[发明专利]基于支持向量机的宽带频谱压缩感知方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的宽带频谱压缩感知方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：对于已知频谱占用情况的宽带频谱段利用压缩感知进行压缩采样，得到大量的训练样本；

步骤2：对于训练样本进行数据预处理，即数据取绝对值，同时进行一定比例的尺度缩放；

步骤3：利用支持向量机对缩放后的训练样本进行训练；该训练既包括二元分类器训练，即对于一整段频段进行有无被主用户占用的分类器训练，又包括对于宽频段多信道多个主用户占用情况的多元分类器训练，得到分类器；

步骤4：对于未知宽带频谱段利用压缩感知进行压缩采样，使用与步骤2中相同的观测矩阵得到测试样本；

步骤5：将测试样本进行数据预处理，采用同步骤2相同的方式进行数据处理；

步骤6：利用训练好的分类器进行频谱判决，得到频谱占用情况。

2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的宽带频谱压缩感知方法，其特征在于：所述方法的步骤2和步骤4中训练样本与测试样本的压缩采样使用相同的观测矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的宽带频谱压缩感知方法，其特征在于：所述方法的步骤3中分类器的训练可根据不同的需求进行二元、多元分类器训练。

4.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的宽带频谱压缩感知方法，其特征在于：所述方法引入支持向量机取代压缩感知理论中的信号重构过程，对观测序列直接进行分类识别。