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摘 要:本发明公开了一种认知无线网络中基于监督学习的协作宽带压缩频谱检测方法,针对当前宽带频谱检测中存在的信号稀疏度未知和次用户检测开销过大的问题。首先考虑使用使用采样向量二范数和子频谱块长度作为监督学习算法的特征向量,提出了一种自适应稀疏度预测模型。其次,基于该预测模型提出了一种协作宽带频谱筛选算法,利用次用户之间的协作在宽带频谱中找到待重构的稀疏频谱集。最后,基于预测模型和筛选算法提出一种协作宽带压缩频谱检测方案。实验结果表明,本发明所提的检测方案能够有效降低次用户采样率和频谱重构时延,同时改善了预测模型的拟合效果,增强了模型的自适应性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010026679.7 | 专利名称: | 认知无线网络中基于监督学习的协作宽带压缩频谱检测方法 |
申请日: | 2020-01-10 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04B17/382搜分类 网络 通信网络 网络传输 检测 监督学习搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |