認知無線電體系結構分析*

(中國西南電子技術研究所，成都 610036)

1 引 言

認知無線電臺[1]動態(tài)地感知無線通信環(huán)境，利用人工智能等技術，進行推理、學習與決策，實時改變自身發(fā)射功率、頻率、編碼調制方式等參數(shù)或設定，以適應外部環(huán)境的變化，從而優(yōu)化自身或網絡的傳輸性能。高頻譜利用率與高可靠通信是認知無線電(Cognitive Radio,CR)的出發(fā)點。

受限于功率與天線尺寸，移動終端的頻譜資源十分有限，且目前授權占用的頻譜管理方式導致了頻譜資源的極大浪費[2]；另外，無線環(huán)境的開放性使得通信更易受到干擾。所以，高頻譜利用率與高可靠通信正是無線通信日益重要的兩個需求。認知無線電通過動態(tài)接入授權用戶空置的頻譜，根本性地提高了頻譜效率。與之相比，CDMA、OFDM和MIMO等技術提高頻譜效率的能力則顯得微不足道。認知無線電動態(tài)監(jiān)測環(huán)境變化并實時優(yōu)化傳輸方案與性能，使得無線通信進一步提高頻譜效率的同時，也具有了內在的高可靠性，相比于跳頻、擴頻等現(xiàn)有方式，則更為智能與可靠。

認知無線電最早由Joseph Mitola提出[1]，隨后，包括FCC[3]在內的多家機構和以Simon Haykin[4]為代表的諸多學者均對認知無線電的定義進行了闡述。這些定義最后都逐漸統(tǒng)一為：認知無線電是以動態(tài)感知、人工智能的學習與決策以及可實時重配置為手段，以優(yōu)化利用頻譜和高可靠通信為目的的無線通信系統(tǒng)。

認知無線電自提出至今，已在全球范圍內得到了廣為關注與大力研究。如美國的Berkeley[5-6]、Rutgers[7]、德國Karlsruhe[8]等大學機構在認知無線電的網絡體系結構、頻譜接入算法、空間信號檢測和分析及QoS保證機制等方面取得了較為重要的成果。但是，還未見到關于一個完整的認知無線電系統(tǒng)的研究報告。

IEEE已于2004年10月正式成立IEEE 802.22無線區(qū)域網(WRAN)工作組，2007年下半年完成了標準化工作[9]。IEEE 802.22的核心技術就是CR技術。

本文對認知無線電體系進行闡述，包括認知無線電網絡體系、認知無線電終端體系以及關鍵技術。

2 認知無線電網絡體系

認知無線電網絡是由各種通信系統(tǒng)或網絡組成的異構網絡。這種異構性表現(xiàn)在無線接入技術、網絡、用戶終端以及服務提供者各方面。認知無線電網絡體系的設計需要站在優(yōu)化整個網絡的角度，而不僅是提高鏈路上的頻譜效率。在用戶看來，網絡優(yōu)化意味著總是能夠在任何時間任何地點滿足其需求。

2.1 網絡架構

認知無線電的基本組成包括移動站(MS)、基站/接入點(BS/AP)和骨干/核心網。這3種基本組成可構成集中式網絡、分布式的Ad Hoc網絡以及Mesh網[10]。

如圖1(a)所示，在集中式的網絡架構中，MS僅僅與BS/AP直接進行通信。在同一小區(qū)的MS之間通信必須通過BS/AP進行轉發(fā)，不同小區(qū)MS之間的通信則需要骨干/核心網進行路由。

如圖1(b)所示，在Ad Hoc的網絡架構中，不存在基礎設施。如果某個MS發(fā)覺附近存在另一個MS，且它們可以通過一定的標準/協(xié)議進行互聯(lián)，則會建立連接，形成Ad Hoc網絡。不同的鏈路之間可能采用不同的通信技術。認知無線電臺之間可以通過現(xiàn)存的協(xié)議(如WiFi、藍牙)或者動態(tài)地利用頻譜空穴進行通信。

如圖1(c)所示，認知無線電Mesh網絡架構是集中式架構與Ad Hoc架構的結合，也將是更為普遍的認知無線電網絡架構。BS/AP作為無線路由器構成無線骨干網。MS之間可直接通信，可接入到BS/AP，也可利用其余MS進行多跳中繼，接入到BS/AP。部分BS/AP可作為網關接入到有線骨干/核心網中。由于并不是所有的BS/AP都需接入有線骨干/核心網，所以，網絡的架設與規(guī)劃都更靈活，耗費更少。由于BS/AP具有認知能力，而潛在可用的頻譜空穴較多，所以，BS/AP構成的無線鏈路足以提供無線骨干網的能力。

(a)集中式網絡架構

(b)Ad Hoc架構

(c)Mesh架構

2.2 節(jié)點與鏈路

認知無線電網絡中可包含兩類系統(tǒng)：主用戶系統(tǒng)與認知無線電系統(tǒng)[10]。

主用戶系統(tǒng)在某些頻段具有最高的接入優(yōu)先級，被稱為這些頻段的授權用戶，對應頻段則稱為其授權頻段。主用戶系統(tǒng)在其授權頻段的工作不得受其它非授權用戶的影響。認知無線電系統(tǒng)往往不具有授權頻段，而是通過動態(tài)地接入頻譜空穴進行工作。

主用戶系統(tǒng)與認知無線電系統(tǒng)均具有MS和BS/AP，所以，認知無線電網絡中包含4類節(jié)點：主用戶MS(PR-MS)、主用戶BS/AP(PR-BS/AP)、認知無線電MS(CR-MS)、認知無線電 BS/AP(CR-BS/AP)。其節(jié)點間鏈路關系如表1所示。

表1 認知無線電網絡鏈路關系

由表1可知：

(1)作用范圍內的CR-MS之間可直接通信，并可協(xié)同感知各頻段的頻譜空穴。需要有公用控制信道，用于交換頻譜空穴信息；

(2)CR-BS可動態(tài)地感知可用頻譜，并與其作用范圍內的CR-MS通信。在CR-BS的協(xié)作下，CR-MS可接入骨干網或與其它通信系統(tǒng)；

(3)CR-MS可將自身配置為PR-MS，并接入PR-BS；

(4)CR-BS/AP可以形成Mesh網的無線骨干網，它們可利用認知能力，動態(tài)選擇頻譜接入，從而具有大的容量。它們中的一部分可接入有線骨干/核心網，從而為整個認知無線電網絡提供了骨干/核心網的接入能力；

(5)PR-MS與PR-BS/AP之間直接通信。PR-BS/AP負責管理本區(qū)域的通信，并為PR-MS提供對骨干/核心網的接入能力；

(6)CR-MS或CR-BS/AP將自身配置為主用戶系統(tǒng)的一部分，從而具有與PR-MS的通信能力；

(7)PR-MS之間，可建立Ad Hoc的網絡連接。

3 認知無線電終端結構

認知無線電終端最主要特征是其對環(huán)境的感知、學習以及基于獲得知識的通信方案決策能力。為了動態(tài)加載實時修改的通信方案，認知無線電還必須具有可重配置的無線電平臺，通常基于軟件無線電技術。所以，認知無線電終端體系結構如圖2所示，主要包括認知引擎與可重配置無線電平臺[11]。

圖2 認知無線電終端結構

認知無線電受到多方面的約束，包括無線通信、無線電工程、機器學習、頻譜管理、應用服務、市場以及其它方面。一般主要考慮的域為政策域、無線電域和用戶域。政策域主要包括管理規(guī)則，如頻率規(guī)劃、發(fā)射功率和干擾限制。政策域確保認知無線電操作的安全性與合法性。用戶域描述接入優(yōu)選和性能等由使用者提出的需求，主要包括如接入可用性、服務類型與QoS等目標。認知無線電臺需要自適應地調整操作，滿足這些要求。無線電域主要包括無線電環(huán)境與無線電平臺。結合相應的外部環(huán)境和自我感知，以兩種形式支持機器推理：在許可的情況下達到目標或者在資源受限情況下附加約束。

認知無線電的認知引擎從這3個域獲取知識，建立起環(huán)境圖，利用人工智能，形成資源調配決策，對無線電平臺進行重配置，并通過多次學習和修正，獲得電臺資源利用以及頻率資源利用的優(yōu)化。

認知引擎包括以下幾個主要方面：

(1)環(huán)境感知模塊：主要處理、收集和識別各域的信息。無線電域(環(huán)境、性能與無線電資源)、用戶域、政策域以及安全域的信息均被提取，并對各域進行建模，向認知引擎的學習核匯報；

(2)方案制定模塊：根據(jù)當前輸入的問題場景，包括環(huán)境、用戶目標和可用資源等，進行基于以往知識的推理，制定電臺傳輸方案；

(3)方案優(yōu)化模塊：利用遺傳算法，進行進化搜索，對傳輸方案優(yōu)化，使之性能在可能的情況下最好，或者適應新的環(huán)境；

(4)知識庫：包含各個域的知識數(shù)據(jù)，如態(tài)勢信息、性能標準以及推理和學習的通用準則等；

(5)知識進化器：在方案執(zhí)行后，對性能進行評估，與方案優(yōu)化模塊之間進行迭代，獲得優(yōu)化的方案，并在這些過程中進行學習，更新知識庫；

(6)接口模塊：主要包括認知引擎與各個域的接口。認知引擎通過平臺獨立的電臺域接口，可以在不改變自身算法的情況下，對不同的電臺硬件進行監(jiān)視、配置與控制。認知引擎還通過對應接口獲取用戶域和政策域的信息。

認知無線電基于圖2所示的體系架構，通過認知循環(huán)實現(xiàn)對外界的智能反應。在認知循環(huán)中，終端的智能通過推理、決策、自適應與知識積累來獲得進化。如圖3所示，認知無線電的認知循環(huán)包括內外兩層。

圖3 認知循環(huán)

外循環(huán)由信息識別、自適應行為構成，直接與各個域交互。外循環(huán)感知環(huán)境，提取波形特征、干擾、信道特性、用戶要求、頻譜管理規(guī)范等信息，并將它們提供給內循環(huán)。同時，外循環(huán)解析內循環(huán)給出的方案，產生自適應指令，由無線電平臺執(zhí)行。

內循環(huán)則利用人工智能，構成通用的方案決策與自學習。在新方案的產生與執(zhí)行過程中，知識庫通過反饋與推理，獲得更新。認知引擎即在進化其知識的過程中，進行著自學習。

4 認知無線電關鍵技術

認知無線電中關鍵技術包括網絡路由、功率控制、頻譜分配、頻譜感知與信道估計、自適應數(shù)據(jù)傳輸以及可重配置平臺等，在此僅對頻譜感知、頻譜分配與功率控制進行闡述。

4.1 頻譜感知

認知無線電頻譜感知包括兩個層面[11]：第一個層面是頻譜能量感知，獲得頻帶占用情況的知識，進而選擇適當?shù)男诺琅c功率進行通信；第二個層面是對感興趣頻帶的波形進行感知，或者對信道進行感知建立信道傳播模型。感知到的波形知識支持電臺認識到該頻帶已存在電臺的通信方式，從而可與其通信，實現(xiàn)網內電臺對資源的協(xié)同利用。對信道波形感知涉及從射頻到基帶信號處理的整個鏈路，包括載波同步、編碼調制信號的分類識別等。對信道的感知用于支撐傳輸方案決策。

目前，多數(shù)研究集中于第一層面?；镜臋z測手段有匹配濾波、能量檢測、循環(huán)特征檢測等。但由于多徑等衰落的影響，依靠網絡中單個節(jié)點的檢測性能還有待提高。有學者提出了多天線和多節(jié)點協(xié)作檢測技術[12-15]，通過空間分集，提高頻譜感知性能。

4.2 頻譜分配

認知無線電網絡中存在主用戶系統(tǒng)與認知系統(tǒng)。主用戶系統(tǒng)在其授權頻段內工作，當其一定時間或空間空置該頻段時即形成頻譜空穴，認知系統(tǒng)可接入頻譜空穴。但是主用戶在該頻段具有優(yōu)先權，認知系統(tǒng)不得在該頻段對主用戶造成干擾。另外，認知無線電系統(tǒng)的頻譜分配還要受到很多政策、標準及接入?yún)f(xié)議的限制。所以，認知無線電的頻譜接入本質上是受限的頻譜分配問題，即在認知用戶可用頻譜根據(jù)主用戶占用情況動態(tài)變化的條件下，確定哪些認知用戶可以接入網絡并如何協(xié)調這些認知用戶優(yōu)化頻譜分配。

在上文所述約束下，認知無線電動態(tài)頻譜分配主要以最大化頻譜利用率為目標，同時考慮干擾的最小化和接入的公平性。Mitola提出認知無線電后，在文獻[16]中給出了標準的無線禮儀協(xié)議的初始框架，主要包括主用戶與認知用戶之間交互的租用頻譜協(xié)議、當主用戶再次出現(xiàn)時服從的補償協(xié)議、頻譜使用優(yōu)先級協(xié)議等。目前，頻譜分配方法的研究熱點是基于博弈論及其改進[17](如貝葉斯對策等)。改進型博弈方法嵌入了學習功能，使電臺在頻譜分配方面具有學習能力。同時很多研究以圖著色理論為工具豐富了認知無線電的動態(tài)頻譜分配[18]。認知無線電頻譜分配方法可分為集中式[19]與分布式，也可分為合作方式與非合作方式[20-21]。具體采用的方式由網絡架構與關鍵算法的要求決定。

一般的頻譜分配算法大都假設認知用戶己知全部頻譜的準確可用情況。但實際上，由于硬件條件、認知用戶的能量限制、傳輸特性的影響以及檢測算法的誤檢和虛警都會影響MAC層頻譜分配算法的性能。所以，目前有研究把物理層檢測性能與MAC層的接入策略聯(lián)合考慮，而這也是認知無線電系統(tǒng)實現(xiàn)時必須考慮的。

4.3 功率控制

認知無線電環(huán)境下多用戶功率控制技術尚處于初始研究階段。認知無線電功率控制的目標是：在不對主用戶造成干擾的情況下，確保認知用戶的服務質量。另外，信號檢測與功率控制的時間應足夠短，以適應認知無線電空閑頻譜快速時變的要求。所以，認知無線電功率控制算法還需要具有較低的復雜度。總之，認知無線電功率控制是一個多目標優(yōu)化的過程。

現(xiàn)有功率控制算法主要分為分布式場景與集中式場景兩類。分布式場景大多以博弈論為基礎[22]。自組織網絡中的功率控制方法也可借鑒[23]。對于集中式，由于BS掌握網內拓撲、頻率分配等方面信息，所以其功率控制相對容易，還可與頻譜分配、接入控制進行聯(lián)合考慮[24-25]。

5 結 語

認知無線電臺感知外部環(huán)境，動態(tài)地對空閑頻譜優(yōu)化利用，是高效利用頻譜的高可靠通信系統(tǒng)，其價值或意義主要體現(xiàn)在無線網絡的應用中。認知無線電網絡包括主用戶系統(tǒng)與認知用戶系統(tǒng)，可具有集中式、Ad Hoc式與Mesh式3種架構，后者具有更為廣泛的適用性。其中，主用戶系統(tǒng)在其授權頻段享有優(yōu)先接入權。在結構上，除了感知部分外，認知無線電臺與普通電臺的區(qū)別還在于它具有認知引擎。認知引擎以及對外感知使得電臺可根據(jù)外部環(huán)境或規(guī)則的變化，進行通信方案決策、推理學習、智能地自適應優(yōu)化傳輸。認知無線電的關鍵技術包括網絡層的路由、MAC層的功率控制與頻譜分配以及物理層的頻譜感知、信道估計和自適應傳輸?shù)取?/p>

參考文獻：

[1] Mitola III J.Cognitive radio for flexible mobile multimedia communications[C]//Proceedings of the 6th IEEE International Workshop on Mobile Multimedia Communication.San Diego, CA:IEEE,1999: 3-10.

[2] Hoven N K. On the feasibility of cognitive radio, Master of Science[D]. Berkeley:University of California,2005.

[3] FCC Et Docket no. 03-322， Notice of proposed rule making and order[S].

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

[5] Brodersen R W,Wolisz A, Cabric D, et al. CORVUS: a cognitive radio approach for usage of virtual unlicensed spectrum[Z].UC Berkeley：Berkeley Wireless Research Center,2004.

[6] Cabric D,Mishra S M, Broderson R W.Implementation issuses in spectrum sensing for cognitive radio[C]//Proceedings of the 38th Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers.USA:[s.n.]，2004:772-776.

[7] Ackland B,et al. NeTS-ProWIN: high performance cognitive radio platform with integrated physical and network layer capabilities[Z]. Technical Report,2004.

[8] Menguc，Jondral F. Extracting the channel allocation information in a spectrum pooling system using a prefilter delay and multiply nonlinearity[C]//Proceedings of the 2003 IEEE Workshop on Statistical Signal Processing.St.Louis, USA:IEEE,2003:46-49.

[9] 郭彩麗,張?zhí)炜?曾志民,等. 認知無線電關鍵技術及應用的研究現(xiàn)狀[J].電信科學，2006,22(8):50-55.

GUO Cai-li,ZHANG Tian-kui,ZENG Zhi-min,et al.Investigation on key techniques and applications of cognitive radio[J].Telecommunication Science，2006,22(8):50-55.(in Chinese)

[10] Chen K-C, Peng Y-J,et al. Cognitive Radio network architecture: part I-General structure[C]//Proceedings of the second international conference on ubiqutious information management and communication.Korea:[s.n.],2008:114-119.

[11] Bin Le, Francisco A.G. Rodriguez,et al.A public safety Cognitive Radio node[C]//Proceedings of the SDR’07 Technical conference and product exposition.Denver,CO:[s.n.],2007.

[12] Cabric D, Mishra S M, Brodersen R W.Implementation issues in spectrum sensing for cognitive radios[C]//Proceedings of the 38th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers.USA:[s.n.],2004:772-776.

[13] Ghasemi A， Sousa E S. Collaborative spectrum sensing for opportunistic access in fading environments[C]//Proceedings of 1st IEEE Sympium New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks.Baltimore, USA：IEEE, 2005:131-136.

[14] Pandharipande A, Jean-Paul M G Linnartz. Performance analysis of primary user detection in a multiple antenna cognitive radio[C]//Proceedings of IEEE international conference on communications(ICC′07).[S.l.]:IEEE,2007:6482-6486.

[15] Dobre O A, Abdi A, Bar-Ness Y.Selection combining for modulation recognition in fading channels[C]//Proceedings of IEEE Military Communications Conference(MILCOM′05).[S.l.]：IEEE,2005: 2499-2505.

[16] Mitola J.Cognitive radio for flexible mobile multimedia communications[J].Mobile Networks and Applications,2001,6(5):435-441.

[17] Nie, C Comaniciu. Adaptive channel allocation spectrum etiquette for cognitive radio networks[J]. Mobile Networks and Applications,2006,11(6):779-797.

[18] Wang Wei,Liu Xin.List-coloring based channel allocation for open-spectrum wireless networks[C]//Proceedings of IEEE Fall VTC 2005.[S.l.]:IEEE,2005:690-694.

[19] Brik V, Rozner E, Banarjee S, et al.DSAP: a protocol for coordinated spectrum access[C]//Proceedings of IEEE DySPAN.[S.l.]:IEEE,2005:611-614.

[20] Cao L, Zheng H. Distributed spectrum allocation via local bargaining[C]//Proceedings of the 2nd IEEE International Conference on Sensor,Ad Hoc communication and Networks.[S.l.]:IEEE,2005:475-486.

[21] Cao L,ZHENG Hai-tao.Distributed Rule-Regulated spectrum sharing[J].IEEE Journal on selected areas in communications, 2008,26(1):130-145.

[22] Wang W, Cui Y L, Peng T,et al.Noncooperative Power Control Game with Exponential Pricing for Cognitive Radio Network[C]//Proceedings of IEEE 65th Vehicular Technology Conference Spring. Dublin,Ireland:IEEE,2007:3125-3129.

[23] Qian L J,Li X F,Attia J，et al.Power Control for Cognitive Radio Ad Hoc Networks[C]//Proceedings of 15th IEEE Workshop on Local and Metropolitan Area Networks.[S.l.]:IEEE,2007:7-12.

[24] Hoang A T, Liang Y C.A Two-Phase Channel and Power Allocation Scheme for Cognitive Radio Networks[C]//Proceedings of IEEE 17th International Sympium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications.[S.l.]:IEEE,2006:1-5.

[25] Zhang L, Liang Y C,Xin Y.Joint Admission Control and Power Allocation for Cognitive Radio Networks[C]// Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics,Speech and Signal Processing.[S.l.]:IEEE,2007：673-676.