基于贝叶斯优化XGBoost的协作频谱感知算法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第7期北京时间：
作者：胡延飞, 郭滨, 孙佳楠
摘要：为了提高无线信道环境的频谱感知性能，提出一种基于贝叶斯优化XGBoost的协作频谱感知算法。在一个主用户（PU）和三个次用户（SU）的协作频谱感知场景下，提取信号的归一化能量特征，采用贝叶斯优化算法同时优化XGBoost模型的多个超参数，最后利用优化XGBoost算法实现待检测信号的分类。仿真结果表明，与传统频谱感知算法和KNN、GNB、SVM、MLP等机器学习算法相比，该算法在Rayl和AWGN信道环境检测准确率分别为88.4%和 90.25%，可以有效提高不同信道环境下的协作频谱感知性能。
关键词：认知无线电, 频谱感知, 贝叶斯优化, XGBoost
