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标题: 认知超宽带无线通信系统的结构模型 [打印本页]

作者: admin 时间: 2014-10-13 14:42
标题: 认知超宽带无线通信系统的结构模型
　　由于超宽带(UWB)的特性，它必然会对共享频段内的其他窄带系统产生干扰，并且自身也将受到其他系统在某频段的强干扰。因此，UWB系统必将面对两个比较突出的问题，在共享频谱的时候不得对已有的窄带系统造成有害干扰，同时UWB系统也可能受到来自其他系统的强窄带干扰。目前，所有针对这个问题的解决方案都是针对UWB系统本身进行优化设计，研究思路大都是集中在UWB脉冲信号波形的设计与优化上，以期产生出严格遵守FCC等机构制定的辐射掩模约束条件的脉冲信号，并采用一些有效的抑噪技术来减少对现有窄带系统的干扰。但是，许多研究已经表明这种思路要想设计出既符合各相关机构制定的频谱掩模约束，又可避免相互干扰的脉冲波形是非常有挑战性的。这主要是由于该设计方法没有和外界环境交互，缺少对周围射频环境的了解，使得UWB系统的频谱共享缺乏灵活性，系统间共存缺少针对性，限制了UWB系统性能和频谱利用率的进一步提高。

而认知无线电(CR)技术的核心则是通过动态频谱感知来探测“频谱空洞”，寻找合理的机会占用此临时可用的频段，并自适应地随着感知结果而动态地改变系统传输参数以规避高优先级的授权主用户。基于这个考虑，并结合感知无线电具有能感知周围环境特别是频谱操作环境的特性，把CR技术引入到UWB系统的研究和设计中来[2,3]，给UWB面临的上述问题提供一种全新的解决思路，并有可能由此设计出一种全新的高性能UWB系统。采用频谱感知技术能提高频谱利用的灵活性，改善频谱共享，有效抑制窄带干扰，与其他系统更好地共存，同时，还可潜在地提高频谱的利用率，提高数据传输速率和UWB系统的整个性能。针对当前UWB技术发展过程中所必须面对的共存问题及进一步发展的趋势，结合UWB和CR技术的优点，文章探讨了一种被称为认知超宽带(CUWB：Cognitive Ultra Wideband)无线通信系统的全新的UWB系统机制，其有望打破目前UWB技术发展中的僵局，而成为UWB全球统一标准的最佳技术候选。目前， CUWB系统的研究也正成为UWB技术后续发展研究的一个主要方向。

一、CUWB系统结构

　　1.CUWB系统的工作原理

　　CUWB无线通信系统是结合认知无线电和超宽带技术的主要优点联合研究与设计的一种智能无线系统，是一种基于频谱感知的具有自适应辐射掩模(功率谱密度)、自适应频谱接入能力和灵活波形的新型超宽带系统。该系统的基本原理主要是利用CR能够感知周同的频谱环境和UWB系统易于数字化、软件化的特性，依据感知得到的频谱信息和动态频谱分配策略自适应地构建UWB系统的频谱掩模，并生成相应的频谱灵活的自适应脉冲波形，根据信道的状态信息进行自适应的发射与接收。由于具有环境感知功能，包括频谱感知和位置感知，CUWB系统的特性及相关操作流程与现行超宽带系统相比发生了显著的变化，同时，由于 UWB与CR共享频谱的方式存在本质上的差异，这使得CUWB的认知循环过程与一般的CR系统也不尽相同。因此，必须首先对CUWB系统的特性及通信流程进行描述，定义系统对环境的认知及自适应过程。

　　在当前CR技术的研究中，由于认知无线电技术尚处于起步阶段，对于该技术的主要功能及认知循环过程还处于讨论之中。随着对CR技术的不同认识，不同的研究学者及相关研究机构在研究与设计认知无线电的总体框架中所涉及的具体内容有所不同，所基于的认知循环模型也不同。其中，最典型的是Mitola 博士[4]提出的基于机器学习和模式推理的认知循环模型，包括了一系列的认知学习步骤。它主要是采用无线电知识描述语言(RKRL：Radio Knowledge Representation Language)，通过基于模式的推理来与网络进行智能交流，主要涉及到高层次协议的研究与设计。然而，Mitolo并没有提出相应的实现具有认知功能的物理层和MAC层体系结构的底层支撑技术，且其提出的认知循环过程比较复杂，他认为认知无线电系统应该具备检测、分析、调整、推理、学习等能力。但是考虑到系统认知功能的智能化水平与实现复杂度方面的折衷，文章结合UWB系统特性对CUWB系统的认知过程进行了简化处理，使其具备检测、分析和调整三个最基本的认知能力，同时，充分利用UWB所具有的精确测距与位置定位能力辅助估计信道状态，甚至可以辅助计算干扰温度的空间分布，以使CUWB系统上层能够建立在现实的物理层模型之上，如图1所示。

图1　CUWB系统的认知循环处理模型

　　在该模型中，CUWB系统认知循环处理过程是从接收机检测射频激励信号开始的，通过在一个宽的频带上感知频谱环境估算干扰温度及探测频谱空洞，根据RF环境感知的结果信息动态构建CUWB系统的辐射掩模，以约束UWB信号的发射，确保UWB与该频带上其他系统无干扰地共存。发射机需要根据接收机反馈的频谱及信道状态信息进行动态频谱管理及发射功率控制以形成CUWB系统的自适应功率谱，并产生与之相匹配的频谱灵活的自适应脉冲信号，进行自适应的传输。CUWB系统能适应环境及业务的变化，可以动态地调整传输参数以更好地重用UWB频谱空间的可用频率，能根据信道的状态针对功率、距离和所要求的数据率进行动态频谱优化分配。

　　2.CUWB系统结构

　　CR和UWB的结合给无线通信领域带来了一种崭新的观念，提供了一种全新的频谱管制和使用的方式。这些新的概念也使得传统上的一些无线系统设计经验很难派上用场。由于CUWB系统设计在多层上都面临着物理层新特性带来的挑战，如独特的频谱感知功能、位置定位功能和自适应脉冲传输等，因此在研究中，文章采用了分层功能抽象和跨层联合设计相结合的方法对CUWB系统的整个结构框架进行了研究设计，如图2所示。

图2　CUWB系统结构框图

　　首先，依照通用的分层设计方法构建CUWB系统的分层框架，主要是研究CUWB系统物理层(PHY)和MAC层问题。CUWB系统的这种分层框架主要是基于现存的UWB无线通信系统分层模型，在物理层加入独特的认知功能和MAC层的自适应能力。逻辑上，为了更好地分析并突出认知功能，我们把感知模块从物理层中单独地列出。感知模块负责估算子频段的干扰温度、探测频谱空洞、识别活动的其他用户信号，物理层主要负责定位及测距、信道状态估计、自适应调制/编码和频谱灵活的脉冲信号波形生成。在自适应脉冲信号波形的生成上，CUWB系统可通过修改相应的脉冲生成子模块的算法来无缝地产生不同频谱形状的发射信号波形，从而对频谱环境的变化做出动态的反应。MAC层则主要包括优化传输参数、自适应速率反馈、协作感知及分配资源。

　　其次，在跨层联合设计中，如何将分散在各个子层的特性参数协调融合，以提升系统的整体性能，这就对系统设计提出了新的挑战。在研究与设计中，可先对CUWB系统底层从概念上定义一定范围的参量，即在物理层和MAC层中明确地定义频谱信息、数据速率、信道状态信息、链路范围、位置信息、电源消耗等参量;同时，把上层能利用的物理层感知到的信息及MAC子层信息进行汇聚，使得底层信息可以方便地提供给上层网络使用。如，在研究设计CUWB网络层路由协议和算法时，可根据底层信息汇聚模块传递上来的周围频谱环境信息及位置信息，自适应地选择路由以避开干扰区域。这种底层信息汇聚方法可极大地提高跨层信息传递的效率，并简化跨层设计模型，减少了层与层之间的消息或信令传递。在重配置能力方面，CUWB系统可通过修改相关功能子模块的算法参数无缝地产生不同的发射信号波形，如动态频谱分配和自适应脉冲生成等子模块，从而对频谱环境的变化做出动态的反应。它利用了软件无线电自适应和重编程的特点及脉冲发生器的可编程性，加上与周围环境的交互，通过感知的方式采取合适的行动，从而实现软件CUWB无线电功能，建立了环境感知和UWB技术基础上可重新配置的无线平台。

二、主要功能模块探讨

　　1.CUWB频谱感知

　　众所周知，在认知无线电技术中，对频谱进行检测就是对所观察的频段进行干扰温度的估计，其目的就是为了探测频谱空洞。经过估计得到的干扰温度与预先设定的干扰温度进行比较，就可以对观测的待查频带进行选择，超过界限的都是不符合通信要求的频谱。一般将待查的频段分为3种不同的情况：黑空，存在高功率的干扰;灰空，存在低功率的干扰;白空，仅存在环境噪声量。目前，对频谱进行检测以可靠地探测主用户的出现和判断频谱空洞的信号处理方法主要是匹配滤波、能量探测和信号属性探测，判决的方式包括单节点本地频谱感知和多节点协作式频谱感知。然而，由于UWB和CR技术接入频谱的方式不同(UWB是重叠共享，而CR是机会接入)，由此造成在探测频谱空洞的目的、方法和方式上存在较大的不同。

　　由于干扰温度要能有效地起作用需建立在自适应或实时的基础上，因此，需要一个系统来测量频带内的干扰温度，并把测量的结果信息告诉受限的设备，以便此设备采取恰当的处理来使频带内的干扰温度维持在干扰温度限之内。如，某区域的授权用户接收机定期进行干扰温度的测量，并把测量结果信息传送给某一控制中心，经过处理后，在该控制中心处就能形成该区域的干扰温度分布图。该区域内的各受限设备受该中心广播的消息控制。但是这种办法需要对主设备进行改造或者另外构建一套基于干扰温度测量的频谱管理基础设施，这正是IEEE 802.22 WRAN无线区域网采取的办法，故从目前来看在UWB系统中采用这种感知机制是不可行的。在UWB系统中应采用一种相对简单的不涉及到改造其他类设备的办法，即在单个受限设备上实现干扰温度的测量和自适应传输的整个过程。具体来说就是，受限设备先测量本地的干扰温度，然后再附加上自身对RF环境的干扰部分，若这个计算结果值小于本地设定的干扰温度限则可以发射，否则就必须采取适当的措施来使本地该频段的干扰温度降低至干扰温度限之下。在这种情况下，可视不同应用场景采取不同的处理。一种方法是避开该段频率，重新选择不同的频率进行传输;还有就是继续使用该段频率，但相应地调整发射功率，以使其传输不再引起不可接受的干扰温度。因此，在设计CUWB系统时，我们可以基于此种方法进行干扰温度的测量动态地生成CUWB系统的自适应辐射掩模[5]。在CUWB 系统中，频谱检测的任务就是在UWB的法定频段(3.1、10.6 GHz)上进行各子带的干扰温度估计，并据此来标识各子带。不同类别的频带上允许发射的最大功率级别不一样，这样就可以动态地构建UWB系统自适应的辐射掩模。同时，对工作频段需要进行不断的检测，以对频谱环境进行监测，实时地感知频谱环境的变化。这种具有自适应辐射掩模的CUWB系统将有很大的灵活性，与当前UWB系统预先严格地限定其辐射掩模的机制相比具有许多优点。

　　2.CUWB系统动态频谱分配

　　正是由于现存的绝大多数无线通信网络在不同的时间和区域上业务量需求不同，使得系统的整个频谱利用率随着时间和地理位置的改变而变化。因此，指定给某一业务的无线电频谱在某个时段或地理区域上肯定存在未被充分使用的情况，这个现象已经被相关的研究证明是存在的。这也正是CR技术得以发展的前提。同时，由于UWB占用极宽的带宽，这就要求在时间上能自适应于本地频谱环境的变化，以抑制各种干扰达到更好地与其他系统共存。因此，在对周围RF环境感知而动态构建了UWB辐射掩模之后，动态频谱分配在CUWB系统的研究与设计中显得非常重要。

　　一个CR能够感知某个特定的频段是否正被使用，如果没有被用，它就能依据一定的规则占用此频段，且不会给相关的授权用户造成有害干扰;若该频段的授权用户之后又重新启动了传输，则该CR用户可以避开该频段。由此，我们可以看出CR技术要能起作用，关键的一步在于它在感知频谱环境后，采用合理的频谱分配策略来无干扰地占用某一时间或空间上可用的频谱空洞。目前，在CR研究中，动态频谱分配采用的方法基本上是基于频谱池(Spectrum Pool)的思想发展而来的。频谱池被定义为能够由CR用户所使用的虚拟非授权频率范围，它可以覆盖一个从几十兆赫兹到几GHz的频率范围。采用不同的频谱分配策略可以构建不同的频谱池，每个频谱池将被分为若干个子信道，而子信道带宽的选择也要依据一定的准则。如，美国加州大学伯克利分校的CORVUS研究项目中，对CR多用户系统采用的频谱分配策略就是对不同的CR用户组分配不同的频谱池[7]。借鉴当前CR技术研究中的一些思路，在本研究中，CUWB 系统根据干扰温度的测量和频谱空洞的探测结果信息，也要进一步采取恰当的处理，即基于频谱感知信息，在自我频谱分配策略的指引下生成自适应的功率谱密度。这里需要解决的主要问题是制定相应频谱空洞的占用原则和频谱共享策略，包括对占用时间的限制、功率级别、保护频段的设定和多个CUWB用户之间如何协调共用可得的资源等。不难理解，这将受到频带的干扰温度和可用频谱空洞数两个因素的影响。在设计中。可以依据一定的规则把UWB的工作频段划分为若干个子带，不同的子带组对应不同的频谱池。在每个频谱池中，根据频谱探测的结果对各子带进行相应的标识，以供按需占用。如，可先根据CUWB频谱感知时划定的子带来进行对应频谱池的构建，对各子带上的干扰温度进行分类标记归入相应的频谱池，然后根据带宽需求、传输距离和其他的流量特性来选取可用的频谱以支持不同的应用。子带的占用数目将依赖于子带中子信道的质量和单个子带的带宽及所建立连接的QoS需求。同时，由于频谱空洞只能保持一段不确定的时间，因此，频谱管理还必须要对其进行不断的监测，并在其他系统用户重新出现时，有一套完备的退让和替代策略。这时，CUWB用户可以启用预留的冗余子带避开该频带，或者在遵守干扰温度限约束的条件下通过改变自身的发射功率级别避免产生有害干扰而继续使用该频段。

　　3.自适应脉冲波形设计

　　在传统的UWB系统设计中，由于UWB信号的功率谱密度必须严格限定在辐射掩模之内，而信号功率谱的形状和覆盖范围又取决于信号波形的形状。因此，UWB信号的设计和产生显得尤为重要。目前，UWB自适应信号的产生方法主要有两大类：基于软频谱脉自适应(SSA)[3,8]的脉冲无线电自适应信号产生和基于正交频分复用(OFDM)[9]的自适应信号产生。前者主要是根据频率掩模的约束条件在时域中来反求脉冲的波形，涉及到既带限又时限的脉冲信号设计，这种方法产生的频谱灵活的超宽带波形具有一定的自适应性，但在物理实现上由于需要超高速的A/D转换器而难度较大;后者研究信号两两正交的方案，能够给出更多的设计自由度和频谱成形性能，但是除了在实现上较复杂外，还易形成较高的峰值功率而产生干扰，并丢失了UWB-IR的一些本质特性。因此，在 CUWB系统自适应脉冲波形设计研究中，文章借用基于SSA和OFDM方法中的一些思想，并与频谱环境和其他的一些可得到的信息最佳地结合在一起设计频谱灵活的脉冲信号波形以满足CUWB系统自适应频谱环境的需求。具体来说就是，我们采用频域与时域相结合的设计方法，即先借用OFDM的思想，把CUWB频段也分成若干个子段，根据频谱感知的结果可以动态地生成各子带上的辐射掩模，然后从频域出发根据相应频率掩模的约束条件，在时域中反求出相应脉冲基的波形，并可根据目标频谱的特定要求，在时域再进行基波形的叠加，以满足更复杂的特定频谱掩模的要求。目前，主要是利用扁长椭球波函数(PSWF)的良好特性，产生相应子带上的PSWF基脉冲，并根据需要进行线性叠加来设计这种频谱灵活的CUWB自适应脉冲波形。该方法产生的CUWB脉冲波形具有较强的自适应性，且可用软件的方式修改相应的算法参数，以便动态地改变脉冲波形的脉宽、带宽、中心频率和包络等信号参量。

三、结语

　　CUWB无线通信系统是一种具有自适应频谱接入能力和灵活波形的新型智能超宽带系统。文章结合频谱感知和位置感知给出了CUWB系统简化的认知循环处理模型，并在此基础上利用分层与跨层设计相结合的方法提出了CUWB系统结构，重点探讨了CUWB频谱感知、CUWB动态自适应辐射掩模生成、动态频谱分配及CUWB自适应脉冲波形生成问题。总之，将CR技术和UWB相结合，不仅能够更好地解决UWB系统与其他系统间的频谱共享和系统共存问题，也为设计一种全新体系结构的高性能UWB系统提供了一种崭新的思路，而且进一步为最终实现完全智能化的CR技术奠定了基础，也为构建下一代自适应频谱接入系统提供了一种全新的选择。

参考文献

　　1　S Haykin.Cognitive Radio：Brain-Empowered Wireless Communications”.IEEE JSAC，vol.23，no.2，February 2005

　　2　Granelli F，Honggang Zhang.Cognitive ultra wide band radio：a research vision and its open challenges. Networking with Ultra Wide Band and Workshop on Ultra Wide.Band for Sensor Networks,2005.Networking with UWB 2005.2nd International Workshop，4～6 July，2005.55～59

　　3　Xiaofei Zhou，Yazdandoost K Y，Honggang zhang,Chlamtac I.Cognospectrum：spectrum adaptation and evolution in cognitive ultra-wide-band radio 2005 IEEE International Conference on 5～8 Sept，2005，713～718.

　　4　J Mitola Cognitive radio：An integrated agent architecture for software defined radio. PhD Dissertation，Royal Inst. Technol. (KTH)，Stockholm，Sweden，2000

　　5　Rick Roberts. Comments fn FCC NPRM ET Docket 03-237 Interference Noise Temperature[R].IEEE 802.15-03-0534-00-003a，2003

　　6　Federal Communication Commission. Facilitating Opportunities for Flexible，Efficient，and Reliable Spectrum Use Employing Cognitive Radio Technologies. NPRM & Order，ET Docket No.03-108，Dec，30，2003

　　7　Robert W Brodersen. Adam Wolisz.CORVUS：A COGNITIVE RADIO APPROACH FOR USAGE OF VIRTUAL UNLICENSED SPECTRUM.http：//bwrc.eecs.berkeley, edu/Research/MCMA/CR_White_papcr_finall.pdf

　　8　Honggang zhang, Ryuji KOHNO.Soft-Spectrum Adaptation in UWB Impulse Radio.The 14th IEEE International Symposium on Personal，lndoor and Mobile Radio Communication Proceedings，2003

　　9　H Yamaguchi. Active interference cancellation technique for MB-OFDM cognitive　radio. microwave　Conference. 2004.34th European，0ct.2004.10(2)：1105～1108

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