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认知无线电系统组成与运用场景探析

认知无线电系统组成与运用场景探析

本文作者:宋志群 单位:中国电子科技集团公司第五十四研究所

认知无线电系统组成

认知无线电系统是指采用认知无线电技术的无线通信系统,它借助于更加灵活的收发信机平台和增强的计算智能使得通信系统更加灵活。认知无线电系统主要包括信息获取、学习以及决策与调整3个功能模块,如图1所示[3]。

认知无线电系统的首要特征是获取无线电外部环境、内部状态和相关政策等知识,以及监控用户需求的能力。认知无线电系统具备获取无线电外部环境并进行分析处理的能力,例如,通过对当前频谱使用情况的分析,可以表示出无线通信系统的载波频率和通信带宽,甚至可以得到其覆盖范围和干扰水平等信息;认知无线电系统具备获取无线电内部状态信息能力,这些信息可以通过其配置信息、流量负载分布信息和发射功率等来得到;认知无线电系统具备获取相关政策信息的能力,无线电政策信息规定了特定环境下认知无线电系统可以使用的频带,最大发射功率以及相邻节点的频率和带宽等;认知无线电系统具备监控用户需求并根据用户需求进行决策调整的能力。如表1所示,用户的业务需求一般可以分为话音、实时数据(比如图像)和非实时数据(比如大的文件包)3类,不同类型的业务对通信QoS的要求也不同。

认知无线电系统的第2个主要特征是学习的能力。学习过程的目标是使用认知无线电系统以前储存下来的决策和结果的信息来提高性能。根据学习内容的不同,学习方法可以分为3类。第一类是监督学习,用于对外部环境的学习,主要是利用实测的信息对估计器进行训练;第2类是无监督学习,用于对外部环境的学习,主要是提取外部环境相关参数的变化规律;第3类是强化学习,用于对内部规则或行为的学习,主要是通过奖励和惩罚机制突出适应当前环境的规则或行为,抛弃不适合当前环境的规则或行为。机器学习技术根据学习机制可以分为:机械式学习、基于解释的学习、指导式学习、类比学习和归纳学习等。

认知无线电系统的第3个主要特性是根据获取的知识,动态、自主地调整它的工作参数和协议的能力,目的是实现一些预先确定的目标,如避免对其他无线电系统的不利干扰。认知无线电系统的可调整性不需要用户干涉。它可以实时地调整工作参数,以达到合适的通信质量;或是为了改变某连接中的无线接入技术;或是调整系统中的无线电资源;或是为了减小干扰而调整发射功率。认知无线电系统分析获取的知识,动态、自主地做出决策并进行重构。做出重构决策后,为响应控制命令,认知无线电系统可以根据这些决策来改变它的工作参数和/或协议。认知无线电系统的决策过程可能包括理解多用户需求和无线工作环境,建立政策,该政策的目的是为支持这些用户的共同需求选择合适的配置。

认知无线电与其他无线电的关系

在认知无线电提出之前,已经有一些“某某无线电”的概念,如软件定义无线电、自适应无线电等,它们与认知无线电间的关系如图2所示。软件定义无线电被认为是认知无线电系统的一种使能技术。软件定义无线电不需要CRS的特性来进行工作。SDR和CRS处于不同的发展阶段,即采用SDR应用的无线电通信系统已经得到利用,而CRS正处于研究阶段,其应用也正处于研究和试验当中。SDR和CRS并非是无线电通信业务,而是可以在任何无线电通信业务中综合使用的技术。自适应无线电可以通过调整参数与协议,以适应预先设定的信道与环境。与认知无线电相比,自适应无线电由于不具有学习能力,不能从获取的知识与做出的决策中进行学习,也不能通过学习改善知识获取的途径、调整相应的决策,因此,它不能适应未预先设定的信道与环境。可重构无线电是一种硬件功能可以通过软件控制来改变的无线电,它能够更新部分或全部的物理层波形,以及协议栈的更高层。基于策略的无线电可以在未改变内部软件的前提下通过更新来适应当地监管政策。对于较新的无线电网络,因特网路由器一直都是基于策略的。这样,网络运营商就可以使用策略来控制访问权限、分配资源以及修改网络拓扑结构和行为。对于认知无线电来说,基于策略技术应该能够使产品可以在全世界通用,可以自动地适应当地监管要求,而且当监管规则随时间和经验变化时可以自动更新。智能无线电是一种根据以前和当前情况对未来进行预测,并提前进行调整的无线电。与智能无线电比较,自适应无线电只根据当前情况确定策略并进行调整,认知无线电可以根据以前的结果进行学习,确定策略并进行调整。

认知无线电关键技术

认知无线电系统的关键技术包括无线频谱感知技术、智能资源管理技术、自适应传输技术与跨层设计技术等,它们是认知无线电区别传统无线电的特征技术[4,5]。

频谱检测按照检测策略可以分为物理层检测、MAC层检测和多用户协作检测,如图3所示。3.1.1物理层检测物理层的检测方法主要是通过在时域、频域和空域中检测授权频段是否存在授权用户信号来判定该频段是否被占用,物理层的检测可以分为以下3种方式:发射机检测的主要方法包括能量检测、匹配滤波检测和循环平稳特性检测等,以及基于这些方法中某一种的多天线检测。当授权用户接收机接收信号时,需要使用本地振荡器将信号从高频转换到中频,在这个转换过程中,一些本地振荡器信号的能量不可避免地会通过天线泄露出去,因而可以通过将低功耗的检测传感器安置在授权用户接收机的附近来检测本振信号的能量泄露,从而判断授权用户接收机是否正在工作。干扰温度模型使得人们把评价干扰的方式从大量发射机的操作转向了发射机和接收机之间以自适应方式进行的实时性交互活动,其基础是干扰温度机制,即通过授权用户接收机端的干扰温度来量化和管理无线通信环境中的干扰源。MAC层检测主要关注多信道条件下如何提高吞吐量或频谱利用率的问题,另外还通过对信道检测次序和检测周期的优化,使检测到的可用空闲信道数目最多,或使信道平均搜索时间最短。MAC层检测主要可以分为以下2种方式:主动式检测是一种周期性检测,即在认知用户没有通信需求时,也会周期性地检测相关信道,利用周期性检测获得的信息可以估计信道使用的统计特性。被动式检测也称为按需检测,认知用户只有在有通信需求时才依次检测所有授权信道,直至发现可用的空闲信道。由于多径衰落和遮挡阴影等不利因素,单个认知用户难以对是否存在授权用户信号做出正确的判决,因此需要多个认知用户间相互协作,以提高频谱检测的灵敏度和准确度,并缩短检测的时间。协作检测结合了物理层和MAC层功能的检测技术,不仅要求各认知用户自身具有高性能的物理层检测技术,更需要MAC层具有高效的调度和协调机制。

智能资源管理的目标是在满足用户QoS要求的条件下,在有限的带宽上最大限度地提高频谱效率和系统容量,同时有效避免网络拥塞的发生。在认知无线电系统中,网络的总容量具有一定的时变性,因此需要采取一定的接入控制算法,以保障新接入的连接不会对网络中已有连接的QoS需求造成影响。动态频谱接入概念模型一般可分为图4所示的3类。动态专用模型保留了现行静态频谱管理政策的基础结构,即频谱授权给特定的通信业务专用。此模型的主要思想是引入机会性来改善频谱利用率,并包含2种实现途径:频谱产权和动态频谱分配。开放共享模型,又称为频谱公用模型,这个模型向所有用户开放频谱使其共享,例如ISM频段的开放共享方式。分层接入模型的核心思想是开放授权频谱给非授权用户,但在一定程度上限制非授权用户的操作,以免对授权用户造成干扰,有频谱下垫与频谱填充2种。认知无线电中的频谱分配主要基于2种接入策略:①正交频谱接入。在正交频谱接入中,每条信道或载波某一时刻只允许一个认知用户接入,分配结束后,认知用户之间的通信信道是相互正交的,即用户之间不存在干扰(或干扰可以忽略不计)。②共享频谱接入。在共享频谱接入中,认知用户同时接入授权用户的多条信道或载波,用户除需考虑授权用户的干扰容限外,还需要考虑来自其他用户的干扰。根据授权用户的干扰容限约束,在上述2种接入策略下又可以分为以下2种频谱接入模式:填充式频谱接入和下垫式频谱接入。对于填充式频谱接入,认知用户伺机接入“频谱空穴”,它们只需要在授权用户出现时及时地出让频谱而不存在与授权用户共享信道时的附加干扰问题,此种方法易于实现,且不需要现有通信设备提供干扰容限参数。在下垫式频谱接入模式下,认知用户与授权用户共享频谱,需要考虑共用信道时所附加的干扰限制。

在不影响通信质量的前提下,进行功率控制尽量减少发射信号的功率,可以提高信道容量和增加用户终端的待机时间。认知无线电网络中的功率控制算法设计面临的是一个多目标的联合优化问题,由于不同目标的要求不同,存在着多种折中的方案。根据应用场景的不同,现有的认知无线电网络中的功率控制算法可以分成2大类:一是适用于分布式场景下的功率控制策略,一是适用于集中式场景下的功率控制策略。分布式场景下的功率控制策略大多以博弈论为基础,也有参考传统Adhoc网络中功率控制的方法,从集中式策略入手,再将集中式策略转换成分布式策略;而集中式场景下的功率控制策略大多利用基站能集中处理信息的便利,采取联合策略,即将功率控制与频谱分配结合或是将功率控制与接入控制联合考虑等。

自适应传输可以分为基于业务的自适应传输和基于信道质量的自适应传输。基于业务的自适应传输是为了满足多业务传输不同的QoS需求,其主要在上层实现,不用考虑物理层实际的传输性能,目前有线网络中就考虑了这种自适应传输技术。认知无线电可以根据感知的环境参数和信道估计结果,利用相关的技术优化无线电参数,调整相关的传输策略。这里的优化是指无线通信系统在满足用户性能水平的同时,最小化其消耗的资源,如最小化占用带宽和功率消耗等。物理层和媒体控制层可能调整的参数包括中心频率、调制方式、符号速率、发射功率、信道编码方法和接入控制方法等。显然,这是一种非线性多参数多目标优化过程。

现有的分层协议栈在设计时只考虑了通信条件最恶劣的情况,导致了无法对有限的频谱资源及功率资源进行有效的利用。跨层设计通过在现有分层协议栈各层之间引入并传递特定的信息来协调各层之间的运行,以与复杂多变的无线通信网络环境相适应,从而满足用户对各种新的业务应用的不同需求。跨层设计的核心就是使分层协议栈各层能够根据网络环境以及用户需求的变化,自适应地对网络的各种资源进行优化配置。在认知无线电系统中,主要有以下几种跨层设计技术:为了选择合适的频谱空穴,动态频谱管理策略需要考虑高层的QoS需求、路由、规划和感知的信息,通信协议各层之间的相互影响和物理层的紧密结合使得动态频谱管理方案必须是跨层设计的。频谱移动性功能需要同频谱感知等其他频谱管理功能结合起来,共同决定一个可用的频段。为了估计频谱切换持续时间对网络性能造成的影响,需要知道链路层的信息和感知延迟。网络层和应用层也应该知道这个持续时间,以减少突然的性能下降;另外,路由信息对于使用频谱切换的路由发现过程也很重要。频谱共享的性能直接取决于认知无线电网络中频谱感知的能力,频谱感知主要是物理层的功能。然而,在合作式频谱感知情况下,认知无线电用户之间需要交换探测信息,因此频谱感知和频谱共享之间的跨层设计很有必要。在认知无线电系统中,由于多跳通信中的每一跳可用频谱都可能不同,网络的拓扑配置就需要知道频谱感知的信息,而且,认知无线电系统路由设计的一个主要思路就是路由与频谱决策相结合。

认知无线电应用场景

认知无线电系统不仅能有效地使用频谱,而且具有很多潜在的能力,如提高系统灵活性、增强容错能力和提高能量效率等。基于上述优势,认知无线电在民用领域和军用领域具有广阔的应用前景。

频谱效率的提高既可以通过提高单个无线接入设备的频谱效率,也可以通过提高各个无线接入技术的共存性能。这种新的频谱利用方式有望增加系统的性能和频谱的经济价值。因此,认知无线电系统的这些共存/共享性能的提高推动了频谱利用的一种新方式的发展,并且以一种共存/共享的方式使获得新的频谱成为可能。认知无线电系统的能力还有助于提高系统灵活性,主要包括提高频谱管理的灵活性,改善设备在生命周期内操作的灵活性以及提高系统鲁棒性等。容错性是通信系统的一项主要性能,而认知无线电可以有效改善通信系统的容错能力。通常容错性主要是基于机内测试、故障隔离和纠错措施。认知无线电对容错性的另一个优势是认知无线电系统具有学习故障、响应和错误信息的能力。认知无线电系统可以通过调整工作参数,比如带宽或者基于业务需求的信号处理算法来改善功率效率。

认知无线电所要解决的是资源的利用率问题,在农村地区应用的优势可以总结为如下。农村无线电频谱的使用,主要占用的频段为广播、电视频段和移动通信频段。其特点是广播频段占用与城市基本相同,电视频段利用较城市少,移动通信频段占用较城市更少。因此,从频率域考虑,可利用的频率资源较城市丰富。农村经济发达程度一般不如城市,除电视频段的占用相对固定外,移动通信的使用率不及城市,因此,被分配使用的频率利用率相对较低。由于农村地广人稀,移动蜂窝受辐射半径的限制,使得大量地域无移动通信频率覆盖,尤其是边远地区,频率空间的可用资源相当丰富。

在异构无线环境中,一个或多个运营商在分配给他们的不同频段上运行多种无线接入网络,采用认知无线电技术,就允许终端具有选择不同运营商和/或不同无线接入网络的能力,其中有些还可能具有在不同无线接入网络上支持多个同步连接的能力。由于终端可以同时使用多种无线网络,因此应用的通信带宽增大。随着终端的移动和/或无线环境的改变,可以快速切换合适的无线网络以保证稳定性。

在军事通信领域,认知无线电可能的应用场景包括以下3个方面。认知抗干扰通信。由于认知无线电赋予电台对周围环境的感知能力,因此能够提取出干扰信号的特征,进而可以根据电磁环境感知信息、干扰信号特征以及通信业务的需求选取合适的抗干扰通信策略,大大提升电台的抗干扰水平。战场电磁环境感知。认知无线电的特点之一就是将电感环境感知与通信融合为一体。由于每一部电台既是通信电台,也是电磁环境感知电台,因此可以利用电台组成电磁环境感知网络,有效地满足电磁环境感知的全时段、全频段和全地域要求。战场电磁频谱管理。现代战场的电磁频谱已经不再是传统的无线电通信频谱,静态的和集重视的频谱管理策略已不能满足灵活多变的现代战争的要求。基于认知无线电技术的战场电磁频谱管理将多种作战要素赋予频谱感知能力,使频谱监测与频谱管理同时进行,大大提高了频谱监测网络的覆盖范围,拓宽了频谱管理的涵盖频段。

结束语

如何提升频谱利用率,来满足用户的带宽需求;如何使无线电智能化,以致能够自主地发现何时、何地以及如何使用无线资源获取信息服务;如何有效地从环境中获取信息、进行学习以及做出有效的决策并进行调整,所有这些都是认知无线电技术要解决的问题。认知无线电技术的提出,为实现无线环境感知、动态资源管理、提高频谱利用率和实现可靠通信提供了强有力的支撑。认知无线电有着广阔的应用前景,是无线电技术发展的又一个里程碑。

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