[发明专利]基于历史判决数据学习的低开销实时频谱图构建方法有效
| 申请号： | 201810875938.6 | 申请日： | 2018-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN109167642B | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 曾歆;高煜;黄新林;唐小伟 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | H04B17/382 | 分类号： | H04B17/382 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于历史判决数据学习的低开销实时频谱图构建方法，包括：步骤S1：载入采集的大规模认知无线电网络中所有感知节点通过单点频谱感知算法得到的目标频谱可用性历史判决数据；步骤S2：使用最小二乘支持向量机分析载入的历史判决数据确定频谱状态边界以构建频谱图；步骤S3：通过边界用户搜索算法确定历史判决数据中的支持向量以优化频谱图。与现有技术相比，本发明通过边界用户搜索算法筛选出距离频谱状态边界较远的次要用户，这些次要用户可无需参与检测目标频段，从而降低频谱图构建的能量开销和时间开销。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 历史 判决 数据 学习 开销 实时 频谱 构建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于历史判决数据学习的低开销实时频谱图构建方法，其特征在于，包括：步骤S1：载入采集的大规模认知无线电网络中所有感知节点通过单点频谱感知算法得到的目标频谱可用性历史判决数据；步骤S2：使用最小二乘支持向量机分析载入的历史判决数据确定频谱状态边界以构建频谱图；步骤S3：通过边界用户搜索算法确定历史判决数据中的支持向量以优化频谱图。
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