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深度学习在认知无线电中的应用研究综述

2021-02-06白晓东张更新谢继东赵来定

华东师范大学学报(自然科学版) 2021年1期
关键词:深度信号用户

刘 波,白晓东,张更新,沈 俊,谢继东,赵来定,洪 涛

(1. 南京邮电大学 通信与信息工程学院,南京 210003; 2. 西安空间无线电技术研究所,西安 710000)

0 引 言

移动互联网的发展和无线智能设备的普及使得越来越多的用户接入到互联网中, 同时单个用户对带宽的需求也在增长, 基础的语音服务已无法满足多样化的通信及娱乐休闲需求, 而短缺的频谱资源却是现实的. 理论上讲, 频谱资源是无限的, 但受到天线尺寸、电磁波特性、设备性能和发射功率的限制, 现实可用的频谱资源被严格限制在一定的范围内; 而这些频带已经基本被划分完毕, 国际电信联盟规划的可用频谱资源为9 kHz ~ 275 GHz[1]. 美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission, FCC)曾研究指出, 大量已经分配的频谱资源在时间和空间上均存在较大程度的闲置. 在任意时间、任意地点的频谱平均利用率都不超过5%[2]. 造成频谱资源紧缺的一大因素是频谱资源的静态分配政策. 虽然这种分配方式可减轻各频段通信系统的互相干扰, 但静态分配的策略不够灵活, 授权用户在相当长时间内不使用或不完全使用其频谱, 而其他的无线电用户却无法对该频段加以利用.这就造成了频谱资源日益紧张和现有频谱利用率不理想的矛盾局面. 而这样的矛盾恰好也为新技术的涌现提供了机遇, 其中的一个突破点便是频谱的动态分配—认知无线电(CR).

作为新型的无线通信技术, CR已成为解决频谱利用率不足问题的一种理想方案, 并受到越……

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