【摘 要】
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针对无线信道环境中各低信噪比情况下主用户信号检测率较低的问题，提出一种基于循环自相关估计（CAE ）和AdaBoost的认知网络频谱感知算法。对信号采用循环自相关估计算法进行特征
【机 构】
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长春建筑学院电气信息学院,长春工业大学软件职业技术学院,吉林工程技术师范学院信息工程学院,沈阳建筑大学信息与控制工程学院
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针对无线信道环境中各低信噪比情况下主用户信号检测率较低的问题，提出一种基于循环自相关估计（CAE ）和AdaBoost的认知网络频谱感知算法。对信号采用循环自相关估计算法进行特征参数提取，生成训练样本和待测样本，采用AdaBoost算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测。仿真结果表明，与人工神经网络和最大最小特征值算法相比较，该算法在各低信噪比情况下，具有较高的分类检测性能，有效地实现了对主用户信号的感知。
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