本發明公開了一種認知無線電中基于自組織映射神經網絡的惡意用戶判別方法,本發明利用自組織映射(簡稱SOM)神經網絡學習輸入能量矩陣的分布特征,并根據學習結果對輸入量進行有效的分類。首先引入“可疑度”的概念,其大小根據每次訓練后每種類別所包含的次級用戶的個數進行分配。為了消除傳統的SOM神經網絡的缺陷,本發明進一步提出了“平均可疑度”的概念。具體步驟包括:獲得能量矩陣,利用SOM神經網絡算法對能量矩陣進行訓練得到分類矩陣,計算每個次級用戶的“可疑度”,構造索引矩陣并重復訓練過程,并將每次得到的“可疑度”取平均值,即“平均可疑度”,并利用“平均可疑度”對次級用戶進行分類,識別出惡意用戶或是正常用戶。
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