基于認知的自適應(yīng)控制機制

朱　江　王　軍　李少謙

摘要：基于認知的自適應(yīng)控制機制是以認知無線電(CR)系統(tǒng)的基本功能與基本目標(biāo)為基礎(chǔ)，對該系統(tǒng)研究方法與研究內(nèi)容的總概括，因此可以用一種認知環(huán)結(jié)構(gòu)來描述這種機制。認知環(huán)包括了幾大構(gòu)件，即環(huán)境、智能系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、觀察、行為等。

關(guān)鍵詞：認知無線電；自適應(yīng)控制；人工智能；認知環(huán)

Abstract:According to the basic functions and objectives of Cognitive Radio (CR) systems, cognition based adaptive control mechanism is the generalization of research content and approach for cognitive radio systems. Therefore, the mechanism is described by a cognition cycle, which contains several components, namely, environment, structure of intelligent systems, observation, action, and so on.

Key words: cognitive radio; adaptive control; artificial intelligence; cognitive cycle

針對將認知的基本概念引入無線通信系統(tǒng)而形成的這一門新的交叉學(xué)科，世界知名的專家Simon Haykin在其參與編寫的《Cognitive Wireless Communication Networks》中研究了人類的智能與無線通信系統(tǒng)之間的關(guān)系，從通信系統(tǒng)的角度描述了認知無線電(CR)系統(tǒng)的基本功能：觀察、學(xué)習(xí)、記憶、決策，即CR系統(tǒng)能夠根據(jù)從歷史信息中所獲得的先驗信息以及當(dāng)前觀察結(jié)果，對所處環(huán)境的信息產(chǎn)生響應(yīng)。這些基本功能具體歸納為：感知環(huán)境，包括無線電環(huán)境、系統(tǒng)內(nèi)和系統(tǒng)間的信息等；從環(huán)境中學(xué)習(xí)；根據(jù)策略來達到控制系統(tǒng)參數(shù)(功率、編碼調(diào)制方案、接入方案、路由選擇等)的目的；節(jié)點以自組織、協(xié)同的方式實現(xiàn)它們之間的通信；通過資源的合理分配來控制節(jié)點之間的通信過程；產(chǎn)生意圖和自我意識。CR系統(tǒng)的基本目標(biāo)：復(fù)雜通信系統(tǒng)中滿足用戶需求的靈活可靠通信；頻譜資源的有效利用。總之，無線電系統(tǒng)中的認知也是一種為獲取客觀環(huán)境中所蘊含知識而進行的信息獲取、分析、存儲、響應(yīng)過程。

1 基于認知環(huán)的自適應(yīng)控制機制

根據(jù)對CR系統(tǒng)基本功能和基本目標(biāo)的歸納，可以看出該系統(tǒng)本質(zhì)上是一種全局閉環(huán)反饋控制系統(tǒng)，從控制論和人工智能的角度講，這種系統(tǒng)是通過基于認知的自適應(yīng)反饋控制機制來實現(xiàn)的[1]。因此，可以用一種環(huán)狀框圖結(jié)構(gòu)描述此類系統(tǒng)的基本功能、目標(biāo)及系統(tǒng)內(nèi)部實體之間的依存關(guān)系。當(dāng)Joseph Mitola III于1999年提出CR的基本概念時，就從軟件計算機的角度用認知計算機環(huán)來描述CR的實現(xiàn)過程[2]。Simon Haykin從信號處理和信息論的角度，用認知信號處理環(huán)來描述CR系統(tǒng)的信號處理、學(xué)習(xí)、自適應(yīng)過程[3]。認知計算機環(huán)是一種高度抽象的概念化模型，沒有具體的實現(xiàn)細節(jié)，所以需要實際的應(yīng)用范例將其具體化。認知信號處理環(huán)是對認知計算機環(huán)的具體化，但主要是從單一收發(fā)對的物理層信號處理角度考慮，縱向的跨層設(shè)計參數(shù)以及橫向的多系統(tǒng)協(xié)同、競爭場景并未納入其中。為此，本論文中將根據(jù)近幾年來CR系統(tǒng)的主要研究內(nèi)容和研究方法，從兩個方面對認知環(huán)模型進行擴充：將橫向的系統(tǒng)間協(xié)同、競爭的概念納入其中，考慮多系統(tǒng)共享無線電資源的場景；將縱向的分層、跨層設(shè)計概念納入其中，不僅考慮了物理層參數(shù)配置的及優(yōu)化目標(biāo)，同時結(jié)合了鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層的問題，以實現(xiàn)聯(lián)合優(yōu)化與參數(shù)配置。

從認知科學(xué)的角度講，一個認知系統(tǒng)由兩大主要部件構(gòu)成：環(huán)境以及處于環(huán)境中的智能系統(tǒng)。智能系統(tǒng)通過觀察來得知環(huán)境對其自身的作用，同時智能系統(tǒng)通過其行為反作用于環(huán)境。如圖1所示，在本文提出的認知環(huán)模型中，將智能系統(tǒng)定義為為實現(xiàn)某通信目標(biāo)而互相依賴的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，具體如物理層的通信收發(fā)對、網(wǎng)絡(luò)層的源節(jié)點、目的節(jié)點及其中繼節(jié)點；環(huán)境分為外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境，外部環(huán)境包括無線電資源、外部系統(tǒng)信息兩方面，而內(nèi)部環(huán)境為智能系統(tǒng)內(nèi)部所觸發(fā)的事件以及內(nèi)部狀態(tài)。智能系統(tǒng)通過感知以獲取無線電資源的狀態(tài)信息，外部系統(tǒng)將自身的信息以消息的形式表達給本系統(tǒng)，而智能系統(tǒng)內(nèi)部的事件和狀態(tài)可以直接獲知。智能系統(tǒng)的行為由所學(xué)習(xí)到的策略所決定，而學(xué)習(xí)過程由分層或跨層的優(yōu)化目標(biāo)所確定的效用以及智能系統(tǒng)從環(huán)境中獲取的信息共同決定。行為一方面作用于外部環(huán)境，另一方面也作用于內(nèi)部環(huán)境。

2 環(huán)境建模

2.1 無線電資源的建模

無線電資源模型主要包括可用性模型以及質(zhì)量模型兩方面，前者包括時間、空間上的可用頻段，后者用無線信道的衰落狀態(tài)描述。

●可用性模型：無線資源的可用性模型可以由兩種不同的模型確定：頻譜機會(或被稱為頻譜洞、頻譜白空間)模型[4]和干擾溫度模型[5]。頻譜機會模型主要由授權(quán)系統(tǒng)流量負荷的統(tǒng)計特性確定，通常可以被建模為符合某種分布的開關(guān)過程，而根據(jù)授權(quán)系統(tǒng)的流量特點，頻譜機會可以分為分時隙和連續(xù)兩類。干擾溫度模型是指即使授權(quán)系統(tǒng)占用某頻段時，只要CR系統(tǒng)引入的干擾不超過干擾溫度限，CR系統(tǒng)就可以使用該頻段。

●質(zhì)量模型：無線資源(信道、頻段)的質(zhì)量模型由接收機端的信噪比決定，而信噪比的變化主要取決于無線信道的衰落。通常情況下，信道衰落大致分為由收發(fā)對之間距離決定的大尺度衰落和多徑效應(yīng)引起的小尺度衰落。大尺度衰落取決于收發(fā)對之間的距離，可以用二維坐標(biāo)標(biāo)明收發(fā)對所處的位置，而位置的變化可以建模為時齊的離散時間馬爾科夫過程。小尺度衰落決定的信噪比可由一種比較通用的離散時間馬爾科夫過程來描述[6]。這種模型下，落在不同區(qū)間的連續(xù)信噪比被量化為離散的狀態(tài)，狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率由狀態(tài)持續(xù)時間、多普勒頻移、量化區(qū)間的上界值和下界值、平均信噪比決定。

2.2 外部系統(tǒng)的建模

當(dāng)多系統(tǒng)共享無線電資源進行通信時，必然會引入對資源的競爭或合作使用的問題。如果有中心控制單元負責(zé)協(xié)調(diào)多系統(tǒng)的資源配置問題，則無需考慮系統(tǒng)間的信息互動，也就不必為各個系統(tǒng)建立其外部系統(tǒng)模型。另一方面，如果各個系統(tǒng)以自組織的方式共享資源，則每個系統(tǒng)就要面臨其他系統(tǒng)組成的外部系統(tǒng)環(huán)境。外部系統(tǒng)的信息包括它們的策略、效用、環(huán)境等，這些信息不會被直接觀察到，而是封裝在協(xié)議內(nèi)以消息的形式被本系統(tǒng)獲得。

由于外部系統(tǒng)與本系統(tǒng)有效用(或回報、收益、利益)沖突的矛盾以及合作共贏的驅(qū)動力，外部系統(tǒng)反饋的消息中所蘊含的信息具有真實性和非真實性差異，此差異通常取決于多個系統(tǒng)的自組織方式，而自組織方式一般有3類：合作、合作加競爭、競爭。

●合作：在這種組織方式下，系統(tǒng)間沒有效用沖突，或者會達成某種有約束力的協(xié)議以規(guī)避、弱化沖突，使得在各方都遵守協(xié)議的情況下，各個系統(tǒng)能獲得比競爭更多的效用。當(dāng)系統(tǒng)間構(gòu)成合作關(guān)系，就比較傾向于向外部系統(tǒng)提供自身的真實信息。例如在某些無能量約束協(xié)同頻譜感知問題的研究中，系統(tǒng)間沒有效用沖突，為獲得較大的頻譜檢測概率和較小的虛警概率，合作的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點都會將真實的感知信息通知給對方[7]。

●競爭：在這種組織方式下，系統(tǒng)間存在效用沖突的關(guān)系，沒有具有約束力的合作協(xié)議來弱化沖突，也沒有引入第三方協(xié)調(diào)機制。因此，在此情況下系統(tǒng)間更傾向于向彼此傳遞非真實信息[8]。

●合作加競爭：在這種組織方式下，某些系統(tǒng)會形成聯(lián)盟或者小團體。聯(lián)盟內(nèi)部的系統(tǒng)間沒有效用沖突會或達成某種有約束力的合作協(xié)議，因此它們之間會比較傾向于互相提供真實信息。而對于聯(lián)盟以外的系統(tǒng)還是以競爭的方式共存，因此信息交互是傾向于非真實性。聯(lián)盟的存在往往會提高聯(lián)盟內(nèi)部系統(tǒng)的效用，降低全部系統(tǒng)的總效用(或社會效用)，降低系統(tǒng)間的公平性。是鼓勵聯(lián)盟的存在還是限制聯(lián)盟的存在與設(shè)計目標(biāo)有關(guān)，比如優(yōu)先保證某些級別較高系統(tǒng)的效用，則可以鼓勵它們形成聯(lián)盟，如果側(cè)重于所有系統(tǒng)的公平性以及總體效用，則應(yīng)該設(shè)計某種規(guī)則限制聯(lián)盟的存在[9]。

值得注意的是，以自組織方式共享資源的系統(tǒng)間是否有意愿傳遞真實信息，取決各自利益獲得可靠保證，而且傳遞真實信息要比傳遞假信息獲得更好、至少是不會更差的效用，這就是要滿足所謂的激勵相容約束。一方面，如果系統(tǒng)間具無效用沖突或者有協(xié)議約束關(guān)系，則傳遞真實信息是能夠提高效用的更好選擇；另一方，如果有沖突，則可以引入某些第三方的協(xié)調(diào)機制、規(guī)則來懲罰傳遞虛假信息的系統(tǒng)，使得各個系統(tǒng)更傾向于傳遞自身真實信息，從而獲得總體系統(tǒng)性能的帕累托改進。因此，可以將外部系統(tǒng)組成的環(huán)境看作社會環(huán)境，它受到外部智能系統(tǒng)的主觀因素影響。

2.3 系統(tǒng)內(nèi)部事件、狀態(tài)的建模

就CR系統(tǒng)而言，系統(tǒng)內(nèi)部有切換請求、呼叫請求、分組到達、路由請求等各層觸發(fā)通信過程的事件。這類事件通常被建模為服從泊松分布、帕累托分布的隨機過程。另一方面，通過引入隊列、寄存器等設(shè)備，將連續(xù)的事件轉(zhuǎn)變?yōu)殡x散的狀態(tài)：隊列里處于等待狀態(tài)的請求個數(shù)、寄存器內(nèi)分組的數(shù)目等。

3 智能系統(tǒng)的觀察

CR系統(tǒng)對其內(nèi)部事件、狀態(tài)可以直接獲知，因此不需要特殊的觀察方法。對于無線電環(huán)境的感知、估計以及對外部系統(tǒng)信息的獲取則需要通過特定的觀察方法。

3.1 無線電環(huán)境的感知、估計

●可用性的感知

頻譜感知的方法可以分為兩類。在單節(jié)點頻譜感知研究方面，有基于匹配濾波的檢測，以及能量檢測、周期特性檢測、基于協(xié)方差矩陣檢測等盲檢測；另一方面，為提高感知靈敏度并克服隱藏終端問題而引入了多節(jié)點協(xié)同頻譜感知。通過多節(jié)點協(xié)同檢測還可以降低系統(tǒng)設(shè)計的復(fù)雜度，由于多節(jié)點檢測提高了整個系統(tǒng)的檢測準(zhǔn)確性，所以可以在滿足系統(tǒng)需求的前提下適當(dāng)?shù)亟档蛯蝹€節(jié)點的檢測性能的要求[10]。

●質(zhì)量的估計

對于大尺度衰落信息可以通過接收機向發(fā)送機反饋的地理位置坐標(biāo)來估計。為獲得小尺度衰落信息，發(fā)送機首先要發(fā)送導(dǎo)頻給接收機，接收機通過導(dǎo)頻估計信道狀態(tài)，并將信道狀態(tài)信息反饋給發(fā)送機。為確保反饋信息的正確性和及時性，CR系統(tǒng)可劃分專門的通用控制信道用于傳輸這些信息。

3.2 外部系統(tǒng)信息的獲取

外部系統(tǒng)的信息不會被直接觀察到，而是封裝在協(xié)議內(nèi)以消息的形式被本系統(tǒng)獲得，因此協(xié)議設(shè)計是系統(tǒng)間信息交互的基礎(chǔ)?；谙鬟f的協(xié)議設(shè)計很大程度上取決于多個系統(tǒng)的自組織結(jié)構(gòu)：

●分布式結(jié)構(gòu)：在這種結(jié)構(gòu)中，沒有專門負責(zé)接收和轉(zhuǎn)發(fā)消息的中心控制器，因此協(xié)議的設(shè)計可以借鑒IEEE802.11標(biāo)準(zhǔn)的CSMA/CA協(xié)議。由于CSMA/CA協(xié)議在設(shè)計時專門預(yù)留了字段用于協(xié)議的擴展，因此這些字段可以用來包裝系統(tǒng)消息[11]。

●分散式結(jié)構(gòu)：這種結(jié)構(gòu)介于集中式和分布式之間，也就是決策或策略是分布式，并不依賴中心控制器，而協(xié)議、信令、控制信息則可以依賴于一個弱化的中心控制器來收集、轉(zhuǎn)發(fā)[12]。

4 智能系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

智能系統(tǒng)的內(nèi)部由3種功能模塊：推理、效用、學(xué)習(xí)，以及兩種存儲模塊：信息庫、策略庫組成。

4.1 功能模塊

●推理：如果環(huán)境是部分可觀察或不可觀察的，則需要通過推理獲得環(huán)境的信息。所謂推理即由一個或幾個已知的判斷，推導(dǎo)出一個未知的結(jié)論的思維過程。其作用是從已知的信息得到未知的信息，特別是可以得到不可能通過觀察獲得的未知信息。比較常用的推理是基于概率分布的貝葉斯推理。

●效用：智能系統(tǒng)從環(huán)境中獲得的與優(yōu)化目標(biāo)相關(guān)的滿足感就是偏好，而效用是用來衡量偏好的尺度，也就是系統(tǒng)獲得的積極或消極影響的衡量標(biāo)準(zhǔn)和參考。本質(zhì)上講效用也是一種函數(shù)，即從環(huán)境信息中歸納出在此環(huán)境下系統(tǒng)的滿足程度[13]。

●學(xué)習(xí)：在學(xué)習(xí)過程中，智能系統(tǒng)獲取環(huán)境的當(dāng)前信息，對環(huán)境采取試探行為，并獲取環(huán)境反饋的對此行為的評價和環(huán)境的遷移。如果智能系統(tǒng)的某一行為導(dǎo)致環(huán)境的獎賞(正效用)，那么智能系統(tǒng)以后產(chǎn)生這個行為的趨勢便會加強；反之，產(chǎn)生這個行為的趨勢將減弱。在系統(tǒng)的行為與環(huán)境反饋的信息及效用的反復(fù)的交互作用中，學(xué)習(xí)功能塊不斷地修改從系統(tǒng)信息到行為的映射，以達到優(yōu)化系統(tǒng)性能目的[14]。

4.2 存儲模塊

●信息庫：如果環(huán)境的觀察結(jié)果真實、完整，則觀察結(jié)果直接進入信息庫，例如CR系統(tǒng)內(nèi)部的事件、狀態(tài)等信息。另一方面，部分可觀察或不可觀察的環(huán)境信息在經(jīng)過推理以后以置信度的形式存儲在信息庫中。所謂置信度就是信息的所有可能取值上的概率測度，例如貝葉斯推理得到的結(jié)果就是以這種形式存在[11]。

●策略庫：所謂策略就是智能系統(tǒng)在給定環(huán)境信息的情況下的行動規(guī)則，也就是說，它規(guī)定了系統(tǒng)在什么時候采取何種行為[15]。策略分為：確定性策略，即給定環(huán)境信息時對應(yīng)的行為是唯一的；混合(或隨機)策略，即給定環(huán)境信息時，采取何種行為依賴于概率分布，這種分布是此時環(huán)境信息決定的所有可能行為上的概率測度。由此可以看出，策略反映了環(huán)境信息和行為的對應(yīng)關(guān)系。

對于CR系統(tǒng)而言，當(dāng)考慮其實現(xiàn)時必然要面臨存儲代價的問題。因此兩種存儲模塊內(nèi)的信息或策略的表述形式及如何壓縮存儲規(guī)模是系統(tǒng)實現(xiàn)的關(guān)鍵問題之一。關(guān)于表述形式，目前有基于無線電擴展標(biāo)識語言以及基于策略核心信息模型的策略描述語言等。關(guān)于存儲規(guī)模的壓縮，有基于特征抽取的方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮存儲法等。

5 智能系統(tǒng)的行為

智能系統(tǒng)的行為是給定環(huán)境信息的條件下系統(tǒng)的決策變量。行為可以分成兩種：一種是負責(zé)處理通信事務(wù)的行為，例如發(fā)射功率、編碼、調(diào)制、接入、調(diào)度、路由選擇等，這種行為與跨層、分層的優(yōu)化目標(biāo)對應(yīng)，例如能效傳輸對應(yīng)自適應(yīng)速率控制(編碼、調(diào)制)；另一種負責(zé)確定以何種消息的形式向外部系統(tǒng)反饋本系統(tǒng)的信息，即確定反饋消息中本系統(tǒng)信息的真實程度，如前所述，這種行為與系統(tǒng)不同的自組織方式對應(yīng)。行為一方面可以改變環(huán)境的遷移規(guī)律，另一方面向外部系統(tǒng)提供信息。

6 結(jié)束語

從前文中的分析中可以看出，CR系統(tǒng)具有感知、推理、學(xué)習(xí)、決策的能力，最終目的在于實現(xiàn)對復(fù)雜系統(tǒng)的頻譜資源高效利用，減少復(fù)雜系統(tǒng)運維對人的依賴性，這些對系統(tǒng)的自適應(yīng)性、智能以及系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)提出了更高的要求。同時，對系統(tǒng)依據(jù)環(huán)境狀態(tài)遷移而自調(diào)整與自控制能力的研究必須在未來無線通信系統(tǒng)的體系架構(gòu)設(shè)計中進行考慮。這一方面意味著新的技術(shù)革新，同時也對無線通信理論提出了新的研究挑戰(zhàn)。目前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界有關(guān)CR系統(tǒng)的理論研究及標(biāo)準(zhǔn)制定正在進行，并取得了一些成果。有理由相信隨著科技的發(fā)展和用戶需求的驅(qū)動，CR系統(tǒng)的研究將得到更大的發(fā)展，并被應(yīng)用到實際當(dāng)中。

7 參考文獻

[1] HAYKIN S. Cognitive radio: brain-empowered wireless communications[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2005, 23(2): 201-220

[2] MITOLA J III. Cognitive radio architecture: the engineering foundations of radio XM[M]. New York, NY, USA: John Wiley & Sons, 2006: 134-138.

[3] HOSSAIN E, BHARGAVA V. Cognitive wireless communication networks[M]. New York, NY, USA: Springer, 2007: 1-43.

[4] HYOI KL, SHIN K G.Efficient discovery of spectrum opportunities with MAC-layer sensing in cognitive radio networks[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2008, 7(5): 533-545.

[5] CLANCY T. Formalizing the Interference Temperature Model[J]. Journal on Wireless Communications and Mobile Computing, 2007, 7(9): 1077-1086.

[6] WANG H S, MOSYERI N. Finite-state markov channel: a useful model for radio communication channels[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 1995, 44 (1): 163-171.

[7] GHASEMI A, SOUSA E S. Collaborative spectrum sensing for opportunistic access in fading environment[C]//Proceedings of 1st IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN'05), Nov 8-11, 2005, Baltimore, MD, USA. Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2005: 131-136.

[8] NEEL J, REED J H, GILLES R P. The role of game theory in the analysis of software radio networks[C]//Proceedings of 2002 SDR Forum Technical Conference: Vol.2, Nov 12-14, 2002, San Diego, CA, USA. NP-3-02.

[9] MATHUR S, SANKAR L, MANDAYAM N B. Coalitions in cooperative wireless networks[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2008, 26(7): 1104-1115.

[10] AKYILDIZ F, LEE W, VURAN M C, et al. Next generation/dynamic spectrum access/ cognitive radio wireless networks: A survey[J]. Elsevier Computer Networks, 2006, 50(13): 2127-2159.

[11] ZHAO Q, TONG L, SWAMI A, et al. Decentralized cognitive MAC for opportunistic spectrum access in ad hoc networks: A POMDP framework[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2007, 25(3): 589-600.

[12] GANDHI S, BURAGOHAIN C, CAO L, et al. Towards real-time dynamic spectrum auctions[J]. Elsevier Computer Networks, 2008, 52 (5): 879-897.

[13] JIANG ZHIMEI, GE YE, LI YE. Max-utility wireless resource management for best-effort traffic[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications. 2005, 4(1): 100-111.

[14] CLANCY C, HECKER J, STUNTEBECK E, et al. Applications of machine learning to cognitive radio networks[J]. IEEE Wireless Communications Magazine, 2007, 14 (4): 47-52.

[15] ZHU JIANG, WEI NING, XU BINGYANG, et al. Optimal and suboptimal access and transmission polices for dynamic spectrum access over fading channels in cognitive radio networks[J]. Chinese Journal of Electronics. 2008, 17(4): 726-732.

收稿日期：2009-01-12

朱江，電子科技大學(xué)通信抗干擾技術(shù)國家級重點實驗室博士研究生，先后參加國家“863”計劃項目、“973”計劃課題、國家自然科學(xué)基金項目等共4項。已錄用和發(fā)表SCI檢索論文2篇，主要研究方向為認知無線電系統(tǒng)、跨層設(shè)計與優(yōu)化。

王軍，電子科技大學(xué)通信抗干擾技術(shù)國家級重點實驗室副教授、在職博士研究生，先后主持和參加國家“863”計劃項目、“973”計劃課題、國家自然科學(xué)基金項目等10余項。已錄用和發(fā)表SCI/EI檢索論文30多篇，申請發(fā)明專利10余項。主要研究領(lǐng)域為無線通信系統(tǒng)中的信號處理技術(shù)，包括MIMO、認知無線電等。

李少謙，電子科技大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，國家”863”計劃通信主題專家組專家。主要研究方向為移動通信與無線通信、個人通信、抗干擾通信技術(shù)。