短波频段共存方案：认知无线电的频谱感知算法优化

短波频段是军民两用的核心频谱资源，但传统固定分配模式导致其利用率不足15%，认知无线电（CR）通过动态频谱接入技术实现闲置频谱复用，成为解决短波多系统共存问题的关键方案。而频谱感知作为CR的“眼睛”，其性能直接决定动态接入的可靠性与频谱效率。

当前短波频谱感知面临三大核心挑战：一是短波信道的时变特性与多径衰落，信号特征随时间快速变化；二是噪声不确定性，传统能量检测算法易受噪声波动影响出现误判；三是复杂干扰环境，军民信号交叉叠加增加感知难度。针对这些痛点，业界提出了多项针对性优化策略：

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一、深度学习驱动的感知算法优化

深度学习具备强大的非线性特征提取能力，可适配短波信道的动态性。例如，ln575.cn近期发布的研究成果提出将卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）融合：CNN提取信号的频域纹理特征，LSTM捕捉时域序列变化，在低信噪比（SNR=-10dB）场景下感知准确率提升22%，同时降低计算复杂度30%，有效解决了短波信道时变带来的感知不稳定问题。

二、协作感知的分布式加权优化

单节点感知易受阴影衰落影响，分布式协作通过多节点数据融合降低误差。优化方向聚焦于自适应加权融合算法：根据节点的信道质量、信噪比动态调整权重，优先保留高可靠性节点的数据；结合区块链技术构建可信协作机制，防止恶意节点篡改数据，提升衰落信道下的感知鲁棒性。

三、抗干扰感知的循环谱增强策略

针对短波复杂干扰，采用基于循环谱的干扰抑制方法：利用有用信号的循环平稳特性（如数字调制信号的周期相关性），与窄带干扰的非循环特性分离，显著提升干扰环境下的感知准确率。该策略已在军民融合短波系统中得到初步验证。

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这些优化策略为短波频段的高效共存提供了技术支撑。未来，结合边缘计算与人工智能的深度融合，频谱感知算法将进一步适应短波信道的极端动态性，推动短波资源向智能化、高效化利用转型。

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