浅谈认知无线电的关键技术

浅谈认知无线电的关键技术

摘要：认知无线电是一种通过与其运行环境交互而改变其发射参数提高频谱利用率的新的智能技术。论文首先分析了认知无线电提出的现实意义，然后在描述认知无线电的概念和模型的基础上，结合已有的研究，讨论了频谱环境感知、干扰温度、频谱汇聚共享、动态频谱管理等关键问题。最后，基于前面的研究提出了对认知无线电未来的展望。

关键词：认知无线电，频谱感知，干扰温度，频谱汇聚共享，动态频谱管理

1 引言

随着人类社会信息化程度的不断提高，无线服务重点已向视频、高清晰图像等需要较宽的频谱和较高下载速率方向转移，使本来就稀缺的无线电频谱资源显得更趋于紧张。但通过美国联邦通信委员会（FCC）频谱策略任务工作报告显示：在任何一个特定时刻，人们所用到的频谱只占美国所有可用频谱的2％～6％。因此部署下一代无线服务所需的可用频谱并不短缺，实际上还十分充足。只不过是我们以前始终没有有效的利用这些空闲信道而已。

为了解决频谱利用率低的问题，Joseph·Mitola 在软件无线电的基础上提出了认知无线电（Cognitive Radio，CR）的概念[1]。认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新技术，具有认知功能的无线通信设备依靠人工智能的支持能够感知周围的频谱环境，利用那些已经分配给授权用户，但在某一特定时刻和环境下并未被使用的频带，即动态再利用“频谱空穴”，并在此基础上改变其

功率、频率、调制以及一些其它的参数以求更高的频带利用率。

2 认知无线电体系结构及功能模型

认知无线电这个概念最初是有Joseph Mitola博士在1999年提出的，他在当年的学术论文[1]

中是这样描述的，认知无线电可以通过“无线电知识表示语言”提高个人无线业务的灵活性，并在2000变详细讨论了这一理论。认知无线电核心思想是使CR节点具备学习能力，能感知周围频谱环境并与其它节点交互信息，以利用该空间的空闲频谱，进而提高频谱的利用率。

CR之所以可以利用过去的经验并对周围情况做出实时相应，根本原因在于其学习能力。有了足够的学习能力，CR节点就可以根据可用频谱信息、位置信息以及历史信息，并在一定的协议框架下确定自己即将使用的频段。随着CR研究的深入，对这种技术的认识也存在一些差异，其中最典型的一种是Mitola博士提出的基于及其学习和模式推理的认知循环模型[5]。该理论指出软件无线电（Software Defined Radio, SDR）是CR技术实现的理想平台。

认知无线电网络内存在主用户（Primary User, PU）和次用户（Secondary User, SU）之分。主用户指的是已经被授予频段许可的通信设备，具有该许可频段的优先使用权；而次用户指的是使用认知无线电技术的用户，能够通过租赁或者其它手段取得某个频段的使用权。由于主用户并不是一直都处于活动状态，在时间和空间上会形成一个个频谱空穴。次用户所做的正是充分地利用这些频谱空穴，当在该频段上出现主用户时将自动让出该频段，或者通过某种功率控制机制在不对主用户造成过分干扰的前提下继续使用该频段。

文献[6]将采用认知无线电技术的无线网络称为neXt Generation（xG）Networks，或者Dynamic Spectrum Access（DSA）Networks。该文把xG网络的主

要功能分为以下几个部分：

(1)频谱感知：探测未被利用的频谱并在不对其它节点造成太大干扰的前提下共享这个频

谱。

(2)频谱管理：捕获最佳可用频谱来实现通信目标。

(3)频谱移动性：在频谱转换过程中保持无缝的通信需求。

(4)频谱共享：在共存的xG用户中提供公平的频谱调度机制。

图2-1所描述的是关于认知无线电的功能、组件以及各个层次之间的相互影响的情况。其中，频谱感知主要是物理层的工作，也可结合MAC的虚拟载波侦听。物理层的设计是当前认知无线电技术面临的主要挑战，这是因为实现认知技术对硬件的要求很高，它要求硬件有高度灵敏的接收机，能够探测到足够小的功率，而且对于频率要求达到更小的切换时间，对主用户的定位等技术也还不成熟，这些都使物理层成为认知无线电发展的关键所在。

频谱管理与共享需要依靠物理层和MAC协议的共同努力。认知无线电的根本目的就在于利用空闲的频率，缓解当前频谱利用紧张的状况。所以MAC频谱分配策略一定要能够大幅提高频谱利用率，并避免或尽可能地降低对主用户造成的干扰。因而，基于认知无线电技术的MAC 协议也是实现认知功能的关键。

切换选择，当前和候选频谱信息

图2-1 认知无线电体系结构及功能模型

3 认知无线电的关键问题

认知无线电的关键问题较多，主要有频谱环境的感知、干扰温度、频谱汇聚共享、动态频谱管理等方面。

3.1 频谱环境的检测方法

因为认知无线电要面对各种不同需求的用户，所以也就要求其具有不同的灵敏度和感知速度，因此频谱环境的检测方法也有所不同。现在研究较多的方法有：匹配滤波法、能量检测法、循环平稳特性检测法、合作分集法和协同机制。

3.1.1 匹配滤波法

信号检测中最常见的方法就是匹配滤波法，它能够使接收信号的信噪比最大化。其在认知无线电中应用，是为了解调授权用户的信号，因此认知无线电就要知道所授权用户物理层和媒体控制层的调制方式、时序、脉冲形状、封装格式等信息，通过这些信息来完成与待检测信号的同步，进而解调信号。匹配滤波器的缺点是认知用户要掌握每一类授权用户的各种信息，其优点是可以在短时间内完成同步并提高信号的处理增益。所以在对授权用户信息比较了解得频谱环境中，比较适合应用匹配滤波法。

3.1.2 能量检测法

能量检测法与频谱分析相类似，属于非相干的检测方法，是以干扰温度为度量标准来寻找合适的频谱空穴。在接收端检测完各个信道的干扰温度后，分别与干扰温度限进行比较，在干

扰温度限以下的信道就是适宜的频谱空穴。能量检测法的缺点是干扰温度限比较难确定，而且当信号极弱时，比较难区分信号、噪声和干扰。

3.1.3 循环平稳特性检测法

由于对信号的调制都是周期性的调制，即对信号的抽样、扫描、多址、编码都是信号的统计特性呈现出周期性，所以说调制信号具有典型的循环平稳性，因此对信号的检测和参数估计可以通过其循环谱密度函数特征来完成。对认知无线电的频谱环境的感知应用循环平稳特性检测法来实现。

3.1.4 合作分集法

前面介绍的几种检测方法的检测性能会随着多径和阴影衰落导致的接收信号强度减弱而降低，而且检测能力本身也受到一定的限制。而合作分集技术是能够达到更可靠的检测频谱的目的。即合作侦听允许多个用户之间相互交换所侦听到的信息，这样就可以使频谱的侦听和检测能力有一个显著的提高。

在认知无线电网络中，如果接收机距发射机的距离较远，可能会存在极弱信号的感知问题。对于这种问题，可以引入认知无线电用户两两绑定的协同机制来解决，即每两个用户为一组，相互协同完成频谱环境的感知[4]。

3.2 干扰温度

认知无线电在通信之前要检测频道内已有的通信，并且还要预测自身通信将会对原有用户通信造成多大的干扰。FCC 称这种测量预期将要生成噪声的方法为干扰温度（Interference Temperature ），并在03-289 文件中提出建立“干扰温度”的机制[5]。干扰温度模型被定义为每单位带宽里未经授权的发射机RF 功率与接收机系统噪声功率之和,是建立在实际的RF 环境中以及发射机和接收机交互的基础之上的，充分考虑了所有干扰的累积效应。干扰温度可以用下式来表示：

KB P P s )(T 01+= (3-1)

其中P s 未经授权的发射机RF 功率（单位是W ），P 0为接收机系统噪声功率（单位是W ），K 为常数，等于1.38∗10−23 （单位是焦耳/绝对温度），B 为信号带宽（单位是Hz ）。

对于一个特定的地理环境，FCC 定义了干扰温度限，如果未经授权的系统想利用某个频段，就必须使发射机RF 功率和接收机系统噪声功率造成的干扰温度T 1不能超过该频段上已经得到合法授权的接收机所能忍耐的干扰温度TL ，即T 1 ≤ T L 。如果系统发现自己的干扰温度过限，可以采用三种方法调整自己的干扰温度，一是减少发射功率或增加信号带宽；二是改变天线的方向