线电认知引擎设计方法,该引擎根据经验知识,动态重配置无线环境参数。在802.11a仿真平台上模拟认知无线电通信系统模型,通过... 认知无线电(CR)的核心是认知引擎设计。为适合变化的无线环境状况,提出了一种基于最小二乘支持向量机的认知无线电认知引擎设计方法,该引擎根据经验知识,动态重配置无线环境参数。在802.11a仿真平台上模拟认知无线电通信系统模型,通过样本值训练支持向量机的分类、回归模型,并利用该模型学习信道特征,建立相应的认知引擎。在对感知信息进行学习前提下,实现满足用户需求的无线通信参数配置功能。仿真结果表明,该认知引擎能有效地实现认知无线电学习重构功能。 展开更多

关键词 认知引擎 认知无线电 调制 支持向量机

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基于SVM的频谱接入准则设计

9

作者 滕晓云 于宏毅 袁佳 《电信科学》 北大核心 2009年第6期65-68,共4页

在以往的认知无线电研究过程中,研究者通常忽略了传播信道的随机性和授权用户位置的不确定性对频谱感知的影响。本文提出了基于概率模型的动态频谱使用策略,并分析研究了支持向量机在频谱接入准则设计中的应用。

关键词 认知无线电 频谱感知 支持向量机

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基于循环谱特征的楼宇室内频谱感知算法

10

作者 高治军 王洪玉 王鑫 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期228-232,共5页

针对目前楼宇室内环境中,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,提出了一种基于支持向量机(SVM)的主用户信号频谱感知算法.该算法融合了循环平稳特征检测和SVM算法的特点,对信号循环平稳特征参数进... 针对目前楼宇室内环境中,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,提出了一种基于支持向量机(SVM)的主用户信号频谱感知算法.该算法融合了循环平稳特征检测和SVM算法的特点,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,再采用SVM算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测.仿真实验表明与人工神经网络(ANN)和最大最小特征值法(MME)相比较,所提算法可在低信噪比情况下,有效地实现对主用户信号的感知,具有较好的稳健性. 展开更多

关键词 SVM 认知网络 频谱感知 循环谱 楼宇室内

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认知无线电中基于支持向量机的频谱空闲度预测

11

作者 李红岩 《现代电子技术》 北大核心 2015年第7期19-22,共4页

研究认知无线系统中的频谱小时空闲度预测问题,针对GSM系统的载频小时空闲度时间序列的非线性特点,提出一种基于支持向量机的预测模型构建方法。为提高模型的预测精度,在GSM系统小时空闲度时间序列特征分析的基础上,利用序列的节假日特... 研究认知无线系统中的频谱小时空闲度预测问题,针对GSM系统的载频小时空闲度时间序列的非线性特点,提出一种基于支持向量机的预测模型构建方法。为提高模型的预测精度,在GSM系统小时空闲度时间序列特征分析的基础上,利用序列的节假日特性和日周期特性,对数据序列进行了重构。仿真结果表明,与采用基于神经网络的预测模型相比,该预测方法对工作日和周末均具有较高的预测精度,其预测绝对百分比误差在4以内。 展开更多

关键词 支持向量机 频谱预测 认知无线电 神经网络

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一种基于隐马尔可夫模型的自适应联合频谱预测方法 被引量：5

12

作者 张凯 齐丽娜 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2015年第1期79-83,共5页

基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的频谱预测是次用户(SU)根据频谱感知历史信息得到主用户(PU)信道状态训练集,用前M个时刻信道的状态组成的矩阵作为待测矩阵与训练集匹配,根据匹配的相似度对下一时刻的信道状态进行预测。... 基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的频谱预测是次用户(SU)根据频谱感知历史信息得到主用户(PU)信道状态训练集,用前M个时刻信道的状态组成的矩阵作为待测矩阵与训练集匹配,根据匹配的相似度对下一时刻的信道状态进行预测。由于信道预测是基于前M个时刻的信道状态,其信道状态的不确定性直接影响到预测的准确性。文中针对这一问题,提出一种基于HMM的自适应联合频谱预测方法,根据本地预测中各待测矩阵的可信度给予不同的权值,通过数据融合来得到最终的预测结果。此外,为了解决文中的数据融合问题又提出一种基于本地预测可信度的自适应分组融合算法。仿真结果表明,该方法能够明显提高频谱预测的准确性。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱预测 联合预测 隐马尔可夫模型 机器学习

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基于双谱LLE降维的PUE攻击检测 被引量：1

13

作者 马强 郑文秀 卢光跃 《无线电通信技术》 2015年第5期29-32,45,共5页

针对认知无线电中的主用户仿冒攻击检测问题,给出了基于矩形积分双谱的局部线性嵌入降维算法,用于识别主用户(PU)和仿冒用户(SU)。选择矩形积分双谱作为识别特征参数,利用局部线性嵌入算法(LLE)进行特征数据约简,通过基于核函数的支持... 针对认知无线电中的主用户仿冒攻击检测问题,给出了基于矩形积分双谱的局部线性嵌入降维算法,用于识别主用户(PU)和仿冒用户(SU)。选择矩形积分双谱作为识别特征参数,利用局部线性嵌入算法(LLE)进行特征数据约简,通过基于核函数的支持矢量机(SVM)进行个体识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别率,并能够较好解决PUE攻击检测问题。 展开更多

关键词 通信辐射源 矩形积分双谱 局部线性嵌入算法 支持矢量机 PUE攻击检测

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基于支持向量机的认知无线电频谱感知 被引量：6

14

作者 姚迪 刘会杰 +1 位作者 刘洁 谢卓辰 《电子设计工程》 2018年第21期1-5,共5页

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... 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特征构造出特征向量,然后使用支持向量机对这些特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%。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱感知 支持向量机 协方差矩阵

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认知无线电中一种改进的加权支持向量机预测算法

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作者 陈浩 陈瑾 高瞻 《电子质量》 2016年第5期1-4,共4页

支持向量机是认知无线电预测技术的主要方法之一,它具有较强的有效性和稳健性。为了提高支持向量在认知无线电中机预测结果的准确性,该文提出了一种加权支持向量机的频谱预测算法,该算法根据信号接收信噪比和采样时间来改变支持向量机... 支持向量机是认知无线电预测技术的主要方法之一,它具有较强的有效性和稳健性。为了提高支持向量在认知无线电中机预测结果的准确性,该文提出了一种加权支持向量机的频谱预测算法,该算法根据信号接收信噪比和采样时间来改变支持向量机中关键参数的权值。比较了在使用相同训练样本时,该算法与传统支持向量机预测算法的性能差异,结果表明所提算法预测效果更为理想。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱预测 支持向量机 接收信噪比 采样时间

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