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上传时间: 2021-03-18
详细说明：认知无线电网络（CRN）是无线通信中最热门的主题之一，在该领域中，认知无线电（CR）需要智能，准确地获取无线信道的频谱状态。因此，一些工作提出在CRN中使用人工智能理论来提升其智能。为了获得准确的频谱感测结果，CR经常对无线信号进行采样。此外，如我们所知，无线信道状态在不同的时隙中可以是相同的。因此，有必要使用历史感测数据来减少当前感测数据的不确定性，从而提高频谱感测性能。同时，最近在人工智能领域提出了分层狄利克雷过程（HDP）以自动实现数据聚类，可用于对具有不同隐藏通道状态的历史感测数据进行聚类，并得出每个聚类内的共识频谱状态。在本文中，我们首先简要回顾一下CRN和HDP。然后，我们讨论了在CRN上实现HDP的可能方式，特别是在频谱感测问题上。
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