基于集成学习的全双工认知无线电网络合作频谱感知方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201711474793.0
IPC分类号：H04B17/382;H04B17/391
申请日期：
2017-12-29
申请人：
南京航空航天大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于集成学习的全双工认知无线电网络合作频谱感知方法
申请号	CN201711474793.0	申请日期	2017-12-29
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2018-07-03	公开/公告号	CN108242961A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04B17/382 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04B 传输〔4〕 H04B17/02 （转入H04B17/40） H04B17/30 传输信道的〔2015.01〕 H04B17/382 用于资源分配、接入控制或切换〔2015.01〕	IPC分类号	H;0;4;B;1;7;/;3;8;2;;;H;0;4;B;1;7;/;3;9;1查看分类表>
申请人	南京航空航天大学	申请人地址	江苏省南京市江宁区将军大道29号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京航空航天大学	当前权利人	南京航空航天大学
发明人	姚其桢;朱琨;王然;邓海
代理机构	南京瑞弘专利商标事务所（普通合伙）	代理人	杨晓玲

摘要

本发明公开了一种基于集成学习的全双工认知无线电网络合作频谱感知方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1：根据次用户的泊松点过程的分布，随机产生区域内各次用户的位置；步骤2：根据全双工认知无线电网络中合作频谱感知的工作特点，构建系统架构；步骤3：基于全双工模式下出现的自干扰和多信号源问题，建立与网络模型相适配的次用户能量检测模型；步骤4：分析训练集中能量级向量的统计属性；步骤5：选择单层决策树为弱分类器，通过计算每个训练数据权值系数和每个弱分类器系数建立强分类器。本发明所达到的有益效果：提升了系统的合作频谱感知性能，也增加了无线频谱资源的利用率，提高了认知无线电网络的吞吐量。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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