摘要
本发明实施例公开了一种频谱感知方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括将待感知信号的协方差矩阵参数化，得到相应的概率分布函数，建立协方差矩阵与统计流形的映射关系；提取统计流形的测试距离特征，并将其输入预先构建的分类模型中，分类模型为利用机器学习算法训练不同标签类别的样本信号的距离特征所得，标签类别为存在主用户和不存在主用户。根据分类模型输出的分类结果检测待感知信号中是否存在主用户。本申请基于信息几何方法提高了低信噪比下的检测性能，基于机器学习建立的分类模型感知频谱信号中的主用户，解决了现有频谱感知技术存在低信噪比低下感知性能差的问题，提高了低信噪比下频谱感知效率、准确度及稳定性。
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