一种基于PCA-BP的智能移动频谱感知算法

作者：段闫闫; 高志贺; 徐凌伟^*

来源：聊城大学学报(自然科学版), 2022, 35(04): 26-33.

DOI：10.19728/j.issn1672-6634.2021110005

• 移动通信
• 智能频谱感知
• 主成分分析
• BP神经网络

随着第五代移动通信技术的兴起，大量的移动用户接入网络，使得移动通信频谱资源出现了匮乏。频谱感知技术有效的弥补了传统频谱资源固定分配产生的弊端，通过动态的给次用户提供通信机会来提高移动通信频谱的利用率。提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和反向传播(Back Propagation, BP)神经网络的智能移动频谱感知算法。算法首先使用PCA方法对次用户感知信号进行降维处理，然后训练出最佳的BP神经网络分类模型，最后利用训练好的分类模型进行高效的频谱感知。仿真结果表明，和学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ)神经网络、Elman神经网络等算法相比，PCA-BP算法的频谱感知效率分别提高了16.3%和45%,运行时间也分别降低了81.5%和80.7%。

• 单位
  青岛科技大学