检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张航领 周顺勇 胡琴 陆欢 彭梓洋 朱豪 ZHANG Hangling;ZHOU Shunyong;HU Qin;LU Huan;PENG Ziyang;ZHU Hao(School of Automation and Information Engineering,Sichuan University of Science&Engineering,Yibin 644609,China;Artificial Intelligence Key Laboratory of Sichuan Province,Yibin 644609,China)
机构地区:[1]四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川宜宾644609 [2]人工智能四川省重点实验室,四川宜宾644609
出 处:《无线电工程》2024年第11期2527-2536,共10页Radio Engineering
基 金:国家自然科学基金(61801319);四川省科技厅省院省校重点项目(2020YFSY0027);四川轻化工大学研究生创新基金(Y2023310)。
摘 要:频谱感知技术可以优化频谱资源的利用、提高通信质量、实现智能无线网络,能有效缓解移动通信和物联网对高速、高质量无线连接的需求与有限频谱资源间的矛盾。鉴于此,对传统的频谱感知技术进行了综述;归纳了基于深度学习的频谱感知检测方法,对这些方法的优势和不足进行了深入分析;梳理了智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)与频谱感知相结合的技术;探讨了频谱感知检测技术现阶段面临的问题和未来发展趋势。Spectrum sensing technology can optimize the use of spectrum resources,improve communication quality and realize intelligent wireless networks,and can effectively alleviate the contradiction between the demand for high-speed,high-quality wireless connections in mobile communications and the Internet of Things and limited spectrum resources.In view of this,the traditional spectrum sensing techniques are reviewed;spectrum sensing detection methods based on deep learning are summarized,and the advantages and disadvantages of these methods are analyzed in depth;the technologies that combine Intelligent Reflecting Surface(IRS)with spectrum sensing are sorted out;the current problems and future development trends of spectrum sensing detection technology are discussed.
分 类 号:TN98[电子电信—信息与通信工程]
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