De laatste tijd neemt het gebruik van draadloze communicatieapparaten die zijn verbonden met verschillende netwerken, zoals Wi-Fi, 4G en 5G, snel toe. Naarmate deze groei voortduurt, wordt het van cruciaal belang om het beperkte spectrum waarbinnen deze apparaten moeten werken efficiënt te beheren. Stel je de communicatie tussen deze apparaten voor als een volgepakte kamer met mensen die tegen elkaar praten; soms kunnen hun gesprekken elkaar overlappen, waardoor verwarring ontstaat. Een soortgelijk scenario, interferentie genoemd, doet zich voor wanneer verschillende, op dezelfde locatie geplaatste draadloze netwerkapparaten hun signaal tegelijkertijd in hetzelfde spectrum verzenden. Als oplossing voor dit probleem richt dit proefschrift zich op het ontwikkelen van effectieve mechanismen voor het delen van spectrum tussen verschillende draadloze technologieën in dezelfde spectrumband. De studie onderzoekt mechanismen om verschillende soorten draadloze signalen en dataverkeerspatronen te herkennen en stelt vervolgens methoden voor om spectrum efficiënter te delen. Het doel is ervoor te zorgen dat verschillende draadloze technologieën naast elkaar kunnen bestaan, zodat gebruikers een betere servicekwaliteit over een breder spectrum kunnen ervaren. Het onderzoek omvat verschillende methoden die machine learning-technieken gebruiken om signalen van verschillende apparaten die gebruik maken van allerhande draadloze netwerken te identificeren en op basis daarvan beslissingen over spectrumresourcebeheer te nemen.