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1、人工智能技术在认知无线电的运用人工智能技术是认知无线电的核心技术。本文讨论了人工智能技术的分类，分析了几种主要的人工智能技术的特点，以及在认知无线电中的运用，以供相关人员参考。人工智能;认知无线电;智能优化人工智能技术自诞生以来已被广泛应用于各个领域。人工智能技术与无线通信技术结合即产生了认知无线电。人工智能技术的应用是认知无线电得以实现的关键，在认知无线电中具有广阔的发展空间。一、认知无线电中的人工智能技术认知是人类获得和运用知识解决问题的抽象概念，认知无线电技术能提高无线电系统的智能性。认知无线电技术实时获取、分析、判断外界环境信息，得到知识，再根据知识调整各种通信参数，实现通信的可靠性，
2、达到最佳的频谱利用效率。人工智能技术为认知无线电的智能性提供了强大的可能。认知无线电中人工智能技术主要体现在推理、学习、智能优化三个过程。推理是借助知识库中的知识和当前的计划进行决策，如专家系统技术、案例推理技术等;学习是积累更多知识、充实知识库，以提高认识无线电的推理能力，实现人类的学习行为，常用的学习方法有决策树、人工神经网络、博弈论、贝叶斯学习、模糊逻辑、强化学习等;智能优化是模拟或揭示生物或自然界现象，使认知无线电根据环境变化和用户需求进行参数配置的调整，常用的智能算法有遗传算法、禁忌搜索算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。在这三个过程中需要根据不同的功能选择适宜的人工智能技术。二、
3、认知无线电中的人工智能技术的运用2.1推理系统认知无线电中最常见和广泛应用的推理系统有专家系统技术、案例推理技术等。专家系统技术的应用十分广泛，不仅能与人工神经网络技术、遗传算法人工智能技术等其他人工智能技术联合使用，还能在认知无线电中有效地应用。专家系统主要由两部分组成：一是知识库，一是推理机。知识库中所储存的内容主要是专家的相关知识系统，推理机则包含专家在应对特定问题时运用已有知识解决问题的推理过程和决策结果。专家系统技术借助系统知识库中储存的大量专家知识就特定问题进行推理，解决专家能够处理的相关问题，具有高度的问题解决能力。在认知无线电中应用专家系统人工智能技术可以实现高效的问题推理和决
4、策。案例推理技术也是最常见的人工智能技术之一。案例推理技术借鉴过往经历寻求与当前问题的情境最相似的案例，作出问题的解决方案。案例推理技术在解决问题时先检索以往的案例库，找到与当前问题的情境最接近的案例后就相似程度进行匹配，借鉴案例的成功经验，用到当前问题的解决中，实现问题解决的过程优化。在新的问题解决后，问题情境和解决方案同样会纳入案例库，为以后的案例推理提供经验。当工作环境变化时，认知无线电可以从案例库中匹配与当前环境相似度最高的案例，对相关的通讯参数进行优化，得出最优的通讯参数，保障认知无线电高效运转1。2.2学习系统学习系统是人工智能中的重要领域。在认知无线电中常见的应用如人工神经网络、
5、强化学习、贝叶斯学习等。人工神经网络受到人类大脑神经元的工作方式的启发，具有自主学习和适应的能力。人工神经网络通过分析预先提供的输入输出数据掌握二者之间的规律，利用规律在新输入数据时推算输出结果。人工神经网络的动态自适应特性可以用在非线性系统的复杂模式和属性的学习中，被广泛应用于解决认知无线电的信号分类、频谱感知和自适应配置参数等问题。2.3智能优化算法认知无线电的基本功能要求参数能够根据环境变化和用户需求而调整，智能优化算法模拟生物或自然界现象，适用于认知无线电的参数配置。常用的智能优化算法有遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。遗传算法技术依据遗传生物学原理，适用于解决目标优化问题。遗传
6、算法技术能够结合目标问题，构建适值函数，使原始的种群通过变异、杂交等方法进行繁殖，找到最优方案，实现最优繁殖。在认知无线电中应用遗传算法可以促进有效决策，将无线电视为生物系统，将无线电的特征看成染色体，将基因与带宽、发射功率等无线电的变量进行对应，依靠遗传算法获得无线电在不同工作环境中的最优通讯参数2。模拟退火算法模拟热力学中的退火过程，按照玻尔兹曼方程在模拟的降温过程中计算状态间的转移概率，从而引导搜索，选择邻域中相对较小的目标值的状态，使算法具有良好的全局搜索能力，避免局部优化。模拟退火算法执行简便，但收敛的速度较慢。结论：人工智能技术是认知无线电的核心技术，具有广阔的发展前景和应用空间。相关人员应不断学习探索，加强对人工智能技术的掌握，提高人工智能技术的应用水平，寻找人工智能技术在认知无线电中的运用的新方法、新道路。参考文献1赵冠州.人工智能技术在认知无线电中的应用J.通信电源技术，2018，10:175-176+178.2徐梓凯.试论人工智能技术在认知无线电中的应用J.中国新通信，2017，8:87.