Spectrumdetectie speelt een belangrijke rol in toekomstige draadloze communicatiesystemen omdat het helpt om het coëxistentieprobleem op te lossen en de spectrumefficiëntie te optimaliseren. Echter, de voortdurende 5G-communicatie omvat gediversifieerde scenario's met verschillende kenmerken en uiteenlopende vereisten, waardoor spectrumdetectiemethoden moeilijk zijn om verschillende toepassingen flexibel te bedienen met behoud van bevredigende prestaties. De schaarste aan spectrumbronnen blijft een kritieke uitdaging voor 5G-communicatie.

Gemotiveerd door zo'n uitdaging, een onderzoeksteam onder leiding van prof. Hu Honglin en prof. Xu Tianheng van het Shanghai Advanced Research Institute (SARI) van de Chinese Academie van Wetenschappen (CAS) leverde een nieuwe techniek voor spectrumdetectie, zoeken naar een haalbare manier om het versterkingsleerconcept te combineren met geavanceerde spectrumdetectiemethoden om de prestaties van het cognitieve radionetwerk te optimaliseren onder veelsoortige scenario's in 5G-communicatie.

De onderzoeksresultaten zijn gepubliceerd in het laatste nummer van IEEE draadloze communicatie met de titel "Intelligent Spectrum Sensing:wanneer leren via versterking automatisch wordt herhaald in 5G-communicatie."

Het onderzoeksteam analyseerde verschillende vereisten van verschillende typische 5G-scenario's, en categoriseerde drie speciale modellen met respectieve optimalisatiedoelen voor spectrumdetectietechnieken.

Om adaptief te zijn voor verschillende optimalisatiedoelen, wetenschappers hebben de architectuur ontworpen voor de intelligente spectrumdetectietechniek, proberen rekening te houden met zowel instabiliteits- als aanpassingsproblemen. Numerieke resultaten toonden aan dat de voorgestelde detectietechniek het vermogen heeft om zich aan te passen aan verschillende scenario's met verschillende optimalisatiedoelen.

De onderzoeksresultaten zijn veelbelovend voor praktische toepassingen. Ze zijn toegepast in het SEANET-systeem ontwikkeld door CAS en Alpha, een campusnetwerk gebouwd door CAS en ShanghaiTech University. De resultaten dragen ook bij aan de verdere inzet en promotie van 5G en communicatiesystemen van de volgende generatie in China.