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公开(公告)号：CN116667954A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310739889.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04B1/12
Abstract: 本发明提出一种基于信号降噪预处理的智能协作频谱感知方法，首先建立认知协作频谱感知系统模型；其次由各个次用户对感知信道内的信号进行接收采样；接着对接收信号进行分解，获得信号分量；随后通过计算各个信号分量与主用户信号之间的相关系数，筛选出相关系数大于阈值的信号分量进行累加，获得重构信号；再将多个次用户重构信号的平均能量值组成特征向量，把多次感知获得的特征向量及对应标签组成训练集和训练标签集，进行模型训练。利用训练好的模型即可获得主用户状态的判决结果。本发明无需计算判决门限，通过接收信号平均能量值组成的特征向量即可判决主用户状态，实现了智能协作频谱感知，且在低信噪比下依然拥有较高的检测概率，频谱感知性能较好。
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