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用RBF神经网络算法设计CR认知引擎被引量：3: 2011年; 认知无线电是一种智能无线电通信系统，认知引擎的设计是其关键问题之一．认知引擎可通过推理与学习方法来实现认知无线电的感知、自适应与学习能力．为适合变化的无线环境，提出了用RBF神经网络设计认知无线电认知引擎的模型，根据经验知识和环境情况，动态重配置无线环境参数．基于802.11a仿真平台模拟认知无线电通信模型，经样本值训练神经网络，利用该网络学习信道特征，并建立基于RBF神经网络的认知引擎．在对感知信息学习后，实现根据无线环境和用户需求来配置通信参数的功能,仿真表明，这种认知引擎能有效地实现认知无线电的学习重构功能，其预测精度比BP网络模型高出了10％-30％．; 江虹马景辉黄玉清伍春; 关键词：认知无线电认知引擎调制神经网络

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四川省教育厅资助科研项目(09ZA136)