研究人员开发了一种用于5G通信的智能频谱感知技术

频谱感知在未来的无线通信系统中起着重要的作用，因为它有助于解决共存问题，优化频谱效率。 然而，正在进行的5G通信涉及具有不同特征和不同需求的多样化场景，这使得频谱感知方法难以灵活地服务于各种应用，同时保持令人满意的性能。 频谱资源的稀缺仍然是5G通信的一个关键挑战。

在这一挑战的推动下，科学院上海高级研究所的胡洪林教授和徐天恒教授领导的研究团队提供了一种新的频谱感知技术，寻求一种可行的方法将强化学习概念与先进的频谱感知方法相结合，从而优化认知无线电网络在5G通信中多种场景下的性能。

研究结果发表在最新一期的IEEE无线通信中，题为“智能频谱感知：强化学习满足5G通信中的自动重复感知”。

研究小组分析了几种典型的5G场景的不同需求，并对三种专用模型进行了分类，并对频谱感知技术进行了相应的优化目标。

为了适应各种优化目标，科学家们设计了智能光谱传感技术的体系结构，试图同时考虑到不稳定性和适应性问题。 数值结果表明，所提出的传感技术具有适应不同优化目标的各种场景的能力。

研究成果具有广阔的应用前景。 它们已应用于CAS和Alpha开发的SEANET系统，这是由CAS和上海理工大学构建的校园网络。 成果也有助于我国5G及下一代通信系统的进一步部署和推广.

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