基于随机共振和支持向量机的频谱感知

来源：电子测量技术杂志2017年第12期北京时间：

作者：叶翔

单位：上海大学通信与信息工程学院 特种光纤与光接入网重点实验室 上海 200072

摘要：认知无线电是一门新技术,它的目标实现用户的动态频谱接入,提高频谱的使用效率。频谱感知是认知无线电的基础,它的作用是感知频谱空洞,实现对主用户无干扰接入。频谱感知需要在极低信噪比下有较好的感知性能,才能保证感知用户在不影响主用户通信的情况下进行通信。即使在较低的信噪比条件下,它也需要较高的检测性能。提出一种对信号进行双稳态随机共振和特征识别的方法,首先信号先通过随机共振系统以提高信噪比,然后使用FAM算法将信号的循环谱特征提取出来。最后使用支持向量机(SVM)对特征进行模式识别。实验结果表明,在低信噪比下本方法相比传统的能量检测和SVM方法具有更高的检测可靠性。

关键词：频谱感知; 随机共振; 支持向量机; 循环平稳特征

基金资助：国家自然科学基金（61171085）资助项目