1. 研究目的与意义
1.1研究背景
人们享受着全球经济快速发展在生活工作中带来的各种便利的同时，也面临其随之而来的种种问题。随着生活的不断改善，人们的出行频率飞速增长，交通安全越发被看重。各大城市都面临着由于车辆呈几何增长而带来的交通阻塞增长、交通事故频发以及环境污染严重等问题。而人员伤亡数量也随着交通事故频发连年增长。一旦遇上高峰期，严重的交通阻塞给人们的通行带来了极大的安全隐患[1]。
因此人们迫切需要一种新的系统来取代现有的交通管理系统，以提高交通效率和道路交通中行车安全性能。智能交通系统应运而生，它的自动驾驶等新型的汽车技术，智能汽车的产生和应用，使得机动车不再是一个简单的机械装置，而是发展成为一个具有各种属性同时能够测量不同外界信息的具有交互功能的智能“信息体”。在整个交通网络中，所有“信息体”相互交互信息以得到完整的外部状况，同时根据信息实时调整自身状态以减少交通事故。
2. 研究内容与预期目标
2.1主要研究内容
本论文研究车联网频谱感知技术，要求针对车载通信环境的动态变化，以信号循环特性分析作为基础，根据主用户信号相关性的特征，采用一种基于循环平稳的协作频谱感知优化算法。循环平稳特征检测能够根据信号特征区分主用户信号和噪声信号，相较于能量检测，它受噪声不确定性的影响小，在信噪比较低的通信环境中也能有较好的检测性能[3]。主要研究内容如下：
（1）对信号的循环平稳特性进行了解，确定正确的检测概率并通过对检测概率的研究，确定信噪比关系。
3. 研究方法与步骤
3.1研究方法
本文采用循环平稳特征检测，利用调制信号的均值和自相关函数普遍表现出一定的周期性，并且循环自相关函数在循环频率非零处有非零值，噪声与干扰无周期性，无相关性，不随时间变化。因此我们就可以利用这些特性将噪声和主用户信号能力区分开。设授权用户为二阶循环平稳信号，通过时域的循环自相关函数和频域的循环谱密度函数得出传统的自相关函数和功率谱。假设在理想情况下，噪声信号不相关，用判决法检测授权用户信号。循环平稳特性检测原理如图1-1。
x(t)
| A/D |
| FFT |
| 自相关 |
| 时间上取平均 |
| 特征检测 |
图1-1 图循环平稳特性检测原理图
3.2研究步骤
（1）查阅循环平稳特性及其在通信信号特征检测中的应用相关资料。
（2）对循环平稳特征算法在不同信噪比下检测性能仿真分析。
（3）经过MATLAB对信号进行建模仿真，发现在低信噪比一定情况下有较好检测性能，可区分噪声和信号类型。
（4）结合车辆移动的实际场景对所提的算法进行了仿真实现、对比分析，验证了所提算法的可行性。
（5）对文章研究的总结与局限性简述，对未来可展开认知车联网频谱感知技术研究的设想。4. 参考文献
[1]Han Y., Ekici E., Kremo H., et al. Vehicular Networking in the TV White SpaceBand: Challenges, Opportunities, and a Media Access Control Layer of AccessIssues[J]. IEEE Vehicular Technology Magazine, 2017, 12(2): 52-59.
[2] KawasakiR，Onishi H,Murase T.Performance evaluationon V2X communication with PC5-based and Uu-based LTE in Crash WarningApplication[C]//Consumer Electronics(GCCE),2017 IEEE 6th GlobalConference on. IEEE,2017:1-2.
[3]姜靖. 认知无线电中频谱感知技术的分析与仿真[D].哈尔滨工程大学,2007.
5. 工作计划
（1）第1周 了解车联网，查阅循环平稳特性及其在通信信号特征检测中的应用相关资料，明白基本概念；
（2）第2～3周 列出设计流程，撰写并提交开告；
（3）第4～5周 通过时域的循环自相关函数和频域的循环谱密度函数得出传统的自相关函数和功率谱，研究其实现算法；
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