【摘 要】
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基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的频谱预测是次用户（SU）根据频谱感知历史信息得到主用户（PU）信道状态训练集,用前M个时刻信道的状态组成的矩阵作为待测矩阵与训练集
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基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的频谱预测是次用户（SU）根据频谱感知历史信息得到主用户（PU）信道状态训练集,用前M个时刻信道的状态组成的矩阵作为待测矩阵与训练集匹配,根据匹配的相似度对下一时刻的信道状态进行预测。由于信道预测是基于前M个时刻的信道状态,其信道状态的不确定性直接影响到预测的准确性。文中针对这一问题,提出一种基于HMM的自适应联合频谱预测方法,根据本地预测中各待测矩阵的可信度给予不同的权值,通过数据融合来得到最终的预测结果。此外,为了解决文中的数据融合问
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