【摘 要】
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认知无线电是一种智能无线电通信系统,认知引擎的设计是其关键问题之一.认知引擎可通过推理与学习方法来实现认知无线电的感知、自适应与学习能力.为适合变化的无线环境,提出
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认知无线电是一种智能无线电通信系统,认知引擎的设计是其关键问题之一.认知引擎可通过推理与学习方法来实现认知无线电的感知、自适应与学习能力.为适合变化的无线环境,提出了用RBF神经网络设计认知无线电认知引擎的模型,根据经验知识和环境情况,动态重配置无线环境参数.基于802.11 a仿真平台模拟认知无线电通信模型,经样本值训练神经网络,利用该网络学习信道特征,并建立基于RBF神经网络的认知引擎.在对感知信息学习后,实现根据无线环境和用户需求来配置通信参数的功能.仿真表明,这种认知引擎能有效地实现认知无线电的学习重构功能,其预测精度比BP网络模型高出了10%~30%.
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