基于支持向量机的认知无线电频谱预测方法 *

摘 要：频谱预测是认知无线电系统中的关键技术之一，利用该技术可以显著减少认知用户的能量损耗，同时提高系统的频谱利用率。针对现有基于BP神经网络的频谱预测方法预测精度低及失效率高等问题，将建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机引入认知无线电频谱预测中，利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能对信道进行预测。实验结果表明，该方法通过避免无效检测，提高了频谱感知系统的性能，并且比基于BP神经网络算法的模型的预测精度更高，具有良好的实用性与灵活性。