张宏伟， 达新宇， 胡航， 倪磊， 潘钰

(1. 空军工程大学 研究生院，陕西，西安 710077；2. 空军工程大学 信息与导航学院，陕西，西安 710077； 3.中国人民解放军95263部队，湖北，孝感 432600)

无人机因其广泛的应用前景而备受关注，常见应用场景包括：军事行动、监视侦察和荒野搜救等领域[1-3]. 装备有摄像机、传感器等通信设备的UAV，由于其自身的机动性和灵活性等特点，可用于辅助地面设备完成监视和侦察等任务. UAV在高速5 G网络和未来6 G网络中扮演重要角色[4]，可实现网络连接向空中扩展，进一步为地面通信设备提供各种服务. UAV辅助通信具有快速、高效、低成本等优点，可有效缓解自然灾害和严重阴影等紧急场景下的通信问题[5]. 为充分利用UAV通信场景的潜在优势，UAV需要解决其频谱资源稀缺问题进而实现高效通信[6]. 近年来，UAV应用场景的工作需求已远超其现有承担能力，随着无线网络新设备的急剧增加，在UAV运行的非授权频段(例如：IEEE L波段、IEEE S波段和ISM波段)存在许多与之竞争的通信设备，如智能手机、手表等，其蓝牙和WiFi与UAV在频段内共存[7]，对UAV的通信性能造成严重影响. 因此，频谱资源短缺、利用率低是UAV实现高效通信所面临的重要挑战之一[8].

认知无线电(cognitive radio，CR)技术作为解决当前无线通信领域频谱资源短缺最直接、最有效的手段，可以通过机会性地利用主用户(primary user，PU)授权频谱解决频谱拥挤问题[9]，并且在推广5G、研发6G以及实现物联网(internet of things，IoT)技术等方面至关重要[10]. UAV安装传感器可以实现CR功能，在Interweave模式下，UAV作为次用户(secondary user，SU)通过频……