[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的頻譜感知方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710706986.8
• 申請(qǐng)日: 2017-08-17
• 公開（公告）號(hào): CN107360577B
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張順超;萬頻;王永華;張勇威;肖逸瑞
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): H04W16/14
• 分類號(hào): H04W16/14;H04W24/02;H04B17/382
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的頻譜感知方法，其特征在于，包括：

提取訓(xùn)練信號(hào)的RMET特征；

利用所述RMET特征確定特征向量，利用K-medoids算法與所述特征向量確定分類器；

在當(dāng)前頻道獲取測(cè)試信號(hào)，提取所述測(cè)試信號(hào)的測(cè)試RMET特征；

利用所述分類器對(duì)所述測(cè)試RMET特征進(jìn)行分類，通過分類結(jié)果計(jì)算檢測(cè)概率；

所述提取訓(xùn)練信號(hào)的RMET特征，包括：

在已知網(wǎng)絡(luò)中確定訓(xùn)練信號(hào)；其中，所述已知網(wǎng)絡(luò)包括有主用戶使用的網(wǎng)絡(luò)與無主用戶使用的網(wǎng)絡(luò)；

根據(jù)所述訓(xùn)練信號(hào)得到一個(gè)感知時(shí)間段內(nèi)多個(gè)次用戶的第一感知矩陣；其中，第一感知矩陣為，為第i個(gè)次用戶的所述訓(xùn)練信號(hào)的采樣矩陣；

將所述第一感知矩陣按預(yù)設(shè)組數(shù)進(jìn)行分組得到所述預(yù)設(shè)組數(shù)個(gè)的第二感知矩陣；

計(jì)算得到每組第二感知矩陣的RMET特征；

利用所述RMET特征確定特征向量，利用K-medoids算法與所述特征向量確定分類器，包括：

S401，利用所述RMET特征確定特征向量；

S402，在所述特征向量中隨機(jī)確定medoid與非medoid；

S403，將所述特征向量中的非medoid分配到與所述非medoid距離最近的medoid，形成簇內(nèi)數(shù)據(jù)集合，其中所述medoid為簇心，所述非medoid為簇內(nèi)的普通點(diǎn)；

S404，利用公式更新每個(gè)簇內(nèi)數(shù)據(jù)集合的medoid；其中為所述medoid，為所述簇內(nèi)數(shù)據(jù)集合，、為所述非medoid；

S405，判斷更新后的medoid是否與更新前的medoid一致；

S406，若是，則停止，確定分類器；

S407，若否，則將更新后的medoid作為medoid，返回S403。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的頻譜感知方法，其特征在于，將所述第一感知矩陣按預(yù)設(shè)組數(shù)進(jìn)行分組得到所述預(yù)設(shè)組數(shù)個(gè)的第二感知矩陣之后，還包括：

將每組第二感知矩陣進(jìn)行IQ分解得到每組第三感知矩陣；

則所述計(jì)算得到每組第二感知矩陣的RMET特征，包括：

計(jì)算得到每組第三感知矩陣的RMET特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的頻譜感知方法，其特征在于，所述通過分類結(jié)果感知所述當(dāng)前頻道是否可用并計(jì)算檢測(cè)概率之后，還包括：

利用所述分類結(jié)果計(jì)算虛警概率。