1. 研究目的与意义
1.1研究背景
随着汽车数量的不断增加，在给人们的生活带来便利的同时也产生了很多问题。为了解决不断出现的交通拥堵和驾驶安全等问题智能交通系统应运而生，并作为一种有效地交通控制系统得到广泛关注和快速发展。车载自组网是智能交通的重要组成部分，可以改善道路中行驶车辆的安全性和舒适性，对社会产生了很大的影响。近年来有很多关于车载自组网的研究，但是始终面临着诸多挑战。其中一项就是用于车载自组网通信的无线电频谱资源的匮乏。为了解决这个问题，特意将认知无线电技术应用到车载自组网中来探索未被利用的授权频带。认知无线电技术可以有效地解决车载自组网中的频谱资源短缺的问题[1]。信息和通信技术迅速向未来互联网时代迁移，该时代的特点是强大而复杂的网络基础架构以及创新的应用程序，服务和内容。交通运输是引起广泛研究兴趣的应用领域。尤其是交通拥堵，紧急情况和事故表明交通基础设施效率低下，在设计针对交通应急管理的系统（即智能交通系统）时，可以通过利用信息与通信技术来解决这一问题。可考虑车辆之间的潜在连接，以形成在基于IP的级别上相互通信，直接或间接（例如通过社交网络应用程序和网络社区）交换信息的车辆网络，并为更高效和绿色的未来世界做出贡献运输[2]。随着人们对道路安全业务和车载娱乐服务的要求越来越高，各类车载通信业务爆发式增长，导致用于车载自组网通信的无线电频谱资源的匮乏。为了解决这一问题，将认知无线电技术引入到车载自组织网络中。
虽然车载自组网可以解决传统交通管理系统所不能解决的诸多问题，但是频谱资源的短缺也使得车载网的发展受到了一定的限制，为了解决车载自组网中的可能出现的频谱资源的匮乏问题，在车载网络中引入认知无线电技术。认知无线电系统的根本的目标是通过智能的选择主用户时间和空间上没有占用的频谱资源来建立无处不在的一对一的链接。这样，一个认知无线电系统能够机会式地动态的接入可以使用的无线频谱资源，这不仅能够提高频谱的利用率，也能够较好的满足用户的服务要求[3]。
2. 研究内容与预期目标
2.1主要研究内容
本论文主要研究基于高速车载的频谱感知技术，对车联网、主用户检测等基本概念进行适当了解，然后以频谱感知最基础的能量检测为基础，对感知过程中各个环节噪声干扰都进行考虑[8]，设计一种自适应阈值的基于能量检测的频谱感知算法，并对该方法用 MATLAB 仿真，进行抗噪性能分析，给出检测结果。
基于以上说明，主要研究内容如下：
3. 研究方法与步骤
3.1研究方法
本文采用的主要研究方法是基于能量检测的频谱感知技术。研究一种判决门限自适应调整的频谱感知优化算法，该算法使各认知用户根据感知信噪比的差异动态调整门限阈值，在低信噪比环境下仍能有效可靠地感知信号。本文还将该算法运用于协作频谱感知中，实现减小协作用户数，降低网络开销，提高检测性能的目的[9]。通过与传统能量算法以及文献[10]所提出的自适应检测算法的性能比较，来验证该算法检测性能的可靠性。同时分析比较该算法与传统能量检测算法、自适应检测算法的检测性能。
并利用MATLAB对各个具体信号进行建模仿真，随后测试检测能力，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。
4. 参考文献
[1]魏亮.认知车载网中频谱感知算法仿真研究[D].西南交通大学,2015
[2]Dimitrakopoulos G.IntelligentTransportation Systems based onInternet-Connected Vehicles:Fundamental ResearchAreas and Challenges[C]//1lth International Conference onITSTelecommunications,23-25Aug.2011:145一151.
[3]张军. 认知无线电中基于信号相关性的主用户信号检测算法研究[D].吉首大学,2019.
5. 工作计划
（1）第1周了解认知车载网络、频谱感知等基本概念；
（2）第2～3周 了解能量检测在通信信号特征检测中的应用，撰写并提交开题报告；
（3）第4～5周 分析能量检测特性及其检测阈值影响，实现检测算法；
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