Kognitiva radioapparater förväntas spela en viktig roll för att möta den exploderande trafikefterfrågan på trådlösa system. En kognitiv radionod känner av miljön, analyserar utomhusparametrarna och fattar sedan beslut om dynamisk fördelning av tid-frekvens-rymd-resurser och hantering för att förbättra utnyttjandet av radiospektrumet. För effektiv realtidsprocess kombineras den kognitiva radion vanligtvis med artificiell intelligens och maskininlärningsteknik så att en adaptiv och intelligent fördelning uppnås. I detta dokument presenteras först de kognitiva radionäten, resurserna, målen, begränsningarna och utmaningarna. Sedan introducerar den artificiell intelligens och maskininlärningsteknik och betonar inlärningens roll i kognitiva radioapparater. Sedan presenteras en undersökning av den senaste tekniken inom maskininlärning i kognitiva radioapparater. Litteraturen enkäten är organiserad baserat på olika artificiell intelligens tekniker såsom fuzzy logik, genetiska algoritmer, neurala nätverk, spelteori, förstärkning lärande, stöd vektor maskin, fall-baserat resonemang, entropy, Bayesian, Markov modell, multi-agent system, och artificiell bikoloni algoritm. I detta dokument diskuteras också den kognitiva radioimplementeringen och de inlärningsutmaningar som förutses i kognitiva radiotillämpningar.  Enligt Cisco Visual Networking Index kommer den globala IP-trafiken att nå 168 exabyte per månad 2019 [1] och antalet enheter kommer att vara tre gånger så många som den globala befolkningen. Dessutom är resurserna när det gäller kraft och bandbredd knappa. Därför behövs nya lösningar för att minimera energiförbrukningen och optimera resursfördelningen. Kognitiv radio (CR) introducerades av Joseph Mitola III och Gerald Q. Maguire 1999 för en flexibel spektrumåtkomst [2]. I grund och botten definierade de kognitiv radio som integrering av modellbaserat resonemang med programvaruradioteknik [3]. Under 2005 hade Simon Haykin gjort en översyn av det kognitiva radiokonceptet och behandlat det som hjärndriven trådlös kommunikation [4]. Kognitiv radio är en radio eller ett system som känner av miljön, analyserar dess överföringsparametrar, *Korrespondens: nfa23@aub.edu.lb Department of Electrical and Computer Engineering, American University of Beirut, Beirut, Libanon och fattar sedan beslut om dynamisk resursallokering och hantering för att förbättra utnyttjandet av det elektromagnetiska spektrumet. Generellt syftar radioresursförvaltningen till att optimera utnyttjandet av olika radioresurser så att radiosystemets prestanda förbättras. Till exempel föreslog författarna i [5] en optimal resursfördelning (kraft och bandbredd) i kognitiva radionät (CRN), särskilt i scenariot med spektrumunderlägg, samtidigt som man tog hänsyn till begränsningarna för interferenstemperaturgränser. Optimeringsformuleringarna ger optimala lösningar för resursallokering på, ibland, nackdelen av global konvergens, beräkningstid och komplexitet. För att minska komplexiteten och uppnå effektiv resursallokering i realtid måste kognitiva radionät utrustas med inlärnings- och resonemangsförmåga. Den kognitiva motorn måste samordna verksamheten i CR genom att använda maskininlärningsteknik. Enligt Haykins definition [4] är "kognitiv radio ett intelligent trådlöst kommunikationssystem som är medvetet om sin
En undersökning om toppmoderna maskininlärningsmetoder och inlärningens roll i kognitiv radio presenteras i REF.
Recent advances on artificial intelligence and learning techniques in cognitive radio networks
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}