一种基于机器学习的认知无线电网络中频谱接入方法

摘要

本发明设计出一种基于机器学习的认知无线电网络中频谱接入方法。该方法在充分的考虑了授权用户及恶意干扰者对认知无线电用户的干扰。不依赖于任何基础设施。认知无线电用户可以通过学习学习到不同状态下的最佳频谱接入方法。在此方法中，认知无线电用户在同一时间可以接入多个授权频段。由于无线通信网络的异构性，本发明假设不同认知无线电用户可接入的授权频段是不同的。适用于真实的认知无线电网络。此方法可以在认知无线电用户对授权用户及恶意干扰者状态未知的状态下，可通过不断的学习过程对信道的状态进行准确判断，从而选择最佳的频谱接入方法以获得最佳的通信性能。