基于SOM-SVM频谱感知算法

• 作者: 孟田 杨兵兵 翟旭平
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 频谱感知 认知无线电 支持向量机 自组织映射网
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 【理论与算法】
• 页码范围: 76-80
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 3978字
• 语种: 中文

摘要

频谱感知技是认知无线电中的关键技术。本文提出了利用 SOM‐SVM 模型进行频谱分类的方法。SOM‐SVM模型是利用SOM 的聚类特点，将含有相同特征的输入样本聚集在一起，并把离聚类中心较远的输入样本舍去。经过20％的样本压缩后，将含有代表性的小样本再送入S V M进行训练。本文的样本集通过实验平台采集，验证了基于支持向量机的频谱感知方法在实际数据测试条件下也能取得很好的感知性能。仿真结果表明，SOM‐SVM 模型在低信噪比下，频谱检测率接近100％，检测错误率也得到了很好的改善。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟旭平	上海大学特种光纤与光接入网重点实验室	22	132	6.0	11.0
2	孟田	上海大学特种光纤与光接入网重点实验室	8	24	2.0	4.0
3	杨兵兵	上海大学特种光纤与光接入网重点实验室	2	19	2.0	2.0