基于PCA与主动学习AdaBoost的频谱感知算法.pdf

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1、·128·《测控技术12015年第34卷第7期基于PCA与主动学习AdaBoost的频谱感知算法冯庆华，王鑫，杜恺。，王峰，孙军，陈景川(1．江苏建筑职业技术学院，江苏徐州221116；2．沈阳建筑大学信息与控制工程学院，辽宁沈阳110168；3．中国人民解放军93115部队，辽宁沈阳110031)摘要：针对认知网络中各低信噪比环境下主用户信号检测率偏低的问题，提出一种基于主成分分析和主动学习AdaBoost的主用户信号频谱感知算法。该算法首先采用主成分分析算法对信号特征参数进行提取，获得信号的主成分，之后利用主动学习

2、算法通过多次迭代抽样，获取有利于提高分类性能的样本。并对AdaBoost分类器进行训练，最后利用训练完成的AdaBoost分类器对待测信号进行分类检测。仿真实验表明，在各低信噪比情况下与ANN和MME算法相比较，所提算法具有较高的分类感知性能，有效地实现了对主用户信号的频谱感知。关键词：认知网络；主成分分析；主动学习；AdaBoost；频谱感知中图分类号：TN92文献标识码：A文章编号：1000—8829(2015)07—0128—04SpectrumSensingAlgorithmBasedonPCAandActiv

3、eLearningAdaBoostFENGQing—hua，WANGXin，DUKai。，WANGFeng。，SUNJun，CHENJing—chuan。f1．JiangsuJianzhuInstitute，Xuzhou221116，China；2．SchoolofInformation＆ControlEngineering，ShenyangJianzhuUniversity，Shenyang110168，China；3．TheUnit93115ofPLA，Shenyang110031，China)Abstract：I

4、nordertosolvetheproblemofthelOWaccuracyrateoftheprimaryuserdetectioninthewirelesschannelenvironment，amethodbasedonprincipalcomponentanalysis(PCA)andactivelearningAdaBoostfortheprimaryuserspectrumsensingofcognitiveradioenvironmentinthecaseoflowSNR(signalnoiserati

5、o)isproposed．Firstasetofcyclicspectrumfeaturesarecalculated，andtheprincipalcomponentanalysis(PCA)isappliedtoextractthemostdiscriminantfeaturevector．Thenthesamplesthathelptoimproveclassificationper-formaneecanbeobtainedandtrainingsamplesareformedthroughrepetitiou

6、siterationsamplingbyutilizingtheactivelearningalgorithm．AdaBoostclassifiersaregeneratedbyrepetitioustrainingusingthetrainingsamples．Finally，thetrainedAdaBoostisusedtodetecttheprimaryuser．Testresultshowsthattheproposedalgorithmisnotaffectedbyuncertaintyfactorsofn

7、oiseandhashighperformancetoclassificationdetectioncomparedwithANNandmaximum—minimumeigenvalue(MME)．Keywords：cognitivenetwork；principalcomponentanalysis；activelearning；AdaBoost；spectrumsensing作为认知网络(cognitivenetwork)技术的基础与因素限制使得这些算法不能适用于解决大多数场景下核心，频谱感知以其快速、有效、准确地

8、对主用户进行的频谱感知问题。感知检测成为人们研究热点I2。目前，常见的频谱鉴于上述原因，本文提出一种基于主成分分析感知算法包括能量检测、循环平稳特征检测和匹配滤(PCA，principalcomponentanalysis)和主动学习Ada—波器检测等算法J。这些算法在一定范围内能够对Boost的主用户信号频谱感知算法。该算法采用