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认知无线电网络中的路由度量研究的综述报告
无线电网络（CognitiveRadioNetworks，CRN）是一种通过对频率、波形、空间、时间等原理进行智能感知和自适应技术，利用未用频谱来满足日益增长的移动设备和无线网络应用的需求。CRN可以使无线电频谱资源的利用率得到提高，同时也为无线电业界带来了机遇与挑战。在CRN中，路由是网络中的重要问题之一，其功能是寻找最优路径，使网络中的数据能够快速、可靠地进行传输。本文将综述CRN中路由度量研究的相关工作和进展。
一、路由度量
路由度量是指在网络中评估和决策最优路径的一种方法，其最终决策可能会受到路由选择的因素影响。路由度量是由一组度量值组成，其可包括路径长度、丢包率、带宽利用率、延迟等指标。路由度量可用于支持动态网络环境下的远程数据访问、广播、监视等应用。
二、CRN中路由度量的挑战
CRN中路由度量的研究面临着许多挑战，这些挑战主要包括如下几个方面：
1.频谱动态性：由于CRN的核心是利用未用频谱资源，这导致无线频谱资源的使用特点非常动态和不稳定。如何在这种动态环境下评估路由度量是一个挑战。
2.网络拓扑动态性：CRN中的网络拓扑通常是动态变化的，网络节点可能从基站、用户设备或其他无线网络中加入或离开。这导致节点之间的连接关系发生变化，而如何在动态环境下有效评估路由度量是一个挑战。
3.多个频段存在：CRN中的频谱资源存在许多可用频段。如何利用有效的路由表管理多个频段，并为每个频段选择合适的路由是一个挑战。
三、CRN中路由度量的研究
1.基于QoS的路由度量
由于CRN中频谱资源的动态性很强，因此，为了更好地支持QoS（QualityofService）应用程序的传输和服务，研究人员提出了许多基于QoS的路由度量方法。这些方法考虑的因素包括延迟、吞吐量、报文丢失率等QoS参数，并通过该方法为CRN中的数据包选择一条最优路径。
2.基于分布式机器学习的路由度量
分布式机器学习是CRN中一种较新的技术，它提供了对网络环境的实时监测和数据分析能力。该技术已在路由度量中得到应用。基于分布式机器学习的路由度量利用描述性分类问题的机器学习算法来预测路由参数，并通过该方法为CRN中优化路由选择提供支持。
3.基于跳数的路由度量
跳数路由度量是一种基本的路由方法。该方法通过计算数据包在网络中穿越层的数量来评估路径的好坏。由于该方法简单、易于实现，因此往往用于评估固定拓扑环境下的路由性能。
四、结论
路由度量是CRN中的一个重要问题。在CRN中，由于频谱、网络拓扑等环境的不确定性和复杂性，路由度量面临着巨大的挑战。目前针对CRN中路由度量的研究主要包括基于QoS的路由度量、基于分布式机器学习的路由度量和基于跳数的路由度量。这些研究为CRN中路由度量的优化提供了一些思路和方法。随着CRN的不断发展，其路由度量领域的研究也将不断完善和深入。