0 引 言

近年来，随着无线通信系统的快速发展，无线频谱资源越发紧张，但与之相对的是已经授权的频谱资源利用率较低。Mitola于1999年提出了认知无线电（CR）的概念[1]，它是一种可以有效提高频谱资源利用率的方法。认知无线电可以感知无线频谱利用情况，通过分析频谱资源占用情况，预测未来频谱占用可能性，从而发展可用频谱，提高频谱资源利用率。

自2003年以来，在多种因素的影响下，长江中下游干流河道来沙量和可利用沙量的锐减与沿江地区经济建设对河道砂石的大量需求的矛盾越来越突出。在新的形势下，如何根据实际情况，有效解决供需矛盾，坚持“在经济发展中保护砂源和在砂源保护中发展经济”的双赢理念，将是长江中下游河道采砂管理亟待解决的问题。

软件无线电（SDR）可以有效解决无线频谱感知问题[2]。因此可以使用软件无线电（SDR）实现频谱数据采集，通过机器学习算法实现对频谱占用的预测。

1 基于HackRF的频谱感知

1.1 频谱感知方法的分析

当前频谱感知的方法主要包括能量检测法、匹配滤波法和循环平稳频谱检测法[3]。其中能量检测法是一种使用最广泛的检测方法，该方法实现简单，且无需知道检测信号的先验信息，但该方法无法识别信号类型。本文中频谱感知的目的在于感知无线频谱的占用情况，无需判断接收信号的类型，为此选取计算量小且实用性好的能量检测方法。

多媒体语文课堂教学除了可以吸引学生学习语文的兴趣和突出语文教学中的重难点外，还可以整合文本教学语言。相比较传统语文教学中唯有老师单纯的声音和黑板上的板书，多媒体语文教学使语文课堂内容丰富多彩，语言幽默诙谐，极大地吸引了学生的热情，帮助他们在轻松愉快的课堂氛围中获取更多的知识，同时鼓励了他们积极动脑，开拓思维和想象力。多媒体技术手段使单一的文本教学由教师语言导入变成设置悬念，激发学生参与思维问题的语言形式，突出了学生学习的主体地位。这样的语言转换，既减轻了老师的教学压力，又方便学生快速吸收和消化所学知识点，达到事半功倍的效果。

1.2 能量检测法的实现

最大分割超平面问题可以表示为以下约束最优化问题：

支持向量机的目的是寻找一个超平面分开二类样本，分开的原则是间隔最大化。

超平面关于训练样本(xi, yi)的几何间隔定义为：

在本实验教学中，教师设置问题串进行引导：实验中应设置几组实验？每组实验作何种不同处理？如何控制无关变量？为什么设计常温条件下的分解实验？滴入肝脏研磨液和FeCl3时能否用同一支滴管？FeCl3溶液和肝脏研磨液实验组应处于高温还是常温条件？如何判断过氧化氢分解的快慢？是考虑过氧化氢的减少量还是氧气的生成量？如何检测？

式中：xi为特征向量；yi为分类标签。

能量检测实现流程如图2所示。

2 基于SVM无线频谱预测的实现

2.1 支持向量机

《傲慢与偏见》和《南方与北方》都有一个鲜明的牧师形象——柯林斯先生和黑尔先生。柯林斯先生虽然和班纳特先生一家并不亲近，但由于班纳特先生没有儿子，于是他便成了家族的继承人。简奥斯丁并没有用大量篇幅去描写宗教及其相关内容，但从她对柯林斯的描写中，我们可以窥探到她对这位牧师的态度。“柯林斯先生并不是个通情达理的人”[1]“先天的缺陷却简直没有得到什么弥补”[1]。柯林斯是个守财奴，虚伪且自高自大，而其对咖苔琳太太不断的奉承和讨好更显示出作者对这一角色的鄙夷。但从这一角色的设定和背景可以看出，牧师作为英国社会文化的一部分，起着相当重要的作用。夏绿蒂正是因为柯林斯的财产和地位才嫁给他。

妈妈再未与我说话，专心干活儿。总有几绺碎发掉下来挡着她视线，她一次又一次地把它们拢在耳后。我跟着她，看着她瘦削的背影，忍不住张开双臂，轻轻地抱住她。

超平面关于所有样本点的几何间隔的最小值为：

信号在HackRF中经过放大、混频、数字化、采样后得到基带数字信号，GNU Radio将接收的数据流转化为向量流，再对其进行FFT操作，在进行FFT操作之前需要加窗以防止频谱混叠。将经FFT之后的数据进行处理，并将复信号转化为均方表示，然后再对这些数据进行处理和存储[4]。

超平面用函数f (x)=wx+b表示，其中w为法向量，决定了超平面的方向；b为位移量，决定了超平面与原点的距离。

能量检测法的模型如图1所示。

给定训练样本：

为得到无线频谱的占用情况，搭建基于GNU Radio的FFT频谱检测器。通过正确的初始化配置软件无线电（SDR）设备HackRF，建立流图，搭建FFT频谱检测的软件无线电结构。

又因为最大化γ，等价于最大化，即最小化，将约束条件化简后可得：

这就转换成了含有不等式约束的凸二次规划的问题，利用拉格朗日数乘法对其求解即可。

2.2 测试数据

为简化数据处理和节省时间，数据库仅记录同一区域在100 min内对2.4 GHz频谱的占用情况，即数据集里一共含有100个样本。无线频谱占用可以认为是二值序列问题，1表示该无线频谱段被占用，0表示该无线频谱段空闲，并以此作为标签对每个样本进行标注。

将100个样本数据分为两组，每组前40个样本作为训练集，后10个样本作为测试集。代码表示如下：

2.3 数据预处理

对采集的无线频谱数据进行预处理，目的是将无线频谱转化为便于处理的数据。利用Matlab归一化函数将训练集和测试集的原始数据进行归一化处理，使最终的数据落在[0，1]区间范围，实现对数据的预处理。

病例讨论教学法培养了学生综合思维能力。教学中除知识和技能的传授外，还向学生提出问题，学生通过查找资料、讨论、情境再现等方式，不仅能消化教科书的重点、难点，还有利于学生对疾病的认识和对护理措施的理解，培养了学生的思维与创新能力。

3 结 语

本文通过软件无线电HackRF设备和SVM算法实现了对无线频谱资源占用的感知和预测。经测试，该方法可以较好地感知和预测无线频谱资源的占用情况，从而提高频谱资源的利用率。

参考文献

[1]MITOLA J，MAGUIRE G Q. Cognitive radio：making software radios more personal [J]. IEEE personal communications，1999，6（4）：13-18.

[2]ALEXANDRU M.Real-time spectrum sensing using software defined radio platforms [J]. Telecommunication systems，2017，64（4）：571.

[3]潘建国，翟旭平.基于能量检测的频谱感知方法[J].上海大学学报（自然科学版），2009，15（1）：54-59.

[4]朱建新.一种认知无线电频谱感知系统硬件平台的设计[D].北京：北京邮电大学，2011.

[5]屈玉涛，邓万宇.基于Matlab的SVM分类预测实现[J].信息通信，2017（3）：33-34.

[6]翟旭平，孟田，王涛.采用对数预处理的SVM频谱感知方法[J].应用科学学报，2017，35（6）：726-734.

[7]刘乐.基于能量检测的认知无线电频谱感知算法研究[J].物联网技术，2019，9（5）：15-17.

[8]江莹，杨震.认知无线电的几种频谱感知方法研究[J].科技资讯，2007（10）：6-7.

[9]杨小平.数据挖掘三大经典算法在交通领域的应用综述[J].物联网技术，2018，8（11）：42-44.

[10]周超.基于机器学习的感知信号分类与预测方法研究[D].成都：电子科技大学，2018.