张阳，李盼，黄丰龙

（中国人民解放军75836部队，广东 广州 510000）

0 引言

频谱资源是无线电信号赖以传播的基础，而且是有限的资源。在很长的时间里为了保证各种无线电业务和网络互不干扰，频谱被管理部门划分成若干块固定的分配给无线业务和网络使用，目前大部分频段都被分配给商用和军用无线通信系统。但随着经济的发展和技术的提高，各行各业对频谱资源的需求量越来越大，频谱资源在时域、频域和空域上的供需矛盾越来越明显，这种传统分配模式已经越来越落后。软件无线电和认知无线电技术[1]有效地缓解了“频谱利用率低下”这种问题，使次级用户可以动态的接入频谱空穴，突破了固定频谱授权的藩篱。

频谱感知技术[2]为次级用户（SU,Secondary User）有目的性地选择空闲信道提供了基础，次级用户随机选择信道进行感知，若空闲则接入信道进行数据传输，否则等待下个时隙重新进行信道感知，这种方式无疑增加了等待时间和能量消耗。频谱预测[3]是利用频谱数据之间的相关性实现由已知频谱数据样本推演未知频谱数据，由稀疏样本推演完整频谱态势的技术[4]。次级用户此时可以依据推演的结果选择未来时刻信道状态为空闲的信道实施频谱感知，在这种情况下能有效减少感知能量的消耗和减少等待时间。现阶段的频谱预测模型[5-8]有很多种，在本文里使用的是遗传算法优化的神经网络预测模型[9]，此种模型的优点是预测准确度高，因此SU感知到空闲信道的准确率更高，SU的感知效率同步提高。……