1、认知无线电种更只能的频谱共享技术， 能够依靠人工智能的支持，感知无线通信环境，根据定的学习和决策算法，实 时自适应地改变系统工作参数，动态的检测和有效地利用空闲频谱，理论上允许 在时间频率以及空间上进行多维的频谱复用。这将大大降低频谱和带宽的限制 对无线技术发展的束缚。 出于网络中用户对带宽的需求可用信道的数量和位置都是随时变化的， 传统无线蜂窝定通信系统动态频谱分配方法不完全适用。另外要实现完全动态 频谱分配受到很多政策标准及接入协议的限制。因此目前基于 的的研究主要基于频谱共享池知无线电必须具备迅速发现住用户的能力，在工作过程中时刻检 测住用户是否处于活动状态，从而确保不对其产生干扰。 分析 认知分析包括对自身性能网络内部状态外部相关数据包括频谱使用 策略使用等。
2、信理论和技术，如链路自适应技术多天线技术等努力 提高频谱效率的同时，却发现全球授权频段，尤其是信号传播特性比较好的低频 段的频谱利用率极低。以美国为例，美国联邦委员会， 的大量研究报告说明频谱的利用情况极不平衡， 些非授权频段占用拥挤，而有些授权频段则经常空闲。来自美国国家无线电 网络研究实验床，项目的 份测量报告表明以下频段的平均频谱利用率仅有。因此近几年来， 能够对不可再生的频谱资源实现再利用的频谱共享技术受到了人们的广泛关注。 现有的频谱共享技术，如工业科学和医用， 频段开放接入工作于频段的超宽带， 系统与传统窄带系统共存等技术通常应用于固定频段的共享， 或受限于发送功率的短距离通信。这些技术在提高频谱利用率的同时却增加了干 扰，限制了通信系统的容量和灵活性。。
3、 的。最大打包，算法是不同于和算法 的另类信道分配算法。 是为减轻静态信道中较差的信道环境深衰落而随机改变呼叫的信 道，因此每信道改变的干扰可以考虑。为使纠错编码和交织技术取得所需的 ，需要通过不断地改变信道以获得足够高的信噪比。 频谱分配的特点 频谱资源 频谱空穴是指分配给授权用户但是在特定时间和地理位置授权用户部分或 全部未利用的特定频带。由于授权用户在时域的多样性需求，使得频谱空穴不仅 在时间上是动态变化的，而且依赖于授权用户的地理位置，是种不确定的资源。 频谱空穴可由物理层检测租借等多种方式获得。与传统无线通信相比，频谱空 穴提出了种新的自由度。 频谱分配的本质 频谱空穴的新的自由度就决定了认知无线电必须采取动态频谱分配， 才能够通过识别频谱空穴实现。
4、 谱浪费，有必要使用动态信道分配，并配合各系统间做流量整合控制，以提高频 谱信道使用效率。算法为使蜂窝网络可以随流量的变化而变化提出了信道 借用方案如信道预定借用和方向信道锁定 借用。信道借用算法的思想是将邻居蜂窝不用的信道用到本蜂窝中，以达到资源 的最大利用。 根据不同的划分标准可以划分为不同的分配算法。通常将算法 分为两类集中式和分布式。集中式般位于移动通信网络的 高层无线网络控制器由收集基站， 和移动站，信道分配信息，分布式则由 本地决定信道资源的分配，这样可以大大减少控制的复杂性，该算法需要 对系统的状态有很好的了解。根据的不同特点可以将算法分为以下 种流量自适应信道分配再用划分信道分配以及基于干扰动态信道分配算法等。 算法还有基于神经网络的和基于时隙打分,。
5、最优状态。根据不同应用需要，个认 知系统对性能发要求也可能不样。比如最小化系统干扰为目的以提高频谱分 配公平性为目标以最大化系统吞吐量为目标等等。我们可以根据不同的系统应 用需要，提出不同的算法目标函数，以此指导频谱分配算法的设计。 减少信令开销和计算量。频谱分配算法的设计无疑需要定的算法信 令传输并占用定的计算时间，这些都可看成分配功能，因此，频谱分配算法的 设计必须考虑用户间以及用户与中心控制器之间控制信令的杂程度，分布于用户 或者中心控制器上的算法计算量也是需要考虑的个问题。 总之，认知无线电的频谱分配具有定的普遍性和特殊性，在我们设计频谱 分配算法时必须充分给予充分考虑，满足以上所列的设计原则。 频谱分配的基础 在认知无线电中，为了解决频谱资源的匮乏和目前固定。
6、户与授权用户 的频谱共享。认知无线电在为用户进行动态频谱分配时必须满足以下两个条 件 实际的系统不对授权用户造成有害干扰 在满足授权用户允许承受干扰能力的条件下存在实际可用的系 统 因此这种机会接入频谱的特性决定了认知无线电动态频谱分配的本质就是 受限的频谱分配问题，即在用户可用频谱根据授权用户占用情况动态变化的 条件下，确定哪些用户可以接入网络并如何协调这些用户优化频谱分配。 频谱分配技术的分类 对频谱资源的分配往往需要考虑系统的应用需要以及系统网络结构等特点， 我们对不同的频谱分配技术按性质进行分类，具体如下 按分配方式分类 频谱分配技术按分配方式分类般分为静态频谱分配动态频谱分配和混合 式频谱分配。 静态频谱分配是指按固定的频谱分配表将频谱分配给系统内各。
7、配频谱利用率较低 的问题，就要求扎到更有效的方法来充分感知和利用无线频谱资源。基本途径有 两条其，提高频谱利用率，将已授权用户的频谱资源充分利用，减少浪费 其二，提高系统通信效率，将已获得的频谱资源和其他资源综合优化分配，进而 提高利用率，这些都涉及到频谱分配的内容。 频谱分配是指根据需要接入系统的节点数目及其服务要求将频谱分配给 个或多个指定节点。频谱分配策略的选择直接决定系统容量频谱利用率以及能 否满足用户因不同业务而不断变化的需求。 在无线蜂窝移动通信系统中，信道分配技术主要有类固定信道分配 ，动态信道分配, 以及随即信道分配，。 的优点是信道管理容易，信道间干扰易于控制，缺点是信道无法最佳 化使用，频谱信道效率低，而且各接入系统间的流量无法统控制从而会造成频。
8、户，用户不 能按自身需要改变可获得的频谱资源，这种方式较为简单，系统开销小，但分配 不灵活，不能满足用户不断变化的需求。 动态频谱分配是指系统能够通过个自适应策略有效地高效率以及可实 施利用频谱资源，满足不同用户对频谱资源的需求，增大系统容量，提高频谱 利用率。 混合式频谱分配是指静态频谱分配与动态频谱分配相结合的方式，既保持了 静态分配的特点，又不失去灵活性。 在认知无线电中，频谱分配算法设计要求以对可用频谱的检测以及发射功率 控制的要求为基础，选择适应无线环境时间裱画特征的频谱分配策略，因此，认 知无线电中的频谱分配以动态频谱分配为主。利用动态频谱分配可以提高无线通 信的灵活性信道使用效率，可使主用户和次用户之间避免冲突并公平共享频谱。 按网络结构分类 频谱分。
9、统分配具有很多共同的特性，但由于认 知无线电自身择机借用户频谱的特点，其频谱分配也必须满足些特殊的要求， 具体的频谱分配原理有如下 保证灵活性。认知无线电是能够检测可用频谱资源，择机的借用主用 户频谱进行通信的无线电。因此，可用频谱的必须实时更新，而旦主用户恢复 对段频谱空间的使用，认知用户就必须在较短时间内退出该频段，选择其它的 频段进行通信。这样来，认知无线电中的频谱分配技术区别与其它无线通信频 谱分配的最主要特点就是保证灵活性。认知无线电任何频谱分配技术的研究都 要有较强的频谱退避和转换功能，而由于可用频谱信息的不断更新，相应的频谱 分配算法也必须满足实时性的要求。 提高系统性能。频谱分配技术的主要目的是对可用频谱空间进行合理 的分配，使得系统性能得到改善或逼近。
10、技术按网络结构分类可分为集中式频谱分配和分布式频谱分配。 集中式频谱分配指网络小区中存在中心实体如基站等，完成对小区各 用户的频谱分配。在认知无线电中，要求小区用户能够周期性的检测可用频谱， 将检测结果报告中心实体，中心实体由此生成频谱分配表完成频谱的分配。 分布式频谱分配指网络小区采用分布式结构，无中心控制节点，小区中每 个用户都参与可用频谱的检测和频谱的分配工作，频谱分配结果与节点采用的策 略有关。 认知无线电频谱分配技术 及其应用分析 摘要 近年来，随着无线通信技术的不断发展，频谱资源的使用日趋频繁，整个无 线电频谱空间被划分的所剩无几。然而，从些研究结果可以看到，频谱资源的 缺乏更多是由于对不同无线接入技术的频谱分配不合理引起的。认知无线电技术 在。
11、最优状态。根据不同应用需要，个认 知系统对性能发要求也可能不样。比如最小化系统干扰为目的以提高频谱分 配公平性为目标以最大化系统吞吐量为目标等等。我们可以根据不同的系统应 用需要，提出不同的算法目标函数，以此指导频谱分配算法的设计。 减少信令开销和计算量。频谱分配算法的设计无疑需要定的算法信 令传输并占用定的计算时间，这些都可看成分配功能，因此，频谱分配算法的 设计必须考虑用户间以及用户与中心控制器之间控制信令的杂程度，分布于用户 或者中心控制器上的算法计算量也是需要考虑的个问题。 总之，认知无线电的频谱分配具有定的普遍性和特殊性，在我们设计频谱 分配算法时必须充分给予充分考虑，满足以上所列的设计原则。 频谱分配的基础 在认知无线电中，为了解决频谱资源的匮乏和目前固定。
12、样的背景下应运而生，它能够主动检测频谱使用情况，自适应的改变自身通 信参数，择机的选择主用户暂不使用的频段进行通信，具有灵活频谱利用率高 等优点。 但是，对频谱的灵活应用要求认知无线电系统能够准确的检测并动态的分配 频谱资源，其间还要为主用户的出现实现退避和切换功能，因此，频谱分配问题 是认知无线电无线资源管理中的核心问题之。目前，对认知无线电中的频谱分 配问题研究已较为广泛，出现了基于图论理论等频谱分配问题模型，但是本领域 的研究还刚刚开始。 本文首先对和频谱分配做简要介绍，主要阐述认知无线电的基本原理 功能，另外，着重介绍了认知无线电中频谱分配技术。然后，对频谱分配问题模 型进行分析和比较，最后介绍在频谱分配的应用，并对结论和发展进行简单 叙述。 关键词认知。
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认知无线电频谱分配技术及其应用分析