1. 研究目的与意义
近年来，无线通信技术的迅猛发展极大改变了人们的生活方式，我们的生活逐步进入智能化、信息化的时代，例如物联网、智能家居、智慧交通等新兴领域。其中，车联网技术渐渐成为热门研究方向，车联网的概念衍生于物联网（internet of things，iot），车联网是iot在交通方面的一种具体表现[]。车联网技术依靠多传感器部署以及无线通信等技术的集成应用，成为保障公共道路安全，提高交通管理效率以及道路资源利用率的有效手段。车联网应用得以实现的前提是大量带宽的保障，当前，车联网通信还面临频谱资源短缺的挑战，特别是在交通流过大或出现拥堵状况时，车辆节点频繁竞争固定分配的有限频谱会产生严重时延和丢包率，无法满足车联网安全业务即使可靠传输[]，尤其是随着自动驾驶时代来临， 特别是随着自动驾驶时代的来临，搭载有大量超声波传感器、高清摄像头、毫米波雷达、红外摄像机等车载传感器设备的智能汽车将源源不断的产生视频、语音、图片等类型的数据。这些海量的交通信息在智能汽车间的交互是实现自动驾驶的基础[]，而现有的传统通信方式，如蜂窝通信网络不能满足其可靠性、低时延的要求。作为提高无线频谱资源利用率的有效解决办法，认知无线电（cognitive
radio，cr）技术应用于车联网构建具有现实意义。
在软件无线电（software defined radio，sdr）发展基础上，1999年joseph mitola博士首次提出了cr的概念[1]。认知无线电技术区别于传统的固定的频谱分配管理方式，采用动态频谱接入（dynamic spectrum access，dsa）机制，以解决固定频谱分配政策导致的频谱利用率低下的问题。车联网技术的大力发展给当前本就匮乏的频谱资源带来了巨大的压力，因此将认知无线电技术应用在车联网的构建中能有效解决其发展的瓶颈[3]。
2. 研究内容和预期目标
2.1研究内容
基于传统能量检测的基本原理和算法，根据相关概率公式，推导出能量判决阈值与相关参数的函数表达式。研究得出影响阈值的因素，通过数学方法找出虚警概率和漏警概率达到最小值时的阈值函数表达式，设计出一种基于自适应阈值的频谱检测算法。
（1）根据已有的公式，从传统能量检测法的检测概率、虚警概率、漏警概率率入手，观察它们函数表达式中的有关参数，找出和判决阈值相关的关系式，分析阈值的大小与哪些参数相关，使得判决的阈值能够根据环境噪声的大小而改变，实现判决阈值的“自适应”。
3. 研究的方法与步骤
3.1 研究方法
当前应用于频谱感知领域的检测方法有许多种，例如能量检测、匹配滤波器检测、循环平稳特征检测、本地泄露检测等。基于能量检测法实现简单，无需提前获知信号先验知识等优点，本设计采用能量检测法进行频谱感知。
一般情况下，能量检测可分为两种具体算法。首先，从时域角度看，认知用户直接对检测到的时域信号进行采样分析，然后对信号平方，求其模值;另外，从频域角度看，认知用户将检测到的时域信号进行fft变换，将时域信号转换到频域，然后再对频域信号平方并求其模值[6]。
4. 参考文献
| [1]富爽.认知无线电频谱感知方法研究[D]. 哈尔滨工程大学博士学位论文，2014. [2]Wang Z, Hassan M. How much of DSRC is available for non-safety use? [A].//ACM International Workshop on Vehicular Inter-Networking [C], San Francisco,California, USA:ACM, 2008: 23-29. [3]刘霞. 认知车联网频谱感知技术研究[D].北京邮电大学博士学位论文，2019 [4]王建强，吴辰文，李晓军.车联网架构与关键技术研究[J].微计算机信息，2011，27(4):156-158. [5]张勇，滕颖蕾，宋梅. 认知无线电与认知网络[M]. 北京: 北京邮电大学出版社， 2012: 14-15. [6]张旋.CR网络中基于能量检测的自适应门限改进算法研究[D].宁夏大学硕士学位论文,2016. [7]ChunSheng Xin, Min Song. Detection of PUE Attacks in Cognitive Radio Networks Based on Signal Activity Pattern[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing. 2014,13(5):1022-1034. [8]赵春晖，马爽，杨伟超. 基于分形盒维数的频谱感知技术研究[J].电子与信息学 报，2011，(12):475-478. [9]吕铁军，郭双冰，肖先赐. 调制信号的分形特征研究[J]. 中国科学E辑:技术科 学，2001(6):508-513. [10]富爽,李一兵,叶方,高振国. 利用频域Sevcik分形维数进行快速盲频谱感知[J]. 吉林大学学报（工学版）,2014, 44(3):855-859． [11]滑伟. 基于能量检测的自适应频谱检测算法研究[D]. 西安电子科技大学硕士学位论文，2015. [12]刘鑫，何晨光，谭学治. 认知无线电加权联合频谱感知优化算法[J]. 四川大学学 报(工程科学版)，2013，45(1): l52-157. [13]祝思婷.车辆密集场景下的认知车联网频谱感知研究[D]. 北京邮电大学硕士学位论文，2017. [14]杜红，富爽，石莉莉. 认知无线电频谱感知技术及应用[M]. 哈尔滨:哈尔滨工程大学出版社，2019,7. [15]付仕平，杨丽，邵伟. 基于瞬时特征参数的数字信号调制识别算法[J].现代防御 技术，2013(06):71-75.
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5. 计划与进度安排
3.1--3.15 收集文献资料，熟悉基本知识，掌握能量检测的基本原理；
3.16--3.29 把握整体设计方案，深入研究设计原理，撰写并提交开题报告；
3.30--5.3 初步完成代码并能成功运行，完成算法的初步设计；
