10.3969/j.issn.1001-2400.2011.01.026
用RBF神经网络算法设计CR认知引擎
认知无线电是一种智能无线电通信系统,认知引擎的设计是其关键问题之一认知引擎可通过推理与学习方法来实现认知无线电的感知、自适应与学习能力.为适合变化的无线环境,提出了用RBF神经网络设计认知无线电认知引擎的模型,根据经验知识和环境情况,动态重配置无线环境参数.基于802.lla仿真平台模拟认知无线电通信模型,经样本值训练神经网络,利用该网络学习信道特征,并建立基于RBF神经网络的认知引擎.在对感知信息学习后,实现根据无线环境和用户需求来配置通信参数的功能.仿真表明,这种认知引擎能有效地实现认知无线电的学习重构功能,其预测精度比BP网络模型高出了10%~30%.
认知无线电、认知引擎、调制、神经网络
38
TN014(一般性问题)
国家自然科学基金资助项目61072138;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室资助项目ISN10-09;四川省教育厅基金资助项目09ZA136
2011-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
159-164,170
