纪玉峰，郑敏，谭冲，刘洪

(1 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 中国科学院无线传感网与通信重点实验室， 上海 200050；2 中国科学院大学， 北京 100049)(2019年11月12日收稿； 2020年1月6日收修改稿)

车联网(vehicular network)作为智能交通里的关键技术，通过完成车车通信(vehicle-to-vehicle)和车路通信(vehicle-to-road)来感知道路环境，从而实现合理规划路线、避免拥堵和减少交通事故。近年来，随着生活水平的提高，由于新用户激增给车联网的无线频谱资源带来巨大的挑战。为此，将采用动态频谱共享技术即认知无线电(cognitive radio, CR)来解决无线频谱资源匮乏的问题[1-4]。

认知无线电的概念是频谱复用/共享，允许认知车辆用户(cognitive vehicle user，CVU)在授权用户(primary user，PU)没有充分利用频谱情况下，占用分配给PU的频谱进行通信。为了避免CVU对PU通信造成干扰，CVU需要准确检测到PU是否存在，因此，频谱感知是认知车联网的前提[5-6]。

现有的车联网频谱感知技术主要有能量检测、循环平稳特征检测、匹配滤波检测、特征值检测等。针对车联网复杂的通信环境，文献[7]提出一种分布式车联网频谱感知算法，此方法考虑大尺度衰落和多径效应的影响，提高了频谱感知的检测概率；文献[8]提出一种认知车载辅助网络(CRVANET)，采用合作三态频谱感知模型来感知高速公路上频谱使用情况；文献[9]在文献[8]的单门限值的基础上，引入范围内车辆数将算法改进为双门限值，提高了频谱感知检测性能。但是在车联网中，由于车辆快速移动，信道是快速时变的，此时信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)将不再是一个定值……