冲击噪声背景下基于KPCA和C-SVM的频谱检测算法

• 作者: 张艳平 徐西光 曲桦 赵季红
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 冲击噪声 循环谱特征 核主成分分析 C-支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 广播与传输
• 页码范围: 65-69,87
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.6
• 字数: 3497字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2017.02.014

摘要

针对背景噪声是冲击噪声,且在低信噪比中,二级用户检测性能低的问题,提出了核主成分分析(Kernel PrincipalComponent Analysis,KPCA)和C-支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的频谱检测方法.提取接收信号的循环谱特征,核主成分分析对信号特征进行降维,提取出信号的主要非线性特征,再结合C-SVM对接收信号进行分类.仿真结果表明,在冲击噪声背景下,低信噪比中,与PCA-SVM、SVM算法进行比较,所提算法能够提高次级用户的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲桦	西安交通大学电子与信息工程学院	106	353	9.0	12.0
2	赵季红	西安邮电大学通信与信息工程学院	115	447	12.0	15.0
6	张艳平	西安邮电大学通信与信息工程学院	2	1	1.0	1.0
7	徐西光	西安交通大学电子与信息工程学院	8	25	3.0	5.0