认知无线电概要

认知无线电(Cognitive Radio,CR)的学习能力是使它从概念走向实际应用的真正原因。有了足够的人工智能，它就可能通过吸取过去的经验来对实际的情况进行实时响应，过去的经验包括对死区、干扰和使用模式等的了解。这样，CR有可能赋予无线电设备根据频带可用性、位置和过去的经验来自主确定采用哪个频带的功能。随着许多CR相关研究的展开，对CR技术存在多种不同的认识。最典型的一类是围绕Mitola博士提出的基于机器学习和模式推理的认知循环模型来展开研究，他们强调软件定义无线电(Software Defined Radio，SDR)是CR实现的理想平台。

针对CR研究中存在的多种描述，美国FCC提出了CR的一个相当简化的版本。他们在FCC-03322中建议任何具有自适应频谱意识的无线电都应该被称为认知无线电CR。FCC更确切地把CR定义为基于与操作环境的交互能动态改变其发射机参数的无线电，其具有环境感知和传输参数自我修改的功能。CR是一种新型无线电，它能够在宽频带上可靠地感知频谱环境，探测合法的授权用户(主用户)的出现，能自适应地占用即时可用的本地频谱，同时在整个通信过程中不给主用户带来有害干扰。无线电环境中的无线信道和干扰是随时间变化的，这就暗示CR将具有较高的灵活性。CR的应用大多是基于FCC的观点，因此也称CR为频谱捷变无线电、机会频谱接入无线电等。

当前，在频谱政策管理部门的带动下，一些标准化组织采用了CR技术，并先后制定了一系列标准以推动该技术在多种应用场景下的发展。例如，IEEE802.22工作组对基于CR的无线区域网络WLAN的空中接口标准正在制定中，目标是将分配给电视广播的VHF/UHF频带的空闲频道有效的利用起来；IEEE802.16工作组正在着手制定h版本标准，致力于改进如策略、MAC增强等机制以确保基于WiMAX的免授权系统之间、与授权系统之间的共存。此外，ITU也在努力寻找类似CR的频谱共享技术。受CR的潜力及其在无线电领域公认的“下下一件大事情”的激励，国内不少院校和学者也已经开始了这方面的研究，如西安电子科技大学已经开展的2005年度“863”有关CR技术的研究。

认知无线电又被称为智能无线电，它以灵活、智能、可重配置为显著特征，通过感知外界环境，并使用人工智能技术从环境中学习，有目的地实时改变某些操作参数(比如传输功率、载波频率和调制技术等)，使其内部状态适应接收到的无线信号的统计变化，从而实现任何时间、任何地点的高可靠通信以及对异构网络环境有限的无线频谱资源进行高效地利用。认知无线电的核心思想就是通过频谱感知（Spectrum Sensing）和系统的智能学习能力，实现动态频谱分配（DSA：dynamic spectrum allocation）和频谱共享（Spectrum Sharing）。

认知无线电中，次级用户动态的搜索频谱空穴进行通信，这种技术称为动态频谱接入。在主用户占用某个授权频段时，次级用户必须从该频段退出，去搜索其它空闲频段完成自己的通信。

OSSIE (Open Source SCA Implementation Embedded), 是Wireless@Virginia Tech 贡献给开源社区的对软件定义无线电（SDR）尤其是对认知无线电的探索。它的主要目的是用于对软件定义无线电和无线通信技术进行研发和教学。该软件包包含基于JTRS 的软件通信结构（SCA）的SDR 的核心构架、快速开发 SDR 部件和信号波形处理程序的工具、预制部件的库及信号处理程序。而且还包括同Naval Postgraduate School 共同开发的用于实验室练习用的一组免费的练习，用于SDR 的教学和培训用。OSSIE 同GNU Radio 一样都可使用通用软件无线电平台（Universal Software Radio Peripheral - USRP）。

随着无线通信技术的飞速发展，人们可以获得的带宽不断的增加。以移动通信为例，传输速率从最早的不足10kbit/s提高到第三代移动通信技术可以提供2Mbit/s的数据速率只用了不到10年的时间；但即使如此，仍然无法满足人们对于带宽的日益增长的需求。一方面，人们不断开发新的无线通信技术，利用新的频段来提供各种业务；另外一方面，各种改进的调制和编码技术也使得现有频谱的利用效率得以提高。然而，频谱资源终究是有限的。将来会得到规模应用的MIMO和OFDM技术，在可以预见的情况下，能够将频谱的利用效率提高3～4倍，而对于人们对带宽的几十倍、上百倍的需求增长，这种提高显然不能完全的满足要求。频谱资源作为一种极具价值的自然资源，其日趋紧张甚至枯竭已成为不争的事实，而真正要解决这种矛盾，必须对频谱管理方法进行改进。

在单纯通过现有的传输技术无法有效解决频谱利用效率偏低的情况下，各种新的思路应运而生，其核心都是如何有效地实现频谱的重用。该领域存在着以下两个基本的研究方向。

一个研究方向是降低信号的功率谱密度来进行频谱的复用，其典型应用就是超宽带（UWB，UltraWideband）技术。FCC定义信号带宽大于1.5GHz或者信号带宽与中心频率之比大于25%的称为超宽带。UWB技术通过采用频谱重叠的方式占用一段极宽的带宽，并严格限制其信号的发射功率，尽可能地减少给现存系统带来的有害干扰，从而实现与窄带信号的共存和兼容，最终达到频谱复用的目的。

另一个研究方向就是采用一种新的频谱管理技术，以达到充分利用频谱的目的。这种思路的基本出发点就是：在不影响授权频段的正常通信的基础上，具有一定感知能力的无线通信设备可以按照某种机会方式来接入授权的频段内，并动态地利用其频谱。由于频谱资源利用率偏低，在空域、时域和频域都会出现对于当前通信冗余的、可以被利用的频率资源，这些频率资源被称为频谱空穴（SpectrumHoles），如图1所示。认知无线电的基本思路就是基于如何有效地利用这些“频谱空穴”。如果一种通信系统中能完成如下的功能：具备认知功能，以“机会方式”接入频谱的次级用户（SecondaryUser）能够通过对频谱的感知和分析，智能地使用空闲频谱并避免对拥有授权频段的主用户（PrimaryUser）形成干扰；而主用户以最高的优先级使用被授权的频段。当主用户要使用授权频段时，次级用户需要及时停止使用频谱，将信道让给主用户，那么当前频谱效率低下的现状将得以大大的改善。认知无线电就是基于这种思路诞生的。

图1“频谱空穴”示意图

1．JosephMitola对认知无线电的定义

1999年，JosephMitola在他的学术论文中首先提出了认知无线电的概念，并描述了认知无线电如何通过“无线电知识描述语言（RKRL，RadioKnowledgeRepresentationLanguage）”来提高个人无线业务的灵活性。随后，JosephMitola在他的博士论文中详细探讨了这一理论。他认为：认知无线电应该充分利用无线个人数字设备和相关的网络在无线电资源和通信方面的智能计算能力来检测用户通信需求，并根据这些需求提供最合适的无线电资源和无线业务。Mitola的认知无线电的定义是对软件无线电的扩展。认知无线电以软件无线电为平台，并使软件无线电智能化。

2．FCC的认知无线电定义

JosephMitola定义的认知无线电强调“学习”的能力，认知无线电系统需要考虑通信环境中的每一个可能参数，然后做出决定。相比于JosephMitola的定义，FCC针对频谱有效分配问题对认知无线电做出的定义更能为业界所接受。在2003年12月的一则通告中，FCC对认知无线电作出如下定义：认知无线电是能够与所处的通信环境进行交互并根据交互结果改变自身传输参数的无线电。

FCC对认知无线电的这个定义主要是基于频谱资源分配和管理问题提出的。无线频谱资源的规划和使用都是由政府制定的，无线通信设备对频谱的使用需要经过政府的许可。而固定的频谱分配政策导致了频谱不能有效利用的问题。比如分配给蜂窝移动通信系统的频带经常超负荷，而共用频带没有充分使用等。而且频段的利用率在不同的时间和空间也有所不同。

3．其他的认知无线电定义

除了JosephMitola和FCC外，还有很多学者对认知无线电进行了定义。

比如，SimonHaykin结合JosephMitola和FCC的观点，对认知无线电做出如下定义：认知无线电是一个智能无线通信系统，它能感知外界环境，并使用人工智能技术从环境中学习，通过实时改变传输功率、载波频率和调制方式等系统参数，使系统适应外界环境的变化，从而达到很高的频谱利用率和最佳通信性能。

认知无线电的物理平台的实现是以软件无线电平台为基础的，其物理平台结构与软件无线电平台结构基本相同，两者之间的比较如图2所示，它主要在软件无线电平台的基础上增加了感知，学习等功能，以实现其独特的认知能力。

其中，无论对于软件无线电平台还是认知无线电平台，软件部分的硬件支撑都是通用硬件平台。也就是说，从图2可以看出，和软件无线电类似，认知无线电物理平台也主要由射频前端、数模模数转换器以及通用硬件平台3个部分组成。

图2 认知无线电与软件无线电物理平台结构的比较

其中，为软件提供硬件支撑的认知无线电通用硬件平台的组成和结构与软件无线电系统的硬件平台基本类似，但除了常见通信系统所需的数字信号处理外，认知无线电还需要完成频谱感知、频谱分析、频谱判决等认知无线电特有的功能。

而认知无线电平台中使用的A/D和D/A模块的作用和性能指标也与软件无线电系统基本相同。A/D和D/A模块一般集成在通用硬件平台之中。

另外，认知无线电平台射频前端除了完成软件无线电系统所需的不同频段的宽带射频信号和中频信号之间的转换外，还需要协助甚至单独完成宽带频谱感知等认知无线电特有的功能。但就结构而言，认知无线电平台的射频模块与软件无线电平台的射频前端基本类似。关于认知无线电的射频前端技术将在下面重点介绍。

相对软件无线电系统而言，认知无线电系统射频模块的特点就是，它需要协助系统甚至单独完成宽带频谱感知功能。这个功能要求射频模块的射频硬件具有很宽的工作频带范围，从而实现对频谱信息实时的、大范围的测量。和软件无线电射频模块类似，认知无线电射频模块的基本体系结构如图3所示。

图3 认知无线电的宽带射频前端结构

从图3中可以看出，和软件无线电的射频模块类似，认知无线电的射频前端具有混频、放大和自动增益控制等功能，实现大频谱范围内的射频信号与中频信号之间的转换，从而解决A/D的性能不满足对射频信号直接采样的问题。其中，可编程带通滤波器、低噪声放大器、可编程本地振荡器以及混频器和自动增益控制等需要具有与软件无线电平台类似的性能参数。

为了协助完成认知无线电系统的认知功能，对周围无线电环境中的授权用户进行检测，认知无线电系统的射频模块对某些部件的要求要高于软件无线电系统，它要求射频前端具有在大动态范围内检测一个或多个弱信号的能力，即接收机需要具有足够的工作带宽和灵敏度，使其能准确地检测不同频带不同功率电平的主信号。同时，考虑到频谱感知一般由能量检测、特征检测等方法完成，如果射频模块需要单独完成频谱感知，它还需要具有信号处理功能。

国内外认知无线电技术的研究大都集中在物理层、MAC层、网络层的功能方面，如频谱感知、功率控制、频谱共享、频谱移动性管理、认知无线电的安全技术以及认知无线电的跨层设计等技术。

针对认知无线电的发展，世界各国通信专家都密切关注，国内外的大学和科研机构也相续开展了认知无线电技术的研究。其中主要的研究机构有美国国防高级研究计划署（DARPA，DefenseAdvancedResearchProjectsAgency）、维吉尼亚无线通信技术中心、英国移动电信技术虚拟中心多模终端研究小组、布里斯托尔大学通信系统研究中心和欧洲通信协会等。此外，美国加州大学伯克利分校的无线研究中心、荷兰的代尔夫特大学、德国柏林技术学院等也有关于认知无线电方面的研究。

近年来，国内研究机构也开始关注和跟踪该技术，并开展了相关的研究，这些研究机构主要是清华大学、电子科技大学、西安交通大学及香港科技大学等高校。鉴于认知无线电的研究状况，国家“863”计划基金也在2005年首次支持了认知无线电关键技术的研究。

认知无线电技术被视为解决当前频谱资源利用率低的有效方案。各标准化组织和行业联盟纷纷展开对认知无线电技术的研究，并着手制定认知无线电的标准和协议，以其推动认知无线电技术的发展和应用。涉及认知无线电标准化的机构主要有美国电气电子工程师协会（IEEE）、国际电信联盟（ITU）、软件无线电论坛（SDRForum）和美国国防部高级研究计划署（DARPA）等。

IEEE涉及认知无线电的标准最受关注的有两个：IEEE802.22和IEEESCC41（或者称为P1900）。其中，IEEE802.22是采用认知无线电技术为基础的空中接口标准，IEEESCC41的标准化工作主要涉及动态频谱接入的相关技术。另外，我们认为，共存问题、动态频谱选择和功率控制、动态频谱接入等技术都属于认知无线电的范畴。因此，除上述两个标准之外，IEEE还有其他几个标准也涉及认知无线电，如IEEE802.11h、IEEE802.15和IEEE802.16h等。

已经完成的标准化有：（1）IEEE802.16.2-2001，（2）IEEE802.16a-2003，（3）IEEE802.16.2-2004，（4）IEEE802.15.2-2003，（5）IEEE802.15.4-2003，（6）IEEE802.11h-2003。

认知无线电1、在WRAN中的应用

2003年12月，FCC在其规则的第15章公布了修正案。法律规定[7]“只要具备认知无线电功能，即使是其用途未获许可的无线终端，也能使用需要无线许可的现有无线频带”，这为新的无线资源管理技术奠定了法律基础。WRAN的目的就是使用认知无线电技术将分配给电视广播的VHF/UHF频带（北美为54～862MHz）的频率用作宽带访问线路，将空闲频道有效地利用起来。IEEE802.22标准工作组于2005年9月完成了对WRAN的功能需求和信道模型文档，2006年开始对各个公司提交的提案进行审议和合并，并于2006年3月形成了最终的合并提案作为编写标准的基础。

认知无线电2、在UWB中的应用

UWB技术产生于20世纪60年代，当时主要应用于脉冲雷达（ImpulseRadar），美国军方利用其进行安全通信中的精确定位和成像。至20世纪90年代之前，UWB主要应用于军事领域，之后UWB技术开始应用于民用领域。UWB由于具有传输速率高、系统容量大、抵抗多径能力强、功耗低、成本低等优点，被认为是下一代无线通信的革命性技术，而且是未来多媒体宽带无线通信中最具潜力的技术。

认知无线电采用频谱感知技术，能够感知周围频谱环境的特性，通过动态频谱感知来探测“频谱空洞”，合理地、机会性地利用临时可用的频段，潜在地提高频谱的利用率。与此同时，认知无线电技术还支持根据感知结果动态地、自适应地改变系统的传输参数，以保证高优先级的授权主用户对频段的优先使用，改善频谱共享，与其他系统更好地共存。

认知无线电3、在WLAN中的应用

以IEEE802.11标准为基础的无线技术已经成为WLAN技术的主流，通过接入无线网络实现移动办公已经成为很多人生活方式的一部分。随着无线局域网的普及，频谱资源越来越紧张，某些工作频段的通信业务近乎达到饱和状态，无法满足新的业务请求；同时，某些其他频段比较空闲，能够提供更多的可用信道。在这样的背景下，认知无线电技术的出现和发展为解决以上问题带来了新的思路。认知无线电技术能通过不断扫描频谱段，获得这些可用信道的信道环境和质量的认知信息，自适应地接入较好的通信信道，这正是解决WLAN频段拥挤问题的方法。因此认知无线电技术对于WLAN而言更具有吸引力。而且无线局域网具有工作区域小、工作地点灵活、无线环境相对简单等特点，更有利于认知无线电技术的实现。

认知无线电4、在Mesh网络中的应用

无线Mesh网络是近年来出现的具有一种无线多跳（Multi-hop）的网络结构。在Mesh网络中，每个节点可以和一个或者多个对等节点直接通信；同时也能模拟路由器的功能，从邻近节点接收消息并进行中继转发。这样，Mesh网络通过邻近节点之间的低功率传输取代了远距离节点间的大功率传输，实现了低成本的随时随地接入。网络中所有节点之间是相互协作的，如果Mesh网络中的一条链路失效了，网络可以通过替代链路将信息路由到目的地，优化了频谱的使用。

认知无线电和无线Mesh网络结合，正是在增大网络密度和提高服务吞吐量的发展趋势下提出来的，适用于可能有严重的线路争用情况的人口稠密城市的无线宽带接入。认知Mesh网络通过中继方式可以有效地扩展网络覆盖范围，当一个无线Mesh网的骨干网络是由认知接入点和固定中继点组成时，无线Mesh网的覆盖范围能够大大增加。尤其是在受限于视距传输的微波频段，认知Mesh网络将有利于在微波频段实现频谱的开放接入。

认知无线电5、在Ad-hoc中的应用

一般的多跳Ad-hoc网络在发送数据包时会预先确定通信路由。认知无线电技术能够实时地收集信息并且自动选择波形，并向各方通知尚未使用的频率信息，适用于具有不可提前预测的频谱使用模式的应用场景。因此，当认知无线电技术应用于低功耗多跳Ad-hoc网络，能够满足分布式认知用户之间的通信需求。

由于认知无线电系统可根据周围环境的变化动态地进行频率的选择，而频率的改变通常需要路由协议等进行相应调整，因此，基于认知无线电技术的Ad-hoc网络需要新的支持分布式频率共享的MAC协议和路由协议。 2100433B

原有认知结构的清晰性、稳定性、概括性、包容性、连贯性和可辨别性等特性都始终影响着新的学习的获得与保持。奥苏贝尔提出了三个主要的影响有意义学习和迁移的认知结构变量：可利用性、可辨别性和稳定性。

1.认知结构的可利用性是指学习新知识时，原有的认知结构中是否有适当的起固定作用的观念可以利用，即学生原有的认知结构中是否具有用来与新知识发生相互作用的适当观念。在认知结构中是否有适当的起固定作用的观念可以利用，这是影响迁移的第一个重要的认知结构变量。在认知结构中处于较高抽象概括水平的起固定作用的观念，对于新的学习能提供最佳关系和固定点。在新的学习中，如果原有的认知结构中没有适当的、起固定作用的观念可以用来同化新知识，那么，个体往往只能进行机械学习。在这种情况下，新知识不能有效地被固定在认知结构中，从而产生不稳定和含糊的意义，因而无法表现出积极的迁移现象。

根据奥苏贝尔的有意义学习理论，如果学生原有的认知结构中有可利用的知识经验，则有助于学习迁移。例如，学生掌握了“鸟”这一概念，如果要学习“鹦鹉”这一概念，原有认知结构中的上位概念“鸟”和新学习的下位概念“鹦鹉”相互作用，就加深了学生的理解。

2.新的学习任务与原有观念系统可以辨别的程度，是影响有意义学习和迁移的另一个重要的认知结构变量。如果新学习任务不能与学生认知结构中原有的观念清晰地区分，则新的意义很容易被原有意义所取代，从而表现出对新知识的遗忘。

3.原有的起固定作用观念的稳定性，是影响有意义学习与长久保持的第三个重要的认知结构变量。认知结构的稳定性，是指学习新知识时，学生原有认知结构中起固定作用的观念的巩固程度，其巩固程度越强，越有助于学习迁移。

总之，认知结构迁移理论认为，学生学习新知识时，认知结构的可利用性越高、可分辨性越大、稳定性越强，就会越促进新知识学习的迁移。在实际的教学过程中，可以通过改革教材内容和教材呈现方式来改进学生的原有认知结构，进而达到促进学习迁移的目的。奥苏贝尔的认知结构迁移理论代表了从认知观点来解释迁移的一种主流倾向。