【摘 要】
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为了改善认知无线电系统中频谱感知的检测概率和检测速度,提出了基于极限学习机的频谱感知方法。极限学习机仅需要配置隐层节点个数,参数选择相对较容易,在算法执行过程中可
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为了改善认知无线电系统中频谱感知的检测概率和检测速度,提出了基于极限学习机的频谱感知方法。极限学习机仅需要配置隐层节点个数,参数选择相对较容易,在算法执行过程中可以产生最优的唯一解,且训练速度快。计算出样本信号的能量值和循环谱值,对模型进行训练,使之具有快速判决测试信号的最佳性能。通过仿真结果可以看出,其在检测性能上优于传统的频谱感知算法和支持向量机感知算法,并在训练速度上比支持向量机感知算法有大幅度的性能提升。
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