快变信道环境下基于支持向量回归的频谱预测

• 作者: 丁国如 任国春 陈瑾 高翔
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线电 频谱预测 支持向量回归 机器学习
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 289-297
• 页数: 9页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 4762字
• 语种: 中文

摘要

频谱预测是一种通过分析历史频谱数据获得频谱使用规律,从而预测未来频谱使用状态的技术.为了实现快变信道(本文指信道占用状态快速变化)环境下频谱状态的可靠预测,提出了一种基于支持向量回归的频谱预测算法.比较了在不同训练样本数时,该算法与一个典型的BP神经网络频谱预测算法的性能差异,结果表明所提算法在小样本学习时,预测效果更为理想.并在此基础上,加入正确检测概率和虚警概率,验证了当频谱检测不理想条件下,支持向量回归算法预测的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高翔	解放军理工大学通信工程学院	8	13	2.0	3.0
3	丁国如	解放军理工大学通信工程学院	8	24	3.0	4.0
7	任国春	解放军理工大学通信工程学院	20	76	5.0	8.0
9	陈瑾	解放军理工大学通信工程学院	23	38	4.0	5.0