深度学习在认知无线电中的应用研究综述

摘要：

无线通信业务的发展使得频谱资源变得越发紧张,而现有的频谱利用效率却不高,这一矛盾很大程度上可归结为频谱的静态分配策略.认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术被广泛认为是解决频谱静态分配问题的可行方案.深度学习作为机器学习的新兴分支,近几年在学术界和产业界都取得了许多成果,成为人工智能的驱动性技术之一.对深度学习在认知无线电中的应用进行了调研,简要介绍了认知无线电和深度学习各自的发展,且着重介绍了深度学习算法在频谱预测、频谱环境感知、信号分析等认知无线电关键技术环节中的应用,并在最后对此进行了总结和探讨.

关键词：认知无线电、深度学习、卷积神经网络、循环神经网络、无线通信

分类号：TN92

资助基金：国家自然科学基金61701260,91738201

在线出版日期：2021-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：36-52