基于循环平稳PCA和AdaBoost的频谱感知算法

• 作者: 李高清 王鑫 齐晓龙
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 认知网络 主成分分析 AdaBoost 频谱感知
• 年，卷（期）: 2014,（19）
• 所属期刊栏目: 宽带网络
• 页码范围: 76-79,88
• 页数: 5页
• 分类号: TN92
• 字数: 3261字
• 语种: 中文

摘要

针对无线信道环境中各低信噪比情况下主用户信号检测率较低的问题,提出一种基于循环平稳特征主成分分析和AdaBoost的主用户信号频谱感知算法.该算法首先对信号采用循环平稳PCA算法进行特征参数提取,获取信号主成分,并生成训练样本和待测样本,再采用AdaBoost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,与人工神经网络和最大最小特征值算法相比较,所提算法在各低信噪比情况下,具有较高的分类检测性能,有效地实现了对主用户信号的感知.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李高清	陇东学院电气工程学院	42	42	3.0	5.0
2	王鑫	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	43	176	6.0	11.0
3	齐晓龙	陇东学院电气工程学院	9	10	2.0	2.0