GA-LSSVM的认知无线电离线学习

来源 :北京邮电大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangwei4833250
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针对认知无线电(CR)的智能学习研究需求,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的CR学习、决策方法.通过遗传算法(GA)进行超参数搜索,建立适当的基于LSSVM的CR学习模型,利用历史案例进行LSSVM离线训练学习,获得知识来指导未来的决策.仿真结果表明,GA-LSSVM能在较少进化代数内搜索出合适的超参数,并且LSSVM学习决策方法能有效提高CR系统的性能. A CR learning and decision-making method based on Least Squares Support Vector Machine (LSSVM) is proposed for the cognitive learning of cognitive radio (CR), and the hyperparametric search by genetic algorithm (GA) , This paper uses the historical case of LSSVM offline training to gain knowledge to guide future decision-making.The simulation results show that GA-LSSVM can search out the appropriate hyper-parameters in less evolutionary algebra and the LSSVM learning decision-making method can be effective Improve the performance of CR system.
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