频谱切换作为认知无线电的关键技术之一，主要解决授权用户出现、信道状态恶化、地理位置变化及异构网络切换等情况下的频谱资源分配和接入问题。文献提出了一种认知无线电频谱切换技术，分析了检测频谱的短时性和异质性，导致频谱利用时的不稳定性和不确定性。频谱切换不仅会造成一定的传输延迟，而且会影响网络结构，故探索对可用频谱资源进行更高效、更快速的切换直接影响到认知无线电网络的整体性能。
目前为止，在切换方面的研究还很肤浅，鉴于频谱切换在认知无线电技术中的重要性，要使认知无线电技术有新的突破，迫切需要对频谱切换技术进行深入研究。频谱切换技术的发展必将推动认知无线电技术的快速发展，进而推动无线通信领域跨入新时代。本章结合认知无线电的特点介绍频谱切换的相关理论。
在认知无线电中，认知用户通过接入频谱空穴进行业务传输。频谱切换是指授权用户返回信道、认知用户信道恶化不能满足其业务需求、认知用户从一个区域转移到另一个区域，为了避免通信链路的中断，认知用户需要重新寻找并转换到新的可用信道以维持业务通信链路的过程如图4所示。
传统切换不同，传统切换也称为自动链路适应，一般发生在当用户从一个系统小区进入另一系统小区或者从同一系统的一个小区进入另一个小区时，只是用户地理位置的改变导致用户链路的自适应改变，协议层次中只涉及链路层及其以下的变化，而认知无线电中的频谱切换，协议层次从传输层及其以下都要调整相应的传输参数，才能保证频谱切换能够平滑、高效的进行，以最大限度的降低认知用户切换的业务性能损失。此外，传统切换不存在用户间的优先级差别，而认知无线电的频谱切换产生的原因主要是由于授权用户与认知用户共享频谱资源时的优先级差别，授权用户拥有频谱资源的绝对占用权，而认知用户只能在对授权用户不造成有害干扰的情况时机会式接入频谱资源。
基于切换概率的频谱分配算法的算法流程图如下图3.1所示。
这里，我们主要对系统的切换次数和服务质量进行仿真分析，这里所使用的算法仿真参数如下表所示：
表3.1 基于切换概率的频谱分配算法的仿真参数
| 次用户数目M |
50 |
| 信道数目N |
10 |
| 每个频谱空洞的空洞时间参数 |
[1/2000，1/200]均匀分布 |
| 每个次用户的服务所需要的时间 |
[10，300]均匀分布 |
算法仿真结果如下所示：
基于切换概率的频谱分配算法的切换次数性能仿真
基于切换概率的频谱分配算法的服务质量性能仿真
从图3.2的仿真可知，如果一个系统中的次用户数越多，该次用户系统的服务质量概率 PQ 就越小，这就说明对于一个系统来说，需要发生切换的次用户越多，每个次用户的服务质量就越难保证，从而使整个系统的服务质量也随之下降。从图3.3不管频谱空洞是多是少，随着次用户数的不断增加，发生频谱切换的次数也随之增加。这两个仿真图也说明了随着切换次数的增加，系统服务质量明显下降。
对比本章三个算法，可以得到如下仿真结果：
三种算法的切换次数对比仿真
三种算法的服务质量对比仿真
从图3.10和图3.11的仿真结论可知，基于频谱空洞预留算法的频谱分配算法具有最优服务质量和最少的切换的次数，基于频谱空洞预留算法的频谱分配算法性能优于基于最小化切换概率的频谱匹配算法，优于传统的基于切换概率的频谱匹配算法。