[发明专利]一种认知无线电网络中实时检测多主用户数目的方法有效
| 申请号： | 201710580278.4 | 申请日： | 2017-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN107276702B | 公开（公告）日： | 2020-03-03 |
| 发明（设计）人： | 杜利平;韩瑞 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | H04B17/382 | 分类号： | H04B17/382;G06K9/62;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种认知无线电网络中实时检测多主用户数目的方法，能够实时检测出主用户的数目。所述方法包括：对多个次用户接收到的主用户信号进行特征提取，得到两类特征向量；将得到的两类特征向量组成新的特征向量作为支持向量机的训练输入数据，新的特征向量对应的主用户信号个数作为支持向量机的训练输出数据，设置支持向量机的类型以及核函数类型，并通过遗传算法，得到最优的惩罚因子和最优的核函数宽度；将得到的最优的惩罚因子和最优的核函数宽度作为支持向量机的模型参数，生成训练模型；将多个次用户实时接收到的主用户信号输入生成的训练模型，通过所述训练模型实时检测并估计出主用户的数目。本发明涉及无线通信技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 认知 无线电 网络 实时 检测 用户数 目的 方法 | ||
【主权项】：
一种认知无线电网络中实时检测多主用户数目的方法，其特征在于，包括：S1，通过多个次用户接收主用户信号，对接收到的主用户信号进行特征提取，得到两类特征向量：估计协方差矩阵的所有元素之和与估计协方差矩阵的迹的比值、估计协方差矩阵盖氏圆半径的均值；其中，所述估计协方差矩阵是由接收到的主用户信号确定的；S2，将提取得到的两类特征向量组成新的特征向量作为支持向量机的训练输入数据，新的特征向量对应的主用户信号个数作为支持向量机的训练输出数据，设置支持向量机的类型以及核函数类型，并通过遗传算法，得到最优的惩罚因子和最优的核函数宽度；S3，将得到的最优的惩罚因子和最优的核函数宽度作为支持向量机的模型参数，生成训练模型；S4，将多个次用户实时接收到的主用户信号输入生成的所述训练模型，通过所述训练模型实时检测并估计出主用户的数目。
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