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1、专业讲座（一） 认知无线电及其关键技术 重庆大学通信工程学院 冯文江 Email: fengwj 认知无线电概念 （Concept of Cognitive Radio） 背景 随着无线通信业务的快速增长，频谱需求和资源有限之间的 矛盾越来越突出“频谱危机” 解决途径之一：寻求更高效的传输方式（MIMO、高阶调制 、AMC等）提高频谱效率 频谱使用政策：授权（固定）、很少ISM（Industry Science Medicine） 频谱浪费严重：3GHz以下频段，平均利用率不到10 解决途径之二：认知无线电技术提高频谱利用率 认知无线电概念 （Concept of Cognitive Radi
2、o） 2007年至今，围绕认知无线电的研究如火如荼 学术界：找到了无线通信技术新的发展方向和热点研究内容 监管部门：调整了频谱使用规则，引导其商用 标准化组织：纷纷制定和发布新的通信标准 企业界：找到了新的、巨大的、潜在的商机 运营商：用较少的投入提供通信服务，获得更大的收益 认知无线电定义 （Definition of Cognitive Radio） 认知无线电： CR是一种智能的频谱共享技术，依靠人工智能的支持，感知无 线通信环境，根据一定的学习和决策算法，实时自适应的改变系 统工作参数（频点、功率、调制、编码），动态的检测和有效的 利用空闲频谱。 理论上允许在时域、频域和空域上进行多维
3、的频谱复用和共享。 认知无线电定义 （Definition of Cognitive Radio） 美国FCC认为： CR是一种通过与通信环境交互获取无线电背景知识，继而调整传输参 数，最终实现无线传输的无线电设备，主体是SDR（software defined radio），但认知无线电设备不一定必须具有软件或现场可编程能力。 FCC关注认知无线电如何提高频谱利用率认知终端 Rieser教授认为： CR采用基于遗传算法的生物启发认知模型对传统无线电系统的物理层 和媒体接入控制层（PHY+MAC）的演进过程建模认知引擎 认知无线电定义 （Definition of Cognitive Radi
4、o） Haykin教授认为： CR是一个智能无线通信系统，它能够感知外界环境，并利用人工智 能技术从环境中学习，通过实时改变传输参数，使其内部状态适应 接收到的无线信号的统计特性的变化信号处理 IEEE认为： CR是能感知外部环境的智能无线通信技术，能从环境中学习，并根 据环境变化动态调整其内部状态，以获得预期目的，其认知功能可 以采用人工智能或简单控制机制实现智能控制 认知无线电基本原理 (Principle of CR) 通过分析外部环境提供的激励认识通信任务的内容；通过接收和发 送内容的分析选择解决方式 一种目标驱动的框架结构 观察-思考-行动：循环感知模型 认知无线电网络定义 （Def
5、inition of CRN） 认知无线电网络（cognitive radio network, CRN）：基于认知无线电 技术构建的无线通信网络 CRN的用户节点和接入点在物理层、媒体访问控制层、网络层及应 用层都具有认知功能：认知能力+学习能力+重构能力 CRN能感知网络的现存状态，根据端到端目标，利用学习机制实时 调整网络配置，利用感知到的网络状态信息形成规划、决策和行动 CRN是一种能够感知当前网络状态，并据此进行规划、调整和采取 适当行动的网络 认知无线电网络架构 (Network Architecture of CRN) 认知无线电网络架构：三要素（网络组件、频谱异质、网络异构）
6、网络组件：主用户网络+认知用户网络 认知无线电网络架构 （Network Architecture of CRN） 频谱异质：认知用户通过频谱共享接入主用户网络拥有的部分授权 频段（干扰容忍、干扰避免）和免授权频段，其操作类型分为授权 频段操作和免授权频段操作 网络异构：认知用户接入网络有两种方式 n 认知用户网络接入：利用可用授权频段或免授权频段，接入归属认 知基站 n 主用户网络接入：利用可用授权频段或免授权频段，接入覆盖区域 内的主用户基站（需要协议支持、提供漫游服务） 关键技术之一：频谱感知 （Spectrum Sensing） 频谱感知：包括频谱检测、频谱分析和频谱判决，是认知无线电
7、实现 频谱共享、频谱管理的前提 感知：周期性检测主用户占用频谱的状态和特点，获得“频谱空穴” ，并伺机接入空闲频谱 频谱感知方法 能量检测法 （Energy Detection） l 非相干检测，直接对时域信号采样求模、平方运算获得检测统计量 l 在AWGN信道环境中，检测概率和虚警概率分别为： l 和 是完整和不完整Gamma函数， 是普遍Marcum Q函数 l 在Rayleigh衰落信道环境中，检测概率为： 能量检测法 （Energy Detection） 能量检测法无需信号的先验信息，实现简单，但判决门限难以 准确选择 门限值很大程度上受到未知噪声电平的影响，因此在低信噪比 环境的检测
8、性能较低。 循环平稳检测法 （Cyclostationary Detection） 利用通信信号的循环平稳特性实施频谱感知 自相关函数为 傅里叶级数展开 循环相关系数 循环功率谱 循环平稳检测法 （Cyclostationary Detection） 检测统计量 在循环频率 处，假设检验 循环平稳检测法 （Cyclostationary Detection） 循环功率谱的性质 信号的循环平稳特征离散分布在循环频率轴上，即在循环频率处循环 功率谱会出现谱峰，而噪声信号不具有循环平稳性。通信信号的循环 平稳特性具有优良的抗噪性能 循环功率谱还包含了调制信号的相关信息：载波频率、信号带宽、键 控速率
9、以及信号幅度和相位等 功率谱相同而调制类型不同的通信信号具有不同的循环功率谱，可用 于信号辨识和调制模式识别 自适应双门限频谱检测法 （Adaptive Double-threshold Spectrum Sensing） 基本思想：对接收信号实施双门限能量检测，若统计量大于上门限， 判决为“存在”；若统计量小于下门限，判决为“不存在”，若统计 量位于上下门限之间，再进行循环平稳特征检测 判决门限Th用期望检测概率回推，引入一个不可靠区范围调整因子k ，上门限为kTh，下门限为Th/k，k依据实际检测概率自适应步进调 整 匹配滤波器检测 （Matched Filter Detection） 通
10、过匹配滤波使接收信噪比最大，需要已知信号先验知识，如调制方 式、脉冲形状、时序、封装格式等，利用先验知识与待检测信号在时 域和频域同步并解调。优点是响应快，检测概率高，但需要已知每种 主用户类型，资源占用大，实现复杂度高。 协同检测法 （Cooperative Detection） 联合分布于不同空间位置的多个认知节点单独执行本地检测，然后利 用融合处理算法处理，能提高检测性能，避免隐藏终端 分布式协同检测：参与协同的各节点首先进行独立检测，然后将检测 结果广播发送，收到检测结果的节点以某种方式合并，再分析和判决 获得最后结果 集中式协同检测：参与协同的各节点完成独立检测后，将检测结果发 送给
11、中心处理节点，由中心节点以某种方式合并，再分析和判决获得 最终结果 融合准则 （Fusion Criterion） “与”融合准则：所有协同节点都认为信号存在时，融合判决输出结 果为“存在”，否则为“不存在” “或”融合准则：只要有任意一个协同节点认为信号存在，融合判决 输出结果就为“存在”，否则为“不存在” “K”秩融合准则：当N个协同节点中有大于K个节点判断信号存在时 ，融合判决输出结果为“存在” ，否则为“不存在” 加权协同检测法 （Weighted Cooperative Detection） 基于噪声估计的加权协同检测法，权重设置为： 基于“或”融合准则的虚警概率和检测概率为： 基于
12、双门限的加权协同检测法，距离因子和权重因子： 干扰温度模型 （Interference Temperature Model） 干扰温度用于量化和管理无线环境中的干扰源，干扰温度限规定了在 某频带和特定地理位置满足接收者需求的最差场合的无线传输环境特 征。 关键技术之二：认知引擎 （Cognitive Engine） 认知引擎通过感知模块获得环境信息，基于用户服务需求和频谱规则 指导物理层重构和高层优化，并在优化结果的基础上形成学习经验， 指导新业务优化。 认知引擎实现认知循环中的感知、学习和决策任务 ，支持3种功能： 基于多目标的端到端QoS优化功能、跨层优化功能、基于过去经验的学 习功能 认
13、知环模型和认知引擎的关系 （Cognitive Cycle vs Cognitive Engine） 认知环模型分为内部循环和外部循环 外部循环完成系统重构和自适应功能； 内部循环实现学习功能，将历史决策结果作为先验信息，得出经验指 导外部循环过程 认知引擎实现内部循环，即分析、计划、学习和决策阶段。 认知引擎的地位 （Standing of CE） 用户域反映用户的应用与服务需求， 如传输速率、误码率 无线域反映收发节点的地理环境和信 道条件等 政策域负责资源分配方式和市场准入 政策等 VT-CWT认知引擎 （美国弗吉尼亚工学院无线通信中心） 无线信道遗传算法模块：实现无线信道和射频环境的数
14、学建模 认知系统监控模块：负责检测通信状况，决定系统是否需要重构，并 执行学习推理算法，为WSGA提供初始参数 无线系统遗传算法模块： 执行多目标遗传算法，获得优化方案 无线电设备除射频及转换电路外， 信道估计器为WCGA提供信道统计信息 基带处理器实现基带信号参数配置。 DoD-LTS认知引擎 （美国国防部通信科学实验室） Charles认为CR就是增加了CE的软件无线电，CE与SDR之间用应用程 序接口（API）关联 知识库存储“外部”信息（噪声功率、信噪比）、“内部”信息（调制方 式、编码方式）和运行规则 决策功能由推理引擎和学习引擎实现 推理引擎：根据目标函数从知识库中提取行动方案；
15、学习引擎：从经验中获取知识，提供新的解决方案 基于人工智能的认知引擎 （CE based on AI） 用户界面提供用户需求信息交互；无线电平台具有重构能力；感知设 备发现频谱空穴，并将感知信息送到知识库；知识库存储信道环境信 息和无线信道规则；推理器执行学习推理算法，搜索类似案例，完成 系统参数初定；优化器利用机器学习算法完成参数优化，并兼顾政策 引擎规定，将优化结果应用于无线电平台实现系统参数重构。 透明 松耦合 灵活 可扩展 高效 认知引擎中的人工智能技术 （Artificial Intelligences in CE） 进化算法：一种模拟自然界生物进化过程的群体导向随机搜索方 法，由于
16、其并行优化处理能力和对复杂问题的快速适应能力，用 于解决动态环境下认知无线电工作参数的优化 案例推理：一种基于经验知识进行推理的人工智能技术，强调在 解决新问题时，借鉴过去积累的经验。在认知无线电中，案例推 理作为优化算法的前置模块，将认知引擎以前的优化方案存储在 数据库中，当遇到新问题时按照一定的搜索方法检索出相近案例 ，以此为基础进行下一步优化 认知引擎中的人工智能技术 （Artificial Intelligences in CE） 人工神经网络：用来模拟人脑神经系统的结构和功能，利用非线 性映射和并行处理，通过不断学习和调整，反映输入空间与输出 空间的映射关系，在认知无线电中用于构建学习单元 隐马尔科夫模型：以
