动态频谱接入中基于最小贝叶斯风险的稳健频谱预测

来源：电子与信息学报杂志2018年第3期北京时间：

作者：陈曦, 杨健

摘要：针对频谱感知错误累积造成频谱预测性能恶化问题，该文提出一种基于最小贝叶斯风险的稳健频谱预测策略。分布拟合检验表明频谱预测输出服从正态分布，定义频谱预测输出的贝叶斯风险函数，证明使贝叶斯风险函数最小的频谱预测输出判决门限将使频谱预测的均方误差最小，求得了使贝叶斯风险最小的最优判决门限，构建稳健频谱预测策略。仿真结果表明，与固定判决门限的神经网络频谱预测相比，稳健频谱预测策略改进了频谱感知错误下的频谱预测性能，改善了非授权用户的动态频谱接入性能。

关键词：动态频谱接入, 稳健频谱预测, 神经网络, 贝叶斯风险, 预测准确率

基金资助：国家自然科学基金(61471395, 61471392, 61301161)，江苏省自然科学基金(BK20141070)