最小二乘SVM的CR认知引擎设计

认知无线电(CR)的核心是认知引擎设计。为适合变化的无线环境状况,提出了一种基于最小二乘支持向量机的认知无线电认知引擎设计方法,该引擎根据经验知识,动态重配置无线环境参数。在802.11a仿真平台上模拟认知无线电通信系统模型,通过样本值训练支持向量机的分类、回归模型,并利用该模型学习信道特征,建立相应的认知引擎。在对感知信息进行学习前提下,实现满足用户需求的无线通信参数配置功能。仿真结果表明,该认知引擎能有效地实现认知无线电学习重构功能。