在认知无线电频谱感测领域，自适应静默期管理机制（ASPM）改善了传统静默期管理机制（TSPM）的时间资源利用率低的问题。 但是，在低信噪比（SNR）的情况下，ASPM算法将增加主要用户（PU）错过检测的可能性。 针对这一问题，本文提出了一种改进的自适应静默周期管理算法，该算法可以结合来自数据通信的反馈信息和前一周期的感知结果，自适应地调整当前周期的感知参数。 信道中的反馈信息是通过频率资源而不是时间资源来实现的，以适应时变信道中的参数变化。 蒙特卡罗模拟结果表明，在低信噪比条件下，IA-SPM的

在认知无线电频谱感测领域，自适应静默期管理机制（ASPM）改善了传统静默期管理机制（TSPM）的时间资源利用率低的问题。 但是，在低信噪比（SNR）的情况下，ASPM算法将增加主要用户（PU）错过检测的可能性。 针对这一问题，本文提出了一种改进的自适应静默周期管理算法，该算法可以结合来自数据通信的反馈信息和前一周期的感知结果，自适应地调整当前周期的感知参数。 信道中的反馈信息是通过频率资源而不是时间资源来实现的，以适应时变信道中的参数变化。 蒙特卡罗模拟结果表明，在低信噪比条件下，IA-SPM的