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随着无线通信技术的飞速发展、无线用户及无线电新业务的不断增加，无线电频谱资源已不能满足用户需求。为此，一系列的无线通信技术应运而牛，如OFDM、自适应调制编码技术等，这些技术在一定程度上提高了无线频谱的利用率，但仍然无法从根本上改变频谱资源紧张的局面。究其原因，是同定的频谱分配原则导致授权频段利用率低下而其他用户又无法使用相应频段导致的，如果能够将暂时空闲的频谱资源加以利用，能够有效缓解频谱资源紧张的局面。
认知无线电通过对授权频谱的“二次”利用，在不影响主用户通信的前提下，次用户智能地利用大量空闲频谱，从而最大化频谱利用率。本文主要研究频谱共享技术中的次用户的空闲频谱分配问题，已用有的认知无线电频谱分配方法大多是建立在图论着色频谱分配模型上的智能计算方法，如遗传算法、粒子群算法、混沌量子克隆算法、量子蜂群算法等。但这些经典智能计算方法存在已陷入局部最优解、收敛速度慢等问题，在综合考虑用户满意度、用户公平性上实时性上还没有一个更好的解决方案。针对上述问题，利用改进的粒子群优化算法解决认知无线电频谱分配问题，以提高频谱利用率。
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