频谱稀缺是许多通信系统面临的问题,在军事领域和其他领域都是如此。认知无线电网络是一种机会主义地利用广播频谱的方法。其基本概念包括将用户分为两类:第一类和第二类。主要用户在资源分配过程中拥有优先权,而次要用户需要使用频谱进行通信。本论文试图应用认知无线电的概念来实现高流量环境下的蜂群通信。主要用户可能包括无法控制的优先友好或敌对发射器。这项研究采用了认知无线电的概念和机器学习算法,在网络内开发了一种动态聚类技术,将优化资源分配。提出了三种方法来训练神经网络以找到最佳的频谱分配。即使提出的算法没有超过基线启发式的表现,但证明了最优解决方案的存在。建议继续这项研究,因为所使用的算法可以进一步修改并以各种方式应用。

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