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Método de detección de espectro de aprendizaje supervisado a través de características de potencia geométrica

Autores: Hu, Qian; Luo, Zhongqiang; Xiao, Wenshi

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Método de detección de espectro de aprendizaje supervisado a través de características de potencia geométrica


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Detección de espectro
Aprendizaje supervisado
Característica de potencia geométrica
Relación señal-ruido
Rendimiento de detección
Resultados experimentales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Para mejorar el rendimiento de la detección de espectro (SS) bajo una baja Relación Señal-Ruido (SNR), este documento propone un método de detección de espectro supervisado basado en la característica de Potencia Geométrica (GP). La GP se utiliza como vector de características en el método de detección de espectro supervisado para el entrenamiento y la prueba basados en el conjunto de datos capturados reales. Los resultados experimentales muestran que el rendimiento de detección del método de detección de espectro supervisado basado en GP es mejor que el de los métodos de detección de espectro supervisado basados en Estadísticas de Energía (ES) y Entropía Diferencial (DE).

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