系统工程与电子技术

作者：王全全*, 谢松霖(), 顾志豪, 吴城坤, 张更新

单位：1. 南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏 南京 210003；2. 南京邮电大学波特兰学院，江苏 南京 210023；3. 国家无线电监测中心，北京 100037

关键词：协作频谱感知,改进的自适应噪声完备集合经验模态分解,降噪,哈里斯鹰优化,支持向量机

基金：国家自然科学基金（U21A20450）；江苏省教育科学规划课题高校重点课题（B/2023/01/120）资助课题

为解决频谱感知在低信噪比下性能受限的问题，提出了一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解 （improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，ICEEMDAN）和哈里斯鹰优化 （Harris hawks optimization，HHO）的协作频谱感知方法。首先为获得固有模态函数 （intrinsic mode function，IMF） 分量，对次用户上传信号进行ICEEMDAN处理，其次计算已知波形的主用户 （primary user，PU） 信号与各IMF分量之间的相关系数，然后提取合适的IMF分量累加得到重构信号。接着用重构信号的平均能量值作为特征值训练支持向量机 （support vector machine，SVM），并通过HHO优化SVM参数，最后用优化后的SVM模型对PU是否存在进行检测。实验结果表明，所提方法在低信噪比下检测概率、检测准确率均较高，感知性能较好。

来源：2025年第9期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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