【摘 要】
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近年来随着盲检测算法的提出,越来越多基于采样协方差矩阵的盲检测算法开始应用于频谱感知。针对基于信号协方差矩阵的频谱感知算法门限无法准确获得,以及特征信息单一等问题
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近年来随着盲检测算法的提出,越来越多基于采样协方差矩阵的盲检测算法开始应用于频谱感知。针对基于信号协方差矩阵的频谱感知算法门限无法准确获得,以及特征信息单一等问题,提出基于XGBoost与协方差特征的频谱感知算法。首先提取接收信号采样协方差矩阵统计量作为XGBoost的训练特征向量,并生成训练样本和测试样本,然后对XGBoost进行训练得到频谱感知分类器,最后利用分类器进行频谱感知。仿真结果表明,该算法比支持向量机算法、随机森林算法及传统最大最小特征算法的检测概率更高,在信噪比为-14dB时,该算法检测概
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