本书是一本跨多项技术的介绍当前信息通信技术热点、科技应用的专业读物，以专业简明的语言、图文并茂的形式，深入浅出的介绍了认知无线的可用性、频谱切换、频谱感知、学习策略与物联网结合等内容。从认知无线电技术的发展现状、**解决的问题和当前产业社会需求结合的角度，描绘了认知无线电的*发展现状。可以为信息通信专业人员、城市规划工作者和爱好者、创新创业者以及普通民众了解认知无线电技术、行业、社会发展状况、判断发展趋势起到启迪作用。

第1章 虚拟网络中的频谱共享：调查与展望 1 1.1 简介 1 1.2 5G频谱共享：概述 2 1.2.1 专用频谱（个人许可） 4 1.2.2 免许可规则（未经许可或通用） 4 1.2.3 许可共享访问（LSA）与授权共享访问（ASA） 5 1.2.4 有频谱接入系统的公民宽带无线电服务 6 1.2.5 多元许可 6 1.2.6 许可辅助访问（LAA） 7 1.2.7 共存一级访问 7 1.3 频谱共享的法律规定 7 1.3.1 美国的频段共享规定 8 1.3.2 欧洲频段共享法规 9 1.3.3 其他地区的频段共享规则 9 1.4 试验 10 1.4.1 许可共享访问（授权共享访问） 10 1.4.2 许可辅助访问（LAA） 11 1.4.3 使用频谱接入系统（SAS）的公民宽带无线电服务 11 1.5 虚拟化频谱共享解决方案 11 1.5.1 无线网络虚拟化中当前进展的概述 12 1.5.2 认知无线电网络现有调查的综述 12 1.5.3 频谱管理架构 13 1.5.4 频谱共享的抽象 15 1.6 主要挑战 18 1.6.1 服务差异化 18 1.6.2 信息共享 18 1.6.3 需要新的网络功能 19 1.6.4 长期合同 19 1.6.5 管理与控制 19 1.6.6 责任分配 19 1.7 本章小结 20 参考文献 20 第2章 监控与预测中云情景感测频谱运用群集感测的效用研究 24 2.1 简介 24 2.2 文献综述 25 2.2.1 集成协同频谱感测与决策 26 2.2.2 群集感测频谱监测 26 2.2.3 频谱预测 27 2.2.4 基于云的频谱监测 28 2.3 提议的方法 30 2.3.1 系统模型 30 2.3.2 拟提议的架构 30 2.3.3 频谱与背景传感器 31 2.3.4 数据处理与存储单元 32 2.3.5 决策单元 33 2.4 本章小结 35 参考文献 36 第3章 认知无线电网络中的协同频谱 切换 39 3.1 简介 39 3.2 文献调查 41 3.3 CRN的切换程序 43 3.3.1 频谱管理 44 3.3.2 频谱利用 45 3.3.3 频谱共享 45 3.4 拟提议的协同频谱切换 45 3.5 切换期间的协同频谱感测 46 3.5.1 频谱感测方法 46 3.5.2 AWGN信道的能量检测 47 3.5.3 频谱检测 48 3.5.4 检测概率 48 3.5.5 信噪比的选择 49 3.5.6 阈值的选择 49 3.5.7 协同CUSUM算法 49 3.6 本章小结 50 参考文献 51 第4章 网络编码认知无线电网络播送方案 54 4.1 简介 54 4.2 认知无线电网络（CRN） 55 4.2.1 定义与基本概念 55 4.2.2 架构 55 4.2.3 基本工作原理 57 4.2.4 技术 58 4.3 CRN播送 59 4.3.1 CRN中的关键播送特性 60 4.4 CRN中的网络编码 61 4.4.1 定义与基本概念 61 4.4.2 网络编码的主要特征 62 4.5 CRN播送 64 4.5.1 播送协议 64 4.5.2 CRN中的播送方案 65 4.5.3 CRN中的播送问题与挑战 70 4.6 CRN中的网络编码 72 4.6.1 使用简单示例阐明NC 73 4.6.2 CRN的NC方案分类 74 4.6.3 NC方案的跨层设计 78 4.7 CRN中基于网络编码的播送技术 81 4.7.1 session间NC方案 81 4.7.2 session内 NC方案 85 参考文献 89 第5章 协同与认知综合卫星-地面网络 96 5.1 简介 96 5.2 多用户综合卫星—地面中继网络 99 5.2.1 系统模型 99 5.2.2 信道模型 101 5.2.3 统计特征 102 5.2.4 中断性能分析 102 5.2.5 数值结果 104 5.3 多用户综合认知卫星-地面网络 106 5.3.1 系统模型 106 5.3.2 二级网络选择标准 108 5.3.3 信道模型 108 5.3.4 一级网络性能分析 109 5.3.5 二级网络性能分析 113 5.4 本章小结 114 参考文献 115 第6章 利用可穿戴技术与认知无线电进行物联网（IoT）健康监测 的研究 119 6.1 简介 119 6.2 物联网和**可穿戴技术：观点、要求和局限性 121 6.2.1 健康监测中的可穿戴设备 121 6.2.2 **物联网面临的挑战与瓶颈 122 6.2.3 远程健康监测 122 6.2.4 通信标准 124 6.3 通过物联网连接**设备的电磁干扰 125 6.4 物联网中的个人健康监测：要求与配置 127 6.5 物联网的认知无线电建模 128 6.6 物联网中用于医学监测的认知无线电算法 131 6.6.1 模糊逻辑 132 6.6.2 神经网络 133 6.6.3 遗传算法 133 6.7 认知无线电：个人健康监测与未来物联网面临的挑战 134 6.8 本章小结 136 参考文献 137 第7章 毫米波：新一代移动网络的技术 组件 140 7.1 简介 140 7.2 毫米波的应用 141 7.3 毫米波频谱 143 7.4 毫米波的特征 144 7.5 mmWave频率下5G网络信道模型标准化的意义 147 7.6 mmWave频率下网络运行的能效 148 7.7 mmWave频率下5G系统的天线技术 149 7.8 认知无线电与mmWave技术 150 7.9 mmWave网络中的优化 151 7.10 不同研究小组开展的项目 151 7.11 mmWave频率下5G网络的未来研究领域 152 7.12 本章小结 153 参 考 文 献 153 第8章 **威胁与混合频谱接入下认知无线电网络中的频谱感测 159 8.1 简介 159 8.2 系统模型 161 8.3 *佳阈值选择方法 164 8.4 PUE攻击下的二级用户吞吐量 166 8.5 结果和讨论 171 8.6 本章小结 175 参考文献 176 第9章 认知网络中的*佳频谱感测方法 178 9.1 简介 178 9.2 相关研究工作 180 9.3 *佳频谱感测方法 182 9.3.1 认知自组网络中*优传感的多层框架 182 9.3.2 CR对手的*优感测中断 186 9.3.3 频谱感测的参数优化 189 9.3.4 基于聚类的频谱感知 192 9.4 本章小结 193 参考文献 194 第10章 软计算技术认知无线电的学习 策略 197 10.1 无线网络中的现状 197 10.2 动机 198 10.3 需求与相关性 199 10.4 认知无线电的基本原理 199 10.5 认知周期 200 10.6 人工智能和软计算技术 201 10.7 软计算技术在认知引擎中的作用 201 10.7.1 频谱感测 202 10.7.2 认知引擎 203 10.7.3 动态频谱分配 204 10.7.4 认知引擎中学习的意义 206 10.7.5 软计算认知无线电学习方案综述 206 10.7.6 对比研究与总结 209 10.7.7 研究空白 210 10.7.8 认知无线电学习领域的*新发展 211 10.7.9 可用于学习的不同网络的比较 211 10.8 本章小结 213 参考文献 213 第11章 多用户MIMO认知无线电系统 218 11.1 MU-MIMO认知系统 218 11.1.1 基于梯度检索的容量感测算法（GS-CA） 220 11.1.2 基于CR的MU-MIMO性能评估 221 11.2 认知无线电无线传感器网络中的MU-MIMO 226 11.2.1 PSO容量感知算法（GS-CA） 227 11.2.2 CR-WSN的性能评估 228 11.2.3 能源效率 231 11.3 异构蜂窝网络的容量感测多用户大规模 MIMO 231 11.4 本章小结 235 参考文献 235 索引 238