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一种基于Cholesky分解采样协方差矩阵的SVM高效频谱感知方法

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本发明公开了一种基于Cholesky分解采样协方差矩阵的SVM高效频谱感知方法，采用以下步骤完成：S1，采用Cholesky分解感知信号的协方差矩阵，构造统计量；S2，对所述统计量进行标记标签；S3，将所述统计量和对应的标签作为训练样本集，采用SVM算法训练所述样本，得到凸二次规划问题；S4，采用序列最优化算法求解所述凸二次规划问题，得到SVM分类器；S5，采用SVM分类器对主用户状态进行分类。本发明所述方法通过Cholesky分解感知信号采样协方差矩阵的预处理，可降低PU信号和噪声的相关性，减少样本集的数量，使PU信号与噪声间的距离增加，提高了检测概率，且降低了频谱感知复杂度。

著录项

公开/公告号CN109547133B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-30

原文格式PDF
申请/专利权人杭州电子科技大学;
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申请/专利号CN201811486127.3
发明设计人包建荣;聂建园;王天枢;刘超;姜斌;
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申请日2018-12-06
分类号H04B17/382(20150101);
代理机构33246 浙江千克知识产权代理有限公司;
代理人周希良;李欣玮
地址 310018 浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街1158号
入库时间 2022-08-23 11:43:07

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