[发明专利]一种基于Cholesky分解采样协方差矩阵的SVM高效频谱感知方法有效
| 申请号： | 201811486127.3 | 申请日： | 2018-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN109547133B | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 包建荣;聂建园;王天枢;刘超;姜斌 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | H04B17/382 | 分类号： | H04B17/382 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良;李欣玮 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cholesky 分解 采样 协方差 矩阵 svm 高效 频谱 感知 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于Cholesky分解采样协方差矩阵的SVM高效频谱感知方法，其特征在于：S1，采用Cholesky分解感知信号的采样协方差矩阵，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。
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