公开(公告)号：CN110290534B

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN201811464674.1

申请日：2018-12-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 宋铁成 ,  胡静 ,  张鸿祥 ,  李茜 ,  夏玮玮 ,  燕锋 ,  沈连丰

IPC: H04W16/16 ,  H04B17/382 ,  H04B17/391

Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost的认知无线电中协作频谱感知方法及系统，属于认知无线电技术领域，该方法包括：认知用户和距离认知用户较近的次级用户节点分别利用压缩感知观测矩阵对信号进行压缩抽样得到观测序列，对观测序列进行归一化的处理，并分别发送到数据融合中心；数据融合中心利用XGBoost来建立频谱感知分类器，代替信号的重构和检测过程，在接收到认知用户和次级用户的归一化观测序列后输入训练好的频谱感知分类器得到判决结果，并根据融合判决规则得到最后的判决结果。与现有技术相比，本发明不仅能够减少时间复杂度，而且还能够提高预测的准确度。

公开(公告)号：CN108924847B

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN201810562684.2

申请日：2018-06-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 胡静 ,  宋铁成 ,  张鸿祥 ,  李茜 ,  夏玮玮 ,  燕锋 ,  沈连丰

IPC: H04W16/14 ,  H04W24/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于ANN的认知无线电中频谱预测方法及设备，属于通信中认知无线电技术领域，该方法包括：对从用户感知的各个主用户信号中提取出与调制方式相关的循环谱特征参数；将提取的特征参数值通过训练好的ANN分类模型识别出各主用户的调制方式；根据不同的调制方式和循环谱的特性，计算出信号的最大循环谱值；将信号的能量和最大循环谱值通过ANN检测判断主用户信号是否存在。与现有技术相比，本发明首先对多个主用户信号进行调制方式识别，识别不同的调制方式可以有效的应对噪声的干扰，再基于能量和循环谱检测的特性对主用户频谱进行预测，能够有效应对噪声干扰，提高了预测精度。

公开(公告)号：CN110290534A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201811464674.1

申请日：2018-12-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 宋铁成 ,  胡静 ,  张鸿祥 ,  李茜 ,  夏玮玮 ,  燕锋 ,  沈连丰

IPC: H04W16/16 ,  H04B17/382 ,  H04B17/391

Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost的认知无线电中协作频谱感知方法及系统，属于认知无线电技术领域，该方法包括：认知用户和距离认知用户较近的次级用户节点分别利用压缩感知观测矩阵对信号进行压缩抽样得到观测序列，对观测序列进行归一化的处理，并分别发送到数据融合中心；数据融合中心利用XGBoost来建立频谱感知分类器，代替信号的重构和检测过程，在接收到认知用户和次级用户的归一化观测序列后输入训练好的频谱感知分类器得到判决结果，并根据融合判决规则得到最后的判决结果。与现有技术相比，本发明不仅能够减少时间复杂度，而且还能够提高预测的准确度。

公开(公告)号：CN108924847A

公开(公告)日：2018-11-30

申请号：CN201810562684.2

申请日：2018-06-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 胡静 ,  宋铁成 ,  张鸿祥 ,  李茜 ,  夏玮玮 ,  燕锋 ,  沈连丰

IPC: H04W16/14 ,  H04W24/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于ANN的认知无线电中频谱预测方法及设备，属于通信中认知无线电技术领域，该方法包括：对从用户感知的各个主用户信号中提取出与调制方式相关的循环谱特征参数；将提取的特征参数值通过训练好的ANN分类模型识别出各主用户的调制方式；根据不同的调制方式和循环谱的特性，计算出信号的最大循环谱值；将信号的能量和最大循环谱值通过ANN检测判断主用户信号是否存在。与现有技术相比，本发明首先对多个主用户信号进行调制方式识别，识别不同的调制方式可以有效的应对噪声的干扰，再基于能量和循环谱检测的特性对主用户频谱进行预测，能够有效应对噪声干扰，提高了预测精度。