《表1 不同分类器训练时间》

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《一种利用机器学习优化MIMO窃听信道天线选择的方法》

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文献[12]采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法和朴素贝叶斯（Naive Bayesian，NB）算法建立分类器解决MIMO窃听信道中天线选择问题。如图4所示在完全信道状态信息场景和部分信道状态信息场景，本文方案与文献[12]所提方案都取得了一致的保密性能，但如表1所示，其所需的分类器训练时间大约为本文的2倍，本文方案大幅减小了训练代价。