一种基于概率向量和模糊支持向量机的协作频谱感知方法
专利汇可以提供一种基于概率向量和模糊支持向量机的协作频谱感知方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于概率向量和模糊 支持向量机 算法 的协作 频谱 感知 方法，包括如下步骤：步骤一： 认知无线电 网络中主要用户PU和次级用户SU的分布设置；步骤二：次级用户SU对信道状态进行感知，检测主要用户PU所在通信频段中的 信号 状态，并且收集 能量 信息；步骤三：所有次级用户SU将检测到的的能量值传递给融合中心FC，由融合中心FC组成一组能量向量，T表示转置运算；步骤四：将能量向量的映射为二维的概率向量；将概率向量带入模糊支持向量机(FSVM)算法中进行训练，得到采用概率向量时的训练时间与分类延迟。，下面是一种基于概率向量和模糊支持向量机的协作频谱感知方法专利的具体信息内容。
1.一种基于概率向量和模糊支持向量机算法的协作频谱感知方法，包括如下步骤：
步骤一：认知无线电网络中主要用户PU和次级用户SU的分布设置
建立包含1个主要用户PU和多个次级用户SU的场景，次级用户SU分布在主要用户PU的周围；
步骤二：次级用户SU对信道状态进行感知，检测主要用户PU所在通信频段中的信号状态，并且收集能量信息
对于采样频率为fs的信号，能量检测的持续时间为τ，能量检测采样的样本数量为W＝fsτ，设信道状态为：yj(n)＝A*hj*s(n)+wj(n)，则第j个次级用户SU收集到的信号能量值为：
其中wj(n)表示第j个次级用户SU的信道中服从分布N(0,σ2)的加
性高斯白噪声(AWGN),s(n)表示PU的信号，hj表示第j个SU与PU之间的信道增益，有|hj|2＝L(dj)·νj·ψj，其中，dj表示第j个SU与PU之间的欧几里德距离，L(dj)＝dj-α表示距离为dj、路径损失参数为α的路径损失，νj和ψj分别表示多径衰落和阴影衰落，这里都设置为1；设H0表示PU信号不存在，设H1表示PU信号存在，
步骤三：所有次级用户SU将检测到的的能量值传递给融合中心FC，由融合中心FC组成T
一组能量向量Y＝(Y1，...,YN) ，T表示转置运算；
步骤四：将能量向量Y＝(Y1，...,YN)T的映射为二维的概率向量
对于步骤三所得的能量向量Y＝(Y1，...,YN)T，通过式
将其映射为二维的概率向量，其
中 ρPU是主要用
户PU的功率，η＝E[|wj(n)|2]＝σ2为高斯白噪声方差； i＝0,1表示
映射规则， 表示组成的概率向量；
步骤五：将步骤四中的概率向量 带入模糊支持向量机(FSVM)算法中进行
训练，训练步骤如下：
1)输入数据：
2)将向量Yl映射至P＝φ(Yl),l＝1,2,...,L；
3)采用SMO算法解决QP问题；
4)选择一对Pi和Pj进行启发式更新，所选数据将使结果接近全局最大值；
5)根据所选择的Pi和Pj优化QP问题；
6)若目标函数不收敛，重复4，5；
7)得到分类函数 并依据h(x)分类函数进行分类，其中K(x,Pi)
＝φ(x)·φ(Pi)表示核函数，b0,bi为分界面参数，sgn函数为符号函数；
8)得到采用概率向量时的训练时间与分类延迟；
步骤六：将步骤三中的能量向量利用模糊支持向量机(FSVM)算法进行训练，得到采用能量向量的训练时间与分类延迟；
步骤七：将步骤五与步骤六中的训练时间与分类延迟进行比较。
一种基于概率向量和模糊支持向量机的协作频谱感知方法
技术领域
背景技术
15％——85％。这是因为随着无线通信业务的增长，出现了大量的非授权用户，在未获得授权的情况下，他们对电磁频谱的利用只能局限在少量的公共频段中；而与此相反，授权用户在很多时间段上都没有充分利用相应的电磁频谱，造成了电磁频谱资源的重大浪费。由此可见，现在所面临的电磁频谱资源匮乏的重要成因之一就是电磁频谱资源分配与需求的不适应，这是人为性的频谱匮乏问题。在这种情况下，采用合理的频谱资源利用技术可以有效提高频谱利用率。这也是认知无线电技术的重大意义。
发明内容
户PU的功率，η＝E[|wj(n)|2]＝σ2为高斯白噪声方差； i＝0,1表
示映射规则， 表示组成的概率向量；
具体实施方式
ρPU是主要用户(PU)的功率，η＝E[|wj(n)|2]＝σ2为高斯白噪声方差。
i＝0,1表示映射规则， 表示组成的概率向量，T表示
转置运算。
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