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认知无线网络中动态频谱共享的研究的中期报告
简介：
认知无线网络（CognitiveRadioNetwork，CRN）是指一类智能无线通信网络，它通过对无线频谱的实时感知、分析和有效利用，提高无线频率谱的利用效率和容量，从而实现静态和动态频谱共享。为了充分利用无线资源，提高频谱的利用效率，目前国内外开展了一系列CRN的研究。
本中期报告基于已有的文献，从CRN的概念及系统结构出发，分析了动态频谱共享在CRN中的技术需求和挑战，并综述了当前的研究成果以及存在的问题和亟待解决的研究难点。
研究目标：
CRN中动态频谱共享的研究已经成为当前的研究热点，本中期报告旨在：
1.分析CRN中动态频谱共享的技术需求和挑战；
2.综述当前关于动态频谱共享的研究成果；
3.探讨存在的问题和亟待解决的研究难点。
分析和探讨：
1.CRN中动态频谱共享的技术需求和挑战
1.1频谱探测和识别技术
在CRN中，需要实时感知和探测无线环境中的频谱利用情况，并通过识别和分类来确定可用频谱资源，这就需要精准的频谱探测和识别技术。
1.2频谱分配和共享技术
一旦发现了可用频谱，CRN需要根据需要和可用资源对频谱进行有效的分配和共享。在共享频谱的情况下，CRN需要解决互干扰和干扰对策的问题。
1.3频谱利用效率的优化技术
CRN需要尽可能地利用可用频谱资源，以提高频谱的利用效率，这需要对传输模式及其他业务特性进行调整和优化，以实现最优的频谱利用效率。
2.综述当前关于动态频谱共享的研究成果
2.1频谱探测和识别技术的研究
频谱探测和识别是CRN中最重要的技术之一。基于这一技术，学者们提出了一系列不同的探测和识别算法。例如，能量检测法、循环谱分布法、协方差旋转法、主成分分析法等等。这些方法在CRN中被广泛应用。
2.2频谱分配和共享技术的研究
在频谱分配和共享方面，学者们提出了一些“协作式”和“竞争式”的频谱分配和共享方案。协作式方案更适合在小规模CRN中进行，而竞争式方案更适合在大规模CRN中进行。
2.3频谱利用效率的优化技术的研究
为了提高频谱利用效率，学者们提出了一些数据挖掘和机器学习技术。这些技术可以对传输模式进行优化，以达到更高的频谱利用效率。
3.存在的问题和亟待解决的研究难点
3.1频谱探测和识别的精度
尽管已经提出了很多频谱探测和识别算法，但是它们的精度还是有待提高。例如，在某些情况下，探测和识别的准确率会受到噪声的干扰。
3.2频谱分配和共享的冲突
在频谱分配和共享方面，频谱的竞争和冲突仍然是一个重要的问题。这些冲突可能会导致信道干扰和其他问题。因此，需要更好的频谱分配和共享协议来解决这些问题。
3.3频谱利用效率的优化
目前，数据挖掘和机器学习技术还没有被广泛应用于频谱利用效率的优化。因此，需要更深入的研究来探讨如何最大限度地利用这些技术以提高频谱利用效率。
结论：
本中期报告分析了CRN中动态频谱共享的技术需求和挑战，综述了当前关于动态频谱共享的研究成果，同时探讨了研究中存在的问题和亟待解决的研究难点。本报告可为今后的CRN研究提供参考和指导。