【摘 要】
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为保证卫星通信系统在频谱竞争和拥挤的复杂电磁环境下可靠通信,提高频谱检测性能,利用支持向量机算法将对未占用的频带的检测问题转化为一个二分类问题。通过能量向量减去中
【机 构】
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中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部,国家航天局卫星通信系统创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61775237)资助项目,航天背景预研课题(105090401)资助项目
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为保证卫星通信系统在频谱竞争和拥挤的复杂电磁环境下可靠通信,提高频谱检测性能,利用支持向量机算法将对未占用的频带的检测问题转化为一个二分类问题。通过能量向量减去中心向量和基向量构造用来表征信号的特征向量,对特征向量学习得到用于判断频谱状态的支持向量机模型,采用模拟退火算法训练搜索最佳的高斯核参数。仿真结果表明,所提出的算法与单阈值和双阈值频谱感知算法相比具有更优的检测准确性和鲁棒性,同时高检测率有助于提高系统的吞吐量和能效,为后续认知卫星通信系统的建设提供了支撑。
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