【摘 要】
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针对在认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)中进行协作频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing,CSS)时,随着次级用户(Secondary User,SU)数量N增加导致能量向量维度
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2019YFB2102405),国家自然科学基金项目(61671318)
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针对在认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)中进行协作频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing,CSS)时,随着次级用户(Secondary User,SU)数量N增加导致能量向量维度随之提高造成的数据处理时间增加,设计开发了使用恒定二维向量的机器学习算法。首先在由N个SU组成的CRN中进行频谱感知,获取每个SU感知得到的能量数值并组成N维能量向量。然后对N维能量向量进行数据处理,将其变换为恒定的二维特征向量——概率向量,并利用K-Mediods
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