中国博士后科学基金(20080441320)
- 作品数：5 被引量：25H指数：3
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- 发文基金：中国博士后科学基金江苏省博士后科研资助计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于SVDD的认知无线电网络仿冒主用户检测技术被引量：6
- 2010年
- 为了解决传统主用户感知技术无法检测认知无线电网络中的仿冒主用户(PUE)攻击问题,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的PUE检测方法。该方法将PUE攻击检测建模为一个数据不平衡的单类分类问题,采用高效的SVDD算法,在对PUE攻击一无所知的情况下,仅利用认知无线电网络中的合法用户数据训练单类分类器。将待测样本输入训练后的分类器即可实现PUE攻击检测。理论分析和仿真结果表明,利用该方法进行PUE攻击检测,可以获得较低的虚警率和漏检率。
- 赵陆文缪志敏周志杰张皓
- 关键词：认知无线电网络支持向量数据描述
- 基于K-均值聚类的动态频谱接入技术被引量：8
- 2009年
- 为了有效降低次用户接入授权信道时对主用户造成的干扰以及次用户被阻塞的概率,提出了一种基于K-均值聚类的动态频谱接入方法。该方法首先将关注的频谱划分为若干子信道,尔后对每个子信道进行特征提取,借助频谱特征,用K-均值算法对子信道进行聚类,将子信道分别纳入白色、灰色和黑色频谱池。次用户在接入信道时,重点选择白色频谱池中的信道接入。理论分析和仿真结果表明,利用该方法能够有效降低次用户对主用户的干扰和次用户被阻塞的概率,提高信道接入效率。
- 赵陆文缪志敏周志杰张皓
- 关键词：认知无线电K-均值聚类动态频谱接入
- 一种基于支持向量数据描述的半监督学习算法被引量：2
- 2010年
- 为了进一步提高分类器的识别精度,基于支持向量数据描述SVDD(support vector datadescription)和集成学习优点的Ensemble-SVDD半监督学习算法,首先为少量有标记数据的各类数据分别建立SVDD分类器,然后对无标记样本进行测试,利用已识别的无标记样本对已建立的分类面进行调整、优化。被识别出来的无标记数据和有标记数据集合在一起训练一个基分类器,多个基分类器集成在一起投票对测试样本进行测试。在5个UCI数据集上进行实验表明,本算法与tri-training算法相比平均识别精度高3%,与仅采用纯有标记数据的SVDD分类器相比,平均识别精度高6.4%,验证了该算法的有效性。
- 缪志敏胡谷雨赵陆文陈彦德
- 关键词：半监督学习支持向量数据描述
- 适用于认知无线网络的宽带公共协同信道被引量：2
- 2010年
- 为了解决认知无线网络资源管理中感知信息传输时延大、效率低以及易受干扰等问题,构建了一种具有较低功率谱密度和较强抗干扰能力的宽带公共协同信道(common coordinate channel,CCC),实现了感知信息的即时、可靠交互。借助干扰温度的概念,以城市环境为例,重点分析了宽带CCC信道对主用户的干扰,得到了不同干扰门限、不同供给负荷以及信道带宽下,次用户与主用户之间的干扰概率。理论分析和仿真结果表明,对常见的窄带系统,利用该方案可以将CCC信道对主用户的干扰控制在较低的范围内。
- 赵陆文缪志敏周志杰丁磊
- 关键词：认知无线网络干扰温度
- 基于单类分类器的半监督学习被引量：7
- 2009年
- 提出一种结合单类学习器和集成学习优点的Ensembleone-class半监督学习算法.该算法首先为少量有标识数据中的两类数据分别建立两个单类分类器.然后用建立好的两个单类分类器共同对无标识样本进行识别,利用已识别的无标识样本对已建立的两个分类面进行调整、优化.最终被识别出来的无标识数据和有标识数据集合在一起训练一个基分类器,多个基分类器集成在一起对测试样本的测试结果进行投票.在5个UCI数据集上进行实验表明,该算法与tri-training算法相比平均识别精度提高4.5%,与仅采用纯有标识数据的单类分类器相比,平均识别精度提高8.9%.从实验结果可以看出,该算法在解决半监督问题上是有效的.
- 缪志敏赵陆文胡谷雨王琼
- 关键词：单类分类器半监督学习
