冲击噪声背景下基于KPCA和C-SVM的频谱检测算法

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针对背景噪声是冲击噪声,且在低信噪比中,二级用户检测性能低的问题,提出了核主成分分析(KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA)和C-支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的频谱检测方法。提取接收信号的循环谱特征,核主成分分析对信号特征进行降维,提取出信号的主要非线性特征,再结合C-SVM对接收信号进行分类。仿真结果表明,在冲击噪声背景下,低信噪比中,与PCA-SVM、SVM算法进行比较,所提算法能够提高次级用户的检测性能。
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