认知无线电中支持向量机与降维方法的实验验证
网络与互联网体系结构
2011-06-14 v1
摘要
将机器学习算法应用于认知无线电已成为一种趋势。一个根本性的开放问题是确定这些算法在认知无线电网络中如何以及何处发挥作用。在雷达与传感信号处理中，自由度（DOF）——或称维度——的控制是第一步，称为预处理。本文提出将降维与支持向量机（SVM）相结合，而非仅在认知无线电中应用SVM进行分类。实验采用具有高信噪比（SNR）的实测Wi-Fi信号。通过降维技术提取Wi-Fi信号的自由度。实验结果表明，采用降维后，使用更少的特征即可获得远优于未降维的分类性能。所提算法仅使用一个特征的分类错误率即可与原始数据13个特征的错误率相当。该方法将在我们的认知无线电网络测试平台上进行进一步测试。
引用
@article{arxiv.1106.2325,
title = {SVM and Dimensionality Reduction in Cognitive Radio with Experimental Validation},
author = {Shujie Hou and Robert C. Qiu and Zhe Chen and Zhen Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1106.2325},
year = {2011}
}