频谱预测是一种通过分析历史频谱数据获得频谱使用规律,从而预测未来频谱使用状态的技术。为了实现快变信道(本文指信道占用状态快速变化)环境下频谱状态的可靠预测,提出了一种基于支持向量回归的频谱预测算法。比较了在不同训练样本数时,该算法与一个典型的BP神经网络频谱预测算法的性能差异,结果表明所提算法在小样本学习时,预测效果更为理想。并在此基础上,加入正确检测概率和虚警概率,验证了当频谱检测不理想条件下,支持向量回归算法预测的可行性。
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