【摘 要】
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针对目前楼宇室内环境中,信道多径衰落和噪声不确定性等低信噪比情况下主用户信号检测性能较低的问题,提出了一种基于支持向量机（SVM）的主用户信号频谱感知算法.该算法融合了循
【机 构】
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大连理工大学信息与通信工程学院,沈阳建筑大学信息与控制工程学院
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针对目前楼宇室内环境中,信道多径衰落和噪声不确定性等低信噪比情况下主用户信号检测性能较低的问题,提出了一种基于支持向量机（SVM）的主用户信号频谱感知算法.该算法融合了循环平稳特征检测和SVM 算法的特点,对信号循环平稳特征参数进行特征提取,作为训练样本和待测样本,再采用SVM 算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测.仿真实验表明与人工神经网络（ANN）和最大最小特征值法（MME）相比较,所提算法可在低信噪比情况下,有效地实现对主用户信号的感知,具有较好的稳健性.
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