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认知无线电中合作频谱感知方法的研究毕业论文第一章绪论第一节认知无线电的研究意义和背景信息时代的到来，使得无线频谱在现代社会成为不可或缺的的珍贵资源。
无线频谱目前处于主要由国家统一分配授权使用状态。
且一般一个频段只供一个独立的无线通信系统使用。
这一种静态无线频谱的管理方式，简单有效，避免了许多不同无线通信系统之间的相互干扰。
可是这些已经被分配的授权频段和非授权频段中存在频谱资源的利用不平衡。
第一，在整个频谱资源中，授权频谱就占用了很大的一部分，使得很多频段处于空闲的状态；第二，整个频谱资源中，可开放使用的非授权频段只占用很小的一部分，可在频段上的用户却很多，业务量大，这些无线电频谱段，已基本趋于饱和状态。
因此在信息网络和无线移动通信高速发展的现在，频谱资源的匮乏问题就越来越严重。
所以，找寻更佳有效的频谱的管理方式，来充分利用不同时间，不同地域的空闲频谱，用来解决日益增长的频谱需求间的矛盾，成为现在人们不断重视的问题。
为解决以上问题人们现在的基本思路就是尽可能的的不断提高现有的已分配频谱的利用率。
【2】所以，人们提出了认知无线电这一概念。
认知无线电的基本理念是：具备认知能力的无线通信的设备，可依照“伺机（Opportunistic Way）”方式以接入授权的频段，且动态使用这频谱。
这种出现在频域、时域和空域未利用的频谱资源被称作“频谱空穴”。
认知无线电（CR , Cognitive Radio）这一技术的出现发展给解决无线资源频谱的贫乏提供了一条新的路径。
【3】CR是让允许认知用户自己适应感知授权频段的频谱空穴，机会式利用在时间和空间上的频谱空穴来进行信号的传输，来提高频谱的利用率。
CR的核心概念是让无线通信设备具备发现存在的“频谱空穴”且能够合理有效的利用频谱空穴的能力。
CR可以使无线通信系统设备不经过授权，即可使用在通信上传输性能更好，频带宽的频段。
这能够平衡通信系统的成本以及性能。
且带宽的无线通信系统能够具备更大动态围的业务传输特性，这正有利于在宽频段的动态围机会式传输。
基于认知无线电的频谱感知与分配优化概述近年来，随着无线通信领域的快速发展，频谱资源日益紧张。
为了有效利用有限的频谱资源，并满足不断增长的无线通信需求，认知无线电技术应运而生。
基于认知无线电的频谱感知与分配优化，成为了解决频谱利用效率问题的关键研究方向。
本文将深入探讨基于认知无线电的频谱感知与分配优化的相关内容。
1. 认知无线电的概念及原理认知无线电是一种具有智能化感知和机动性的无线通信技术，它通过感知和分析当前的频谱使用情况，实现对频谱资源的动态分配和优化。
其核心原理是通过信号感知、信号识别和频谱分配等技术手段，使终端设备能够实时地感知和判断频谱资源的利用情况，并根据需求进行智能化的调度与分配。
2. 认知无线电的频谱感知技术频谱感知是认知无线电的关键技术之一，它能够使设备能够感知到当前周围的频谱环境，并对频谱进行实时监测和评估。
目前，常用的频谱感知技术包括能量检测、周期检测、协方差检测等方法。
这些方法通过对接收信号的功率、周期和相关性进行检测和分析，得出频谱使用情况的信息。
3. 认知无线电的频谱分配优化技术频谱分配优化是认知无线电的核心任务之一，它是为了实现频谱资源的更加合理、高效地利用而进行的。
在频谱分配优化中，需要考虑到设备之间的协调与共享，以及用户的优先级和服务质量需求。
常用的频谱分配优化方法包括基于博弈论的频谱分配模型、基于机器学习的频谱分配算法等。
这些方法能够根据不同的需求和约束条件，实现对频谱资源的智能化分配和优化。
4. 认知无线电在相关领域的应用认知无线电技术在无线通信领域具有广泛的应用前景。
它可以用于提高无线通信系统的频谱利用效率，提升网络的整体性能。
同时，认知无线电也可以应用于无线电频谱管理、无线电频谱监测等领域。
此外，认知无线电技术还可以为智能交通、军事通信等领域带来新的解决方案和创新。
5. 认知无线电面临的挑战与展望虽然认知无线电技术的发展前景非常广阔，但仍然面临一些挑战。
基于时域-空域联合的认知无线电频谱感知算法张晓明;李思敏【摘要】为提高认知无线电系统中频谱感知的性能和检测概率,提出了一种时域-空域联合的频谱感知算法.该算法利用主用户信号时域与空域的特性,通过空域感知对主用户定位,利用主用户的定位信息时域感知选择认知用户进而提高检测概率.仿真结果表明,该算法的检测性能优于时域或空域感知.%In order to improve the performance of spectrum sensing in cognitive radio system and detection probability, a joint time-space spectrum sensing algorithm is proposed. By exploiting the characteristics of primary user in both the time domain and the space domain, the proposed algorithm enables time sensing to cognitive selectively primary user through its position detected by space sensing, so as to improve the detection probability. Simulation results show that the performance of the algorithm outperforms time-domain or space-domain spectrum sensing algorithm.【期刊名称】《桂林电子科技大学学报》【年(卷),期】2012(032)005【总页数】4页(P349-352)【关键词】认知无线电;频谱感知;时空联合感知【作者】张晓明;李思敏【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004【正文语种】中文【中图分类】TN914传统的无线通信系统通过静态频谱分配保证各个发射机之间无干扰传输。
基于人工智能的无线电频谱感知与分配现代无线通信技术的快速发展使得无线电频谱日益紧缺，为了更有效地利用有限的频谱资源，基于人工智能的无线电频谱感知与分配成为了一个热门的研究方向。
本文将探讨基于人工智能的无线电频谱感知与分配的原理、应用和发展前景。
人工智能作为一种智能化的技术手段，能够模拟和实现人类的学习、推理和判断等高级智能活动。
基于人工智能的无线电频谱感知与分配的核心思想是通过利用机器学习和数据分析的方法，使无线电设备能够感知到周围的频谱使用情况，并根据感知结果进行频谱的动态分配和管理。
在传统的频谱感知与分配技术中，频谱感知主要依赖于专用的感知设备，这些设备需要耗费较大的能量和计算资源来进行频谱扫描和分析。
而基于人工智能的方法通过利用先进的机器学习算法，可以实现对频谱的智能感知，大大降低了感知设备的能耗和计算要求。
基于人工智能的无线电频谱感知与分配在各个领域都有广泛的应用。
在电信领域，它能够实时感知和分析实际的频谱使用情况，根据需求对频谱资源进行动态分配，提高频谱的利用效率和通信质量。
在无线网络中，它可以根据用户的需求和环境变化，自动调整网络参数和资源分配，提高网络的整体性能和用户体验。
此外，基于人工智能的无线电频谱感知与分配还可以应用于智能交通、无人驾驶、环境监测等领域。
例如，在智能交通系统中，它可以根据路况和车辆需求，动态调整无线通信网络的频谱分配，提供更高效可靠的通信服务。
在无人驾驶领域，它可以感知到周围的频谱使用情况，确保无人驾驶车辆之间的通信不受干扰，提高交通安全性。
基于人工智能的无线电频谱感知与分配在科研和产业化上也有广阔的发展前景。
一方面，通过深度学习和强化学习等技术手段，可以进一步提高频谱感知和分配的准确性和效率。
另一方面，随着5G和物联网的快速发展，对频谱资源的需求将越来越大，基于人工智能的无线电频谱感知与分配将成为未来无线通信的重要支撑技术。
然而，基于人工智能的无线电频谱感知与分配也面临一些挑战和问题。
专利名称：一种面向认知无线网络的频域协作频谱感知方法专利类型：发明专利
发明人：梁炜,郑萌,许驰,张晓玲
申请号：CN201410582501.5
申请日：20141027
公开号：CN105634624A
公开日：
20160601
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及认知无线网络的协作频谱感知技术，具体地说它是一种面向认知无线电网络的频域协作频谱感知方法。
本发明包括以下步骤：单认知用户进行能量检测和本地决策；单认知用户将感知结果通过OFDM载波并行传输给融合中心；融合中心对单认知用户的感知结果进行载波级融合；融合中心对多认知用户的感知结果进行用户级融合；认知无线网络根据融合中心的感知结果进行动态频谱接入决策。
本发明中各CRU采用OFDM子载波二进制幅值调制方法向FC汇报本地感知结果，实现了时域上多用户的并行传输，显著减少了协作频谱感知的报告时延。
申请人：中国科学院沈阳自动化研究所
地址：110016 辽宁省沈阳市南塔街114号
国籍：CN
代理机构：沈阳科苑专利商标代理有限公司
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认知无线电中的频谱感知技术的研究频谱感知技术（Spectrum Sensing Technology）是无线通信领域中的一项关键技术，用于实时监测和掌握无线电频谱利用状况。
在实际应用中，频谱感知技术可以帮助无线通信系统在频谱资源有限的情况下更高效地利用频谱，提高通信质量和吞吐量。
频谱感知技术主要包括两个方面的内容，即频谱监测（Spectrum Monitoring）和频谱分析（Spectrum Analysis）。
频谱监测主要用于监测和探测频谱中的信号活动，通过收集并分析频谱中的信号信息，获取频谱利用的实际情况和空闲频段的位置。
频谱分析则是对收集到的频谱信息进行分析，从而获得更为详细的频谱利用情况，包括信号类型、功率水平等参数。
频谱感知技术的研究主要包括以下几个方面：1.频谱探测算法的研究：频谱探测算法是频谱感知技术的核心，主要用于对频谱进行探测和监测。
目前常用的探测算法包括能量检测、周期性检测、协方差检测等。
研究者通过改进和创新算法，提高频谱探测的灵敏度和准确性，从而更好地感知频谱环境。
2.频谱数据库的构建和管理：频谱感知技术需要依赖频谱数据库来存储、管理和查询频谱信息。
研究者需要设计合理的数据库结构，确保频谱信息的高效存储和查询。
此外，频谱数据库还需要支持实时更新，保持频谱信息的时效性。
3.多传感器协同感知：通过多个传感器的协同感知，可以提高频谱感知的全局性和鲁棒性。
多传感器协同感知可以通过传感器部署优化、传感器选择算法优化等方式实现，研究者需要探索合适的方法和算法，提高系统的感知性能。
4.频谱共享与动态频谱分配：频谱感知技术可以帮助实现频谱资源的共享与动态分配。
研究者需要借助频谱感知技术，实现对频谱的实时监控和调度，从而实现频谱资源的高效利用。
此外，研究者还需考虑频谱共享和动态频谱分配对无线通信系统性能的影响，并提出相应的优化策略。
5.频谱感知技术在无线电认知网络中的应用：无线电认知网络是基于频谱感知技术的一种新型无线通信网络，可以通过感知频谱，智能地分配和共享频谱资源。
认知无线电中频谱感知算法的研究的开题报告开题报告：认知无线电中频谱感知算法的研究一、研究背景与意义随着无线通信技术的飞速发展，频谱资源日益紧张。
认知无线电技术作为一种有效的频谱管理手段，能够动态地接入空闲频段，提高频谱利用率。
然而在认知无线电系统中，频谱感知是一个关键问题。
传统的频谱感知方法往往依赖于固定的频谱检测算法，无法适应快速变化的网络环境。
因此研究具有自适应能力的频谱感知算法对于提高认知无线电系统的性能具有重要意义。
二、研究目标与任务本研究旨在针对认知无线电系统中的频谱感知问题，研究基于机器学习和信号处理技术的自适应频谱感知算法。
具体任务包括：1. 分析现有频谱感知算法的优缺点，提出改进方案。
2. 基于机器学习算法，设计自适应频谱感知算法，实现对频谱的空时自适应处理（STAP）。
3. 通过仿真实验和实际测试，验证所提算法在认知无线电系统中的有效性和优越性。
三、研究内容与方法本研究将采用以下研究内容和方法：1. 文献调研：收集并整理国内外关于频谱感知的最新研究论文和专利，了解当前研究现状和发展趋势。
2. 算法设计：根据认知无线电系统的实际需求，设计适用于不同场景的自适应频谱感知算法。
3. 仿真验证：利用计算机模拟平台，对所设计的频谱感知算法进行仿真验证，评估其性能指标。
4. 实验验证：搭建实验平台，对所设计的频谱感知算法进行实际测试，验证其在实际应用中的有效性和稳定性。
5. 结果分析：根据仿真和实验结果，对所设计的频谱感知算法进行分析和优化，提高其性能表现。
四、预期成果与创新点本研究预期取得的成果包括：1. 提出一种具有自适应能力的频谱感知算法，提高认知无线电系统的频谱利用率。
2. 通过仿真实验和实际测试，验证所提算法在认知无线电系统中的有效性和优越性。
3. 发表相关学术论文，推动频谱感知领域的研究进展。
本研究的创新点主要包括：1. 基于机器学习算法，设计自适应频谱感知算法，实现对频谱的空时自适应处理（STAP），提高频谱检测性能。
