1. 研究目的与意义
研究背景
随着时代的发展和科技的进步，人们在对交通产生强烈依赖的同时也对交通提出了更多的需求[1]。车载娱乐服务也是同样的层出不穷。由于人们经济的提高，对生活水平的要求也越来越高，普通的简单的车载服务已经无法满足人们的需求，各类车载通信业务开始爆发式的增长，出现了很多新兴的车载网络服务，例如导航、多媒体、安全检测等，导致用于车载自组网通信的无线电频谱资源的匮乏。为了解决车载自组网中频谱匮乏的问题，在车载自组网中引入认知无线电频谱感知技术可以为其提供额外的频谱资源。然而高速运动下的车载的无线通信环境较为复杂，严重影响了频谱感知性能：多径衰落、阴影效应以及隐终端等问题会导致单用户检测性能的下降。单用户频谱感知已经无法满足高速情况下的车载。
车载自组网是车对车、车对固定接入点以及车对人的反馈。它可以将各自的车速、位置等数据进行交换，并且自动连接成一个移动ad hoc网络。车载自组网在一定程度上很好的缓解了传统交通环境中的问题。无线电频谱资源的匮乏同样也阻碍了车载自组网的发展。考虑到车载网中出现的频谱资源短缺的问题，在车载网络中引入了认知无线电技术。认知无线电是一种智能频谱共享技术，能够依靠人工智能的支持，感知无线通信环境没根据一定的学习和决策算法实时自适应地改变系统工作参数，动态地检测和分配空闲频谱，理论上允许在时间、频率以及空间上进行多维的频谱复用，这将大大提高频谱的利用率，从而有效地解决今天频谱紧张的局面[2] 。
2. 研究内容与预期目标
主要研究内容
本论文主要研究基于高速车载的合作频谱感知技术研究，在对车联网、频谱感知技术以及协作频谱感知技术进行了解后，拟采用基于数据融合判决的合作感知方法。合作频谱感知是在单用户频谱感知基础上提出的, 目的是为了解决单用户频谱感知中的隐藏终端, 灵敏度要求过高等问题, 以相对较小的通信开销获得较大的感知性能增益[8]。认知车辆的移动性导致车载通信环境的动态变化，选用数据融合判决的合作感知方法，进行在高速情况下的抗噪性能分析，主要研究内容如下：
（1）研究融合判决准则，确定算法的正确检测概率和信噪比关系。
3. 研究方法与步骤
研究方法
本文采用的主要研究方法是基于数据融合判决的合作感知方法。由于传递的频谱检测信息存在着两：本地频谱检测的判决结果和检验统计量，融合判决准则包括硬判决融合和软判决融合两种方式[9]。拟提出基于数据融合的判决准则的协作算法。并对不同信噪比的调制信号，利用MATLAB对各个具体信号进行建模仿真，分析证明不同融合准则在未知噪声、功率变化噪声、弱信号及强干扰环境下，辨别出不同类别调制信号和噪声的能力。随后测试不同融合准则的检测能力，并分析比较其的优缺点，提出频谱感知方法的改进方案，计划减少感知频谱的时间和错误概率，以此用来提高检测灵敏度。
研究步骤
4. 参考文献
[1]赵娜,袁家斌,徐晗. 智能交通系统综述[J]. 计算机科学,2014,41(11):7-45.
[2]罗海涛,杨铁军.认知无线电关键技术及应用的研究[D].清远职业技术学院,2011
[3] lan F Akyildiz, Won-Yeol Lee,Mehmet C Vuran.Next generation/ dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks[J]. A survey,camputer netwarks,2006,50 ( 13) : 2127- 2160.
5. 工作计划
（1）第1周 了解认知车载网络、频谱感知与协作频谱感知等基本概念；
（2）第2～3周 了解能量检测在单用户频谱感知中的应用，熟悉协作频谱感知中数据融合的判决准则，撰写并提交开题报告；
（3）第4～5周 分析合作频谱感知中数据融合的判决准则的函数特性，研究其实现算法；
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