[發(fā)明專利]一種基于支持向量機的高效頻譜感知方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011252562.7
• 申請日: 2020-11-11
• 公開（公告）號: CN112422213B
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發(fā)明（設計）人: 包建榮;魯彪;姜斌;劉超;曾嶸;吳俊;邱雨
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: H04B17/382
• 分類號: H04B17/382;H04W16/14;H04W24/08
• 代理公司: 浙江千克知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

本發(fā)明公開了一種基于支持向量機的高效頻譜感知方法，包括步驟：S1.輸入待感知的接收信號；S2.對待感知接收信號通過主成分分析法PCA進行預處理，并采用杜爾里特分解待感知接收信號的協(xié)方差矩陣得到特征統(tǒng)計量；S3.通過能量檢測算法獲取待感知接收信號的標簽，并將獲取到的標簽和得到的特征統(tǒng)計量組成樣本訓練集；S4.將組成的樣本訓練集輸入到支持向量機SVM分類器中進行訓練，得到頻譜分類器；S5.將收集的數(shù)據(jù)輸入至頻譜分類器中進行處理，得到分類結(jié)果。本發(fā)明在低信噪比的條件下依然能有較高的頻譜識別率，同時，非漸進門限的引入使得漸進門限隨著環(huán)境而變化，使得頻譜感知更加準確。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)字通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于支持向量機的高效頻譜感知方法。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)頻譜分配方式是靜態(tài)的，導致頻譜不能被充分的利用，從而使頻譜資源變得日益稀缺，限制了無線通信發(fā)展。

傳統(tǒng)能量檢測算法主要以SU接收信號能量大小作為判據(jù)，其過程為：首先將接收到的信號通過帶通濾波器，去除其中的帶外信號后輸入到A/D轉(zhuǎn)換器得到離散的時域信號，隨后根據(jù)香農(nóng)定理對信號進行采樣，求取信號能量后得到統(tǒng)計量，與預先設定好的門限比較，大于門限，則頻譜被占用，否則，頻譜空閑。能量檢測算法實現(xiàn)簡單，無需先驗信息，應用廣泛，但容易受到噪聲或者環(huán)境因素的影響，尤其在低信噪比的情況下，檢測性能下降明顯。與此同時，固定的檢測門限也使得能量檢測算法對環(huán)境變化十分敏感，不能滿足現(xiàn)實應用的需要。

隨著認知無線電(CR)技術(shù)的出現(xiàn)，使主用戶(PU)能智能接入未被占用的空閑頻譜，大大的提高的頻譜利用率。其中，頻譜感知作為CR關(guān)鍵，能夠精確智能的識別出空閑頻譜，充分利用頻譜資源，有效提高頻譜利用率。其中，傳統(tǒng)單用戶頻譜感知技術(shù)因其局限性不適合實際復雜環(huán)境。為此，多用戶協(xié)作頻譜感知技術(shù)應運而生。它通過對多用戶感知結(jié)果融合，能有效提高頻譜感的性能。但上述感知方法都在感知過程中固定判決門限。因此，環(huán)境、噪聲等不確定性因素對感知結(jié)果影響較大。機器學習技術(shù)的引入使判決門限可成為動態(tài)，能適應更加復雜的環(huán)境，尤其在低信噪比下，采用機器學習方法能極大提高檢測性能。

因此，本發(fā)明基于機器學期方法提出了一種基于支持向量機的高效頻譜感知方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供了一種基于支持向量機的高效頻譜感知方法，在低信噪比的條件下依然能有較高的頻譜識別率，同時，非漸進門限的引入使得漸進門限隨著環(huán)境而變化，使得頻譜感知更加準確。

為了實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于支持向量機的高效頻譜感知方法，包括步驟：

S1.輸入待感知的接收信號；

S2.對待感知接收信號通過主成分分析法PCA進行預處理，并采用杜爾里特分解待感知接收信號的協(xié)方差矩陣得到特征統(tǒng)計量；

S3.通過能量檢測算法獲取待感知接收信號的標簽，并將獲取到的標簽和得到的特征統(tǒng)計量組成樣本訓練集；

S4.將組成的樣本訓練集輸入到支持向量機SVM分類器中進行訓練，得到頻譜分類器；

S5.將收集的數(shù)據(jù)輸入至頻譜分類器中進行處理，得到分類結(jié)果。

進一步的，所述步驟S2中對待感知接收信號通過主成分分析法PCA進行預處理是對待感知接收信號進行降維處理和特征提取的。

進一步的，所述對待感知接收信號進行降維處理和特征提取具體為：