基于机器学习的认知无线网络优化方法.pdf

简介：
本文探讨了利用机器学习技术对认知无线网络进行性能优化的方法和策略，通过智能算法提高频谱利用率与网络效率。 随着5G技术的迅猛发展，终端设备的数量急剧增加，导致频谱资源变得日益紧缺。认知无线网络（Cognitive Radio, CR）作为一种解决方案被提出，并被认为能够有效提高频谱利用率。 认知无线网结合了当代无线电通信、计算机科学、微电子学以及软件无线电和现代信号处理等多领域的技术优势。它通过感知周围电磁环境，学习并理解这些信息来自主地为用户找到可用的空闲频段，从而完成有效的信息交换过程。 面对当前紧张的频谱资源状况，在改善频谱分配方面，认知无线网络的概念及其特点被详细阐述，并特别强调了遗传算法、强化学习以及隐马尔可夫模型等机器学习方法在该领域中的应用。这些技术的应用不仅实现了高效的频谱管理，还有效缓解了无线通信中频谱紧张的问题。 最后，文章展望了未来认知无线电网络的发展前景和潜力。