基于高斯过程回归学习的频谱分配算法

　　针对认知无线网络中认知用户的频谱分配问题，提出了一种基于拍卖理论和高斯过程回归学习的频谱分配算法。该算法基于VCG拍卖模型，考虑认知用户对通信质量的要求，构造出更有效的收益函数。在频谱拍卖过程中，认知用户通过学习拍卖历史数据预测其他认知用户的竞价，并最优化其竞价策略。频谱拍卖人根据各认知用户提交的竞价来分配频谱资源。理论分析和仿真结果证明了该算法是有效的，并且能够提高频谱利用率和认知用户的收益。