摘 要
随着无线通信技术的快速发展和用户需求的持续增长，频谱资源作为有限且不可再生的战略性资源，其高效管理已成为通信系统性能优化的关键问题。本研究旨在探索适用于现代通信系统的频谱资源管理策略，以提升频谱利用率、降低干扰并满足多样化服务质量需求。为此，本文提出了一种基于智能优化算法的动态频谱分配方法，该方法结合了机器学习技术与传统频谱感知机制，能够实时监测网络状态并根据用户需求灵活调整频谱分配方案。通过构建多目标优化模型，将频谱效率、公平性和系统容量纳入统一框架进行综合评估，并设计了高效的求解算法以应对复杂场景下的计算挑战。
关键词：频谱资源管理 动态频谱分配 智能优化算法
Abstract
With the rapid development of wireless communication technology and the continuous growth of user demand, spectrum resource is a limited and non-renewable strategic resource, and its efficient management has become a key problem to optimize the performance of communication system. The purpose of this study is to explore spectrum resource management strategies suitable for modern communication systems to improve spectrum utilization, reduce interference and meet diversified service quality requirements. To this end, this paper proposes a dynamic spectrum allocation method based on intelligent optimization algorithm, which combines machine learning technology with traditional spectrum sensing mechanism to monitor network status in real time and flexibly adjust the spectrum allocation scheme according to user needs. By constructing multi-ob jective optimization models, spectral efficiency, fairness and system capacity are incorporated into a unified fr amework for comprehensive evaluation, and efficient solution algorithms are designed to meet the computational challenges in complex scenarios.
Keyword:Spectrum Resource Management Dynamic Spectrum Allocation Intelligent Optimization Algorithm
目 录
1绪论 1
1.1通信系统频谱资源管理的研究背景 1
1.2频谱资源管理策略的重要意义 1
1.3国内外研究现状与发展趋势 1
1.4本文研究方法与技术路线 2
2频谱资源分配机制分析 2
2.1频谱分配的基本原理与方法 2
2.2动态频谱分配技术研究 3
2.3基于博弈论的频谱分配策略 3
2.4频谱分配中的公平性与效率权衡 4
2.5分配机制的实际应用案例 4
3频谱资源共享与协作机制 5
3.1频谱共享的基本概念与框架 5
3.2基于认知无线电的频谱共享技术 5
3.3频谱协作中的干扰管理策略 6
3.4共享机制下的频谱利用率提升方法 6
3.5实际系统中的频谱共享实现 7
4频谱资源优化与未来展望 7
4.1频谱资源优化的目标与挑战 7
4.2基于人工智能的频谱优化方法 8
4.3多用户环境下的频谱资源协调优化 8
4.4新型频谱管理技术的发展趋势 9
4.5频谱资源管理的未来研究方向 9
结论 10
参考文献 11
致谢 12
随着无线通信技术的快速发展和用户需求的持续增长，频谱资源作为有限且不可再生的战略性资源，其高效管理已成为通信系统性能优化的关键问题。本研究旨在探索适用于现代通信系统的频谱资源管理策略，以提升频谱利用率、降低干扰并满足多样化服务质量需求。为此，本文提出了一种基于智能优化算法的动态频谱分配方法，该方法结合了机器学习技术与传统频谱感知机制，能够实时监测网络状态并根据用户需求灵活调整频谱分配方案。通过构建多目标优化模型，将频谱效率、公平性和系统容量纳入统一框架进行综合评估，并设计了高效的求解算法以应对复杂场景下的计算挑战。
关键词：频谱资源管理 动态频谱分配 智能优化算法
Abstract
With the rapid development of wireless communication technology and the continuous growth of user demand, spectrum resource is a limited and non-renewable strategic resource, and its efficient management has become a key problem to optimize the performance of communication system. The purpose of this study is to explore spectrum resource management strategies suitable for modern communication systems to improve spectrum utilization, reduce interference and meet diversified service quality requirements. To this end, this paper proposes a dynamic spectrum allocation method based on intelligent optimization algorithm, which combines machine learning technology with traditional spectrum sensing mechanism to monitor network status in real time and flexibly adjust the spectrum allocation scheme according to user needs. By constructing multi-ob jective optimization models, spectral efficiency, fairness and system capacity are incorporated into a unified fr amework for comprehensive evaluation, and efficient solution algorithms are designed to meet the computational challenges in complex scenarios.
Keyword:Spectrum Resource Management Dynamic Spectrum Allocation Intelligent Optimization Algorithm
目 录
1绪论 1
1.1通信系统频谱资源管理的研究背景 1
1.2频谱资源管理策略的重要意义 1
1.3国内外研究现状与发展趋势 1
1.4本文研究方法与技术路线 2
2频谱资源分配机制分析 2
2.1频谱分配的基本原理与方法 2
2.2动态频谱分配技术研究 3
2.3基于博弈论的频谱分配策略 3
2.4频谱分配中的公平性与效率权衡 4
2.5分配机制的实际应用案例 4
3频谱资源共享与协作机制 5
3.1频谱共享的基本概念与框架 5
3.2基于认知无线电的频谱共享技术 5
3.3频谱协作中的干扰管理策略 6
3.4共享机制下的频谱利用率提升方法 6
3.5实际系统中的频谱共享实现 7
4频谱资源优化与未来展望 7
4.1频谱资源优化的目标与挑战 7
4.2基于人工智能的频谱优化方法 8
4.3多用户环境下的频谱资源协调优化 8
4.4新型频谱管理技术的发展趋势 9
4.5频谱资源管理的未来研究方向 9
结论 10
参考文献 11
致谢 12
