- 专利标题: 认知网络中的基于降维和聚类协作频谱感知方法、装置
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申请号: CN202010594289.X申请日: 2020-06-24
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公开(公告)号: CN112003662A公开(公告)日: 2020-11-27
- 发明人: 崔翠梅 , 杨德智 , 杨倪子 , 殷昌永
- 申请人: 常州工学院
- 申请人地址: 江苏省常州市新北区辽河路666号
- 专利权人: 常州工学院
- 当前专利权人: 常州工学院
- 当前专利权人地址: 江苏省常州市新北区辽河路666号
- 代理机构: 常州佰业腾飞专利代理事务所
- 代理商 张励
- 主分类号: H04B17/382
- IPC分类号: H04B17/382 ; G06K9/62
摘要:
本发明提供一种认知网络中的基于降维和聚类的协作频谱感知方法、装置,认知网络包括:一个授权用户和至少一个认知用户,所述方法包括以下步骤:认知用户检测频谱的能量并组成能量向量,并根据能量向量获取多维特征矩阵,利用PCA算法将多维特征矩阵转换为低维特征矩阵,根据K-means++算法,并将低维特征矩阵作为分类器的输入训练分类器,以对频谱进行感知。该方法采用将PCA算法与K-Means++算法相融合,不仅可提高频谱感知的准确性和可靠性,还可减少感知时延,对动态频谱态势演变趋势进行预测,使之能够处理海量的频谱感知数据,且采用低维特征矩阵训练分类器,可以大大节省训练时间,降低计算复杂度。
公开/授权文献
- CN112003662B 认知网络中的基于降维和聚类的协作频谱感知方法、装置 公开/授权日:2023-04-18