無(wú)線通信發(fā)展所面臨的瓶頸之一就是頻譜資源的不足，造成這一問(wèn)題的主要原因是：一方面，當(dāng)前普遍采用的靜態(tài)頻譜管理體制留給新系統(tǒng)、新業(yè)務(wù)的可用資源非常少；另一方面，據(jù)美國(guó)聯(lián)邦通信委員會(huì)(FCC)研究表明，頻譜的使用情況是動(dòng)態(tài)變化的，大部分時(shí)段和空間的頻譜利用率非常低。構(gòu)建以認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)為核心的動(dòng)態(tài)頻譜管理體制，可以從根本上緩解頻譜資源緊張的局面。認(rèn)知無(wú)線電(CR)概念由Joseph Mitola博士提出，其主導(dǎo)思想是實(shí)現(xiàn)伺機(jī)的動(dòng)態(tài)頻譜接入，即非授權(quán)用戶（也稱次用戶或認(rèn)知用戶）通過(guò)檢測(cè)，機(jī)會(huì)性地接入已分配給授權(quán)用戶（或主用戶）但暫時(shí)很少使用甚至未被使用的空閑頻段，一旦主用戶重新接入該頻段，次用戶迅速騰出信道。這種技術(shù)需解決的首要問(wèn)題就是如何快速準(zhǔn)確地獲取授權(quán)頻譜的使用情況，目前主要有3類解決方案：建立數(shù)據(jù)庫(kù)檔案、傳送信標(biāo)信號(hào)和頻譜感知。表1從多個(gè)方面對(duì)3種方案進(jìn)行了比較，其中頻譜感知方案因具有建設(shè)成本低、與現(xiàn)有主系統(tǒng)的兼容性強(qiáng)等突出優(yōu)點(diǎn)，得到了大多數(shù)研究學(xué)者的認(rèn)同；另外兩種由于受到政治、經(jīng)濟(jì)等因素的制約而很難實(shí)現(xiàn)，對(duì)其研究相對(duì)較少。
頻譜感知技術(shù)是指認(rèn)知用戶通過(guò)各種信號(hào)檢測(cè)和處理手段來(lái)獲取無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的頻譜使用信息。從無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的功能分層角度看，頻譜感知技術(shù)主要涉及物理層和鏈路層，其中物理層主要關(guān)注各種具體的本地檢測(cè)算法，而鏈路層主要關(guān)注用戶間的協(xié)作以及對(duì)感知機(jī)制的控制與優(yōu)化。因此，目前頻譜感知技術(shù)的研究大多數(shù)集中在本地感知、協(xié)作感知和感知機(jī)制優(yōu)化3個(gè)方面。文章正是從這3個(gè)方面對(duì)頻譜感知技術(shù)的最新研究進(jìn)展情況進(jìn)行了總結(jié)歸納，分析了主要難點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上討論了下一步的研究方向。

1 本地感知技術(shù)

1.1 主要檢測(cè)算法

本地頻譜感知是指單個(gè)認(rèn)知用戶獨(dú)立執(zhí)行某種檢測(cè)算法來(lái)感知頻譜使用情況，其檢測(cè)性能通常由虛警概率以及漏檢概率進(jìn)行衡量。比較典型的感知算法包括：

能量檢測(cè)算法，其主要原理是在特定頻段上，測(cè)量某段觀測(cè)時(shí)間內(nèi)接收信號(hào)的總能量，然后與某一設(shè)定門限比較來(lái)判決主信號(hào)是否存在。由于該算法復(fù)雜度較低，實(shí)施簡(jiǎn)單，同時(shí)不需要任何先驗(yàn)信息，因此被認(rèn)為是CR系統(tǒng)中最通用的感知算法。

匹配濾波器檢測(cè)算法，是在確知主用戶信號(hào)先驗(yàn)信息（如調(diào)制類型，脈沖整形，幀格式）情況下的最佳檢測(cè)算法。該算法的優(yōu)勢(shì)在于能使檢測(cè)信噪比最大化，在相同性能限定下較能量檢測(cè)所需的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)少，因此處理時(shí)間更短。

循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)算法，其原理是通過(guò)分析循環(huán)自相關(guān)函數(shù)或者二維頻譜相關(guān)函數(shù)的方法得到信號(hào)頻譜相關(guān)統(tǒng)計(jì)特性，利用其呈現(xiàn)的周期性來(lái)區(qū)分主信號(hào)與噪聲。該算法在很低的信噪比下仍具有很好的檢測(cè)性能，而且針對(duì)各種信號(hào)類型獨(dú)特的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行循環(huán)譜分析，可以克服惡意干擾信號(hào)，大大提高檢測(cè)的性能和效率。

協(xié)方差矩陣檢測(cè)算法，利用主信號(hào)的相關(guān)性建立信號(hào)樣本協(xié)方差矩陣，并以計(jì)算矩陣最大、最小特征值比率的方法做出判決。文獻(xiàn)[1]提出基于過(guò)采樣接收信號(hào)或多路接收天線的盲感知算法。通過(guò)對(duì)接收信號(hào)矩陣的線性預(yù)測(cè)和奇異值分解(QR)得到信號(hào)統(tǒng)計(jì)值的比率來(lái)判定是否有主用戶信號(hào)。

以上這些算法都是對(duì)主用戶發(fā)射端信號(hào)的直接檢測(cè)，基本都是從經(jīng)典的信號(hào)檢測(cè)理論中移植過(guò)來(lái)的。此外，近期一些文獻(xiàn)從主用戶接收端的角度提出了本振泄露功率檢測(cè)和基于干擾溫度的檢測(cè)。有些文獻(xiàn)對(duì)經(jīng)典算法進(jìn)行了改進(jìn)，如文獻(xiàn)[2]提出了一種基于能量檢測(cè)-循環(huán)特征檢測(cè)結(jié)合的兩級(jí)感知算法。文獻(xiàn)[3]研究了基于頻偏補(bǔ)償?shù)钠ヅ錇V波器檢測(cè)、聯(lián)合前向和參數(shù)匹配的能量檢測(cè)、多分辨率頻譜檢測(cè)和基于小波變換頻譜檢測(cè)等。表2歸納了文獻(xiàn)中提及較多的一些感知算法，并對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了比較。

1.2 有待解決的問(wèn)題

單用戶本地感知主要面臨以下挑戰(zhàn)：首先，對(duì)感知設(shè)備提出了較高的硬件要求，如高速高分辨率的數(shù)模轉(zhuǎn)換器、高速的信號(hào)處理器、寬帶射頻(RF)單元、單/雙鏈路結(jié)構(gòu)等等，以達(dá)到所需的檢測(cè)速度和靈敏度；其次，由于多徑衰落、陰影和本地干擾等因素的影響，單用戶本地頻譜檢測(cè)往往不能獲得滿意的性能。再次，如何檢測(cè)基于擴(kuò)頻技術(shù)的主用戶信號(hào)也是個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題。

Ghasemi將頻譜感知的主要難點(diǎn)問(wèn)題歸結(jié)于3種不確定性：信道不確定性，即在陰影、衰落信道中，認(rèn)知用戶很難從噪聲背景下區(qū)分出經(jīng)歷深衰落的主信號(hào)；噪聲不確定性，主要是能量檢測(cè)的性能會(huì)因?yàn)樵肼暪烙?jì)的偏差受到嚴(yán)重影響；聚合干擾不確定性，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在多個(gè)認(rèn)知用戶時(shí)，單個(gè)認(rèn)知用戶的發(fā)射可能不會(huì)干擾主用戶，但是多個(gè)用戶同時(shí)發(fā)射可能會(huì)超過(guò)主用戶的干擾溫度門限（最大干擾的容忍程度）。

基于以上分析，下一步的主要研究方向包括：針對(duì)衰落、陰影等惡劣的信道環(huán)境，研究能量檢測(cè)、循環(huán)特征檢測(cè)等算法的改進(jìn)或者進(jìn)一步探討更為新穎的感知算法；針對(duì)正交頻分復(fù)用技術(shù)(OFDM)頻譜池系統(tǒng)的多帶檢測(cè)算法；將傳統(tǒng)的時(shí)域、頻域、空域的三維信號(hào)檢測(cè)進(jìn)行拓展，并研究包括角度、編碼等維度的多維頻譜感知算法。