?近年來(lái)5G通信的迅猛發(fā)展激發(fā)了越來(lái)越多的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù),而頻譜作為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中最寶貴的資源,已經(jīng)難以滿足目前及將來(lái)的無(wú)線業(yè)務(wù)需求.現(xiàn)有的固定頻譜分配方式使得頻譜利用率低且嚴(yán)重不均,5G通信將涉及不同的場(chǎng)景、不同的特征和不同的需求，這使得頻譜感知方法難以在保持良好性能的同時(shí)靈活地服務(wù)于各種應(yīng)用。頻譜資源的稀缺性仍然是5G通信面臨的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

上海高研院智能信息通信技術(shù)研究與發(fā)展中心團(tuán)隊(duì)針對(duì)5G通信的主流發(fā)展趨勢(shì)，并根據(jù)場(chǎng)景用戶特點(diǎn)與應(yīng)用需求的耦合性，深入分析并歸類出5G生態(tài)體系中涉及頻譜感知應(yīng)用的三大典型應(yīng)用場(chǎng)景。基于不同場(chǎng)景下優(yōu)化目標(biāo)的差異性，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造性地提出了一種具備彈性能力的頻譜感知系統(tǒng)架構(gòu)，該架構(gòu)由人工智能增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，利用接收端多天線之間的獨(dú)立性與分集差異特性，尊重系統(tǒng)要求與實(shí)際環(huán)境參數(shù)，通過(guò)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的感知策略。

研究結(jié)果發(fā)表在最新一期的IEEE無(wú)線通信雜志上，標(biāo)題為《智能頻譜感知：5G通信中增強(qiáng)學(xué)習(xí)與自動(dòng)重復(fù)感知的結(jié)合》。

研究團(tuán)隊(duì)分析了幾個(gè)典型5G場(chǎng)景的不同需求，并根據(jù)頻譜感知技術(shù)的優(yōu)化目標(biāo)，將三個(gè)專用模型進(jìn)行了分類。

為了適應(yīng)各種優(yōu)化目標(biāo)，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了智能頻譜傳感技術(shù)的架構(gòu)，試圖兼顧不穩(wěn)定性和適應(yīng)性問(wèn)題。數(shù)值結(jié)果表明，所提出的傳感技術(shù)能夠適應(yīng)不同優(yōu)化目標(biāo)下的各種場(chǎng)景。

研究結(jié)果具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。它們已被應(yīng)用于中科院和中科院與上海理工大學(xué)共建的校園網(wǎng)——阿爾法網(wǎng)共同開(kāi)發(fā)的SEANET系統(tǒng)中。研究結(jié)果也有助于5G和下一代通信系統(tǒng)在中國(guó)的進(jìn)一步部署和推廣。