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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明涉及一种采用聚类处理噪声不确定性问题的协作频谱感知方法，包括下列步骤：构建包含一个主要用户PU与两个次要用户SU的认知无线电网络，并且使各个次级用户都处于活跃状态；在噪声不确定性场景下，各个SU对当前信道状态进行检测与感知；各个SU对检测的结果进行运算，得到相应的能量值；所有SU将其能量值传递给数据融合中心；FC对得到的能量值进行预处理，赋予不同的数据点不同的影响因子，分为两大类别，聚类中心分别为c0,c1，遍历所有能量数据，为每数据赋予不同的影响因子，如果第i个能量数据属于聚类中心c0一类，则影响因子计算中采用d00，否则，采用d01。

主权项：1.一种采用聚类处理噪声不确定性问题的协作频谱感知方法，包括下列步骤：1构建包含一个主要用户PU与两个次要用户SU的认知无线电网络，并且使各个次级用户都处于活跃状态；2在噪声不确定性场景下，各个SU对当前信道状态进行检测与感知；3各个SU对检测的结果进行运算，得到相应的能量值，记录为记录为Yi，i＝1,2；4所有SU将其能量值传递给数据融合中心FusionCenter，FC；5FC对得到的能量值进行预处理，得到二维的能量向量Y＝Y1,Y2T，其中T表示转置运算，赋予不同的数据点不同的影响因子，分为两大类别，聚类中心分别为c0,c1，方法如下：1通过随机确定数据的初始分类中心c0,c1，并且满足：c0,c1∈Y＝[Y1,Y2]T；2遍历Y中的全部数据，分别计算该数据到c0,c1的欧几里德距离d0,d1，若d0＜d1，则将该数据归类到c0，否则，归类到c1；3对2中分类结果，分别求两类数据的数据中心点，得到新的聚类中心c0',c1'；4如果3中的分类中心c0',c1'分别不等于上次聚类前的分类中心c0,c1，则使c0＝c'0，c1＝c1'，重复2，3；5若经过上一轮聚类后，聚类中心不发生变化，结束算法，输出此时的分类中心与分类结果；6以步骤四中的分类结果为基础，计算各个数据点在其所属分类中与分类中心的距离记为di，分别找到距离的最大值d00,d01；7遍历所有能量数据，为每数据赋予不同的影响因子，如果第i个能量数据属于聚类中心c0一类，则影响因子计算中采用d00，否则，采用d01。

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百度查询： 天津大学 一种采用聚类处理噪声不确定性问题的协作频谱感知方法