【摘 要】
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近年来随着盲检测算法的提出,越来越多的基于采样协方差矩阵的盲检测算法应用于频谱感知。针对其检测门限是近似值,检测性能会受到影响等问题,提出了基于采样协方差矩阵的混
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,宁波职业技术学院电子信息工程学院
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(No.LY17F010019);国家自然科学基金资助项目(No.U1809201);浙江省公益性技术应用研究计划基金资助项目(No.LGG18F010011,No.LGG19F010004)~~
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近年来随着盲检测算法的提出,越来越多的基于采样协方差矩阵的盲检测算法应用于频谱感知。针对其检测门限是近似值,检测性能会受到影响等问题,提出了基于采样协方差矩阵的混合核函数的支持向量机(support vector machine,SVM)高效频谱感知,通过感知信号采样协方差矩阵的最大最小特征值(maximum minimumeigenvalue,MME)和协方差绝对值(covariance absolutevalue,CAV)提取的统计量作为SVM的特征向量并训练其生成频谱感知的分类器,无需计算检测门限并
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