【摘 要】
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频谱感知的主要目的是寻找空闲频谱资源,传统频谱感知研究存在一些问题,例如:协作用户数较少,低信噪比性能不理想;判决门限值计算过程复杂,结果不准确;感知数据中存在异常数据干扰。为了避免以上问题,本论文提出了两种基于聚类的频谱感知算法,具体内容如下:为了提高协作用户数并且更准确地提取信号特征,提出了一种基于IQ分解和协方差绝对值（Covariance Absolute Value,CAV）的特征提取方
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频谱感知的主要目的是寻找空闲频谱资源,传统频谱感知研究存在一些问题,例如:协作用户数较少,低信噪比性能不理想;判决门限值计算过程复杂,结果不准确;感知数据中存在异常数据干扰。为了避免以上问题,本论文提出了两种基于聚类的频谱感知算法,具体内容如下:为了提高协作用户数并且更准确地提取信号特征,提出了一种基于IQ分解和协方差绝对值（Covariance Absolute Value,CAV）的特征提取方法。为了避免对门限值进行推导,提出了一种基于DBSCAN（Density-based spatial clustering of applications with noise）聚类的频谱感知算法。该方法首先对感知信号进行信号特征提取,构成二维特征向量,然后利用特征向量对DBSCAN聚类算法进行训练以获得相应的分类器,最后通过该分类器判别是否存在主用户,实现频谱感知。为了降低因次用户（Secondary User,SU）发送异常感知数据而影响频谱感知系统性能,提出了一种基于信息几何的鲁棒协作频谱感知算法,该算法分为预处理和数据融合两个阶段。在预处理阶段,对数据进行IQ分解从而得到两组数据。然后在在流形上选取参考点,FC计算所有SU和参考点的黎曼距离;在数据融合阶段,每组全部协方差矩阵和参考点黎曼距离的均值作为统计量,最终构成二维信号特征向量。最后对Fuzzy c-means聚类算法进行训练获得分类器,然后利用该分类器实现频谱感知,实现频谱感知。
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