[发明专利]认知网络中基于无监督学习的协作频谱感知方法、装置在审
| 申请号： | 202010582060.4 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111756460A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 崔翠梅;杨德智;杨倪子;殷昌永 | 申请（专利权）人： | 常州工学院 |
| 主分类号： | H04B17/382 | 分类号： | H04B17/382;H04B17/391;G06K9/62 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 姜晓钰 |
| 地址： | 213032 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种认知网络中基于无监督学习的协作频谱感知方法、装置，认知网络包括：一个授权用户和至少一个认知用户，所述方法包括以下步骤：认知用户检测频谱的能量并组成能量向量，并根据能量向量获取多维特征矩阵，利用主成分分析算法将多维特征矩阵转换为低维特征矩阵，采用低维特征矩阵和高斯混合模型算法训练聚类器，以对频谱进行感知。该方法采用将主成分分析算法与高斯混合模型算法相融合，不仅可提高频谱感知的准确性和可靠性，还可减少感知时延，对动态频谱态势演变趋势进行预测，使之能够处理海量的频谱感知数据，且采用低维特征矩阵训练聚类器，可以大大节省训练时间，降低计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 认知 网络 基于 监督 学习 协作 频谱 感知 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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