摘要
认知网络作为下一代无线通信的关键技术之一，能够有效解决频谱资源稀缺问题。
信道分配作为认知网络的核心机制，直接决定了频谱资源的利用效率和网络性能。
本文首先概述了认知网络和信道分配的基本概念，阐述了信道分配的重要性、挑战和研究意义。
其次，对国内外认知网络信道分配的研究现状进行了详细梳理，从基于博弈论、图论和机器学习等不同角度分析了现有信道分配算法的特点、优势和局限性。
在此基础上，重点介绍了近年来新兴的深度学习和强化学习等技术在认知网络信道分配中的应用，并对未来的研究方向进行了展望。
par关键词：认知网络；信道分配；频谱感知；资源优化；深度学习；强化学习
1相关概念#1.1认知网络认知网络(CognitiveNetwork,CN)是一种智能化的无线通信网络，其用户（称为认知用户或次用户）能够感知周围的无线电环境，并根据感知到的信息动态地调整自身的通信参数，例如发射功率、调制方式和工作频率等，以实现对授权频谱资源的机会性接入，从而提高频谱利用率。
#1.2信道分配信道分配是认知网络中一项至关重要的任务，其目标是在满足次用户服务质量(QualityofService,QoS)的前提下，为其分配最佳的频谱资源，以最大限度地提高频谱利用效率和网络吞吐量。
信道分配通常需要考虑多个因素，例如信道质量、用户需求、干扰限制和网络公平性等。
#1.3信道分配的重要性随着无线通信技术的快速发展和移动互联网应用的普及，对无线频谱资源的需求急剧增长，导致频谱资源日益紧张。
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