一种基于极限学习机的频谱感知方法

• 作者: 刘龙飞 周正 孙学斌
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线电 频谱感知 极限学习机 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4124字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2015.03.08

摘要

为了改善认知无线电系统中频谱感知的检测概率和检测速度，提出了基于极限学习机的频谱感知方法。极限学习机仅需要配置隐层节点个数，参数选择相对较容易，在算法执行过程中可以产生最优的唯一解，且训练速度快。计算出样本信号的能量值和循环谱值，对模型进行训练，使之具有快速判决测试信号的最佳性能。通过仿真结果可以看出，其在检测性能上优于传统的频谱感知算法和支持向量机感知算法，并在训练速度上比支持向量机感知算法有大幅度的性能提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周正	北京邮电大学信息与通信工程学院	213	2102	22.0	37.0
2	孙学斌	北京邮电大学信息与通信工程学院	17	190	8.0	13.0
3	刘龙飞	北京邮电大学信息与通信工程学院	1	2	1.0	1.0