超宽带认知无线电的关键技术研究

随着信息社会经济的快速发展，人们对移动通信及宽带无线接入业务的需求不断增长，无线电频谱资源也就显得愈加珍贵。然而，目前世界范围内采用的固定频带分配的机制，是造成频谱资源日趋紧张的主要原因之一。这种频谱利用不均的情况引发了通信业界的广泛思考，而认知无线电技术相应地被认为是未来探索频谱特性、高效利用无线电频谱的主要手段之一。

1 概述

1.1 认知无线电

认知无线电（Cognitive Radio，CR）技术，无论是在学术界、工业界还是全球标准化组织中，都受到越来越广泛的关注。从原理上讲，认知无线电能够通过对它所工作的无线通信环境的交互感知而自动改变自身的发送和接收参数，从而动态地重复使用可用频谱。它为日益拥挤的无线通信系统和设备实现频谱资源的高效利用、共存、兼容和互动展示了美好的前景。

认知无线电最早是由Joseph Mitla在1999年提出的，在其随后的博士论文中他这样描述了认知无线电：“无线数字设备和相关的网络在无线电资源和通信方面具有充分的计算智能来探测用户通信需求，并根据这些需求来提供最适合的无线电资源和无线业务。”认知无线电的两个 最主要目标是高度可靠的通信方式以及高效的频谱利用率。

1.2 超宽带（UWB）

超宽带技术自上世纪90年代起应用于民用领域后，在国际上掀起了一股研究热潮，被认为是下一代无线通信的革命性技术。超宽带是指信号的- 10dB相对带宽大于0.20或绝对带宽超过500MHz的通信系统。UWB的这个定义并没有限定它的数据信号的具体实现形式，既可以采用极窄的脉冲形式，也可以采用传统的载波方式，也就是说包括了任何可以使用超宽带频谱的通信形式。

UWB技术的优点是可以获得很高的通信容量（大于1Gbit/s），抗多径衰落，灵活的抗干扰能力以及能够实现精确的测距和定位。

同时，基于认知无线电的可能应用情景，超宽带无线电通信系统被认为是通向实现认知无线电的首个在技术层面上比较合适的步骤。

1.3 超宽带与认知无线电相结合的意义

UWB系统的超带宽、低功率、近似于噪声的信号特性，以及通过控制噪声干扰水准从而与已经申请了频率使用权的窄带通信系统共存并同时在该合法频带上进行信号传输是其魅力所在。因此，探讨UWB与认知无线电技术的结合具有特殊意义。

首先，UWB无线电应用面临周围窄带无线通信系统的严重干扰，同时对周围的窄带通信系统构成干扰威胁，因此利用认知无线电技术来实现协作共存策略是大有益处的。

其次，从定义来讲，UWB是一种“衬于底层”的通信技术，和传统的窄带非认知无线设备能实现共存，因此可以认为这是引进认知无线电概念的最现实和实用的环境。

最后，UWB设备本身具备很宽的工作频谱，又可以进行测频，从而使得它成为能适应多种无线工作环境的通用物理层的理想候选对象。

从这个背景和动机出发，有人提出了一个全新的无线通信技术领域，即超宽带认知无线电及其演进，旨在充分利用UWB无线技术作为认知无线电的一种具体实现手段。

本文将分别从UWB认知无线电适配信号的产生、节点间的传输功率控制和分布式节点间的合作三部分，详细介绍UWB认知无线电（CR-UWB）的关键技术及其研究现状。

2 超宽带认知无线电适配信号的产生

UWB与认知无线电相结合首先要面对的技术问题是如何产生一个频谱灵活的认知无线电脉冲波，使它能够动态地对频谱分配策略与干扰要求作出反应。这要求该组适配波形的频谱能适应频谱分配的频段，并能满足FCC频谱发射功率谱模板的要求，同时避免对别的系统造成干扰（如图1所示）。

图1 CR-UWB与FCC频谱模板及周边无线环境相匹配的可变带宽方案

常规的UWB基带脉冲，如矩形脉冲、高斯脉冲，具有很大的支流分量，工程应用价值不大。而高斯单周期脉冲虽然没有支流分量，但仍需经历一个复杂的参数调整过程才能满足FCC的频谱要求。为此，一些新型的适配脉冲产生技术应运而生。

2.1 基于PSWF的正交脉冲

文献[2]、[3]、[4]等探讨了能满足共存要求和干扰避免要求的优化波形设计，提出了软频谱适配SSA-UWB方案。为实现该方案，文献 [5]探讨了一种利用回转椭球波函数(Prolate Spheroidal Wave Functions, PSWF)涉及脉冲波的方法，这些基于PSWF的脉冲就将作为适配波形中的核心小波序列。

将3.1GHz～10.6GHz频段内的任意一个子频带看作是一个滤波器，对其输入一个核心函数后，可以获得一系列脉冲波。这些脉冲波可以更进一步地进行组合从而形成一个适应多频带系统的复杂波形。基于PSWF的正交脉冲波形构成了所提出的软频谱适配SSA的基础，并且特别适合用于脉冲波形调制以及多用户接入环境。

基于PSWF的脉冲波形可以应用于M进制脉冲波形调制(M-ary PSM)中，其基本思想是利用波形的正交性来组合波形，然后采用组合后的波形进行数据传输，这样在提高传输速率的同时降低了所需波形的数量。在这里把包括内键控和外键控的软频谱键控(Soft-Spectrum Keying, SSK)策略应用到基于PSWF的M-ary PSM中，或者应用到采用时跳-频跳序列(Time-Frequency-Hopping Sequence, TFHS)的多接入系统中。在内键控中采用二相调制，比如BPSK和QPSK；具有正交特性的脉冲波形调制则应用于外键控中。脉冲重复间隔(PRI)是可变的，以适应不同的速率要求、不同的信道条件和干扰环境。

2.2 适配脉冲整形技术

正如上文所述，为了能满足频谱共享和避免干扰的要求，超宽带认知无线电的波形应能适应任何频谱要求。然而目前要实现一个完全“任意的”优化 UWB波形还是相当困难的。原因在于数字信号处理技术的限制：目前的模/数、数/模转换器没有足够快的运算速度来实现一个真正的认知无线电系统。因此，探讨实现适配波形的一些基本问题，对 于超宽带认知无线电的发展具有探索性的意义。

文献[6][7]中论述了在实现适配波形时数字量化的影响（如图2所示），进而探讨了数/模转换器实现这样的超宽带认知波形需要的比特/抽样数量。可以看出，4比特/抽样的分辨率已经足够保持波形的诸如凹槽宽度和凹槽深度等频谱特征。而且在抽样频率在18GHz的时候，适配波形依然保持了其频谱特性，尽管此时凹槽的深度变得稍浅，但仍可接受(>20dB)。

考虑到目前的高速数字信号处理技术，可以认为上述CR-UWB适配波形完全可以由18GHz抽样频率的低比特分辨率(4 比特/抽样)数/模转换器实现。

图2 适配脉冲波形及其频谱特性

2.3 基于MB-OFDM的适配信号

正交频分复用(OFDM)是一种能够有效地在严重的多径衰落信道中进行高速数据传输的技术。它可以有效地克服多径带来的符号间干扰(ISI)；通过各个子载波的联合编码，OFDM具有很强的抗衰能力。因为具备这些优点，基于多频带正交频分复用(MB-OFDM)的UWB系统在 IEEE802.15.3a中和IR-UWB系统一样都被提案为候选标准。同时MB-OFDM技术能够检测第一用户和比较容易地对频谱进行整形从而降低对第一用户的干扰，因此，它也是实现超宽带认知无线电的一项重要技术。

由于MB-OFDM系统在频域里产生传输信号，因此它能够通过关闭通道的方式来整形传输频谱。该系统在频域中产生凹槽(Notch)的一个著名方法就是把与受害者频带(Victim Band)，比如无线电天文频段，重叠的几个子通道关闭掉，被关闭的子通道称作零通道(Zero Tone)。这种方法的优点是接收机不需要预先知晓被关闭子通道的信息，因而实现起来很简单。

文献[8]提出了一种新的方案，这种方案只需关闭少量的子通道，然后在关闭掉的子通道两侧插入(Active Interference Cancellation, AIC)子通道产生更深的凹槽。但是这种技术增大了功率谱密度波纹(Ripple)抖动,并且接收机需要提前知道AIC子通道的位置，实现起来比较复杂。但是，它使损失的带宽大大降低，从而使频谱效率最大化。

加深凹槽的另外一种技术就是在传输段将经过IFFT变换的信号通过一个窗口滤波器。这种方法中，除关闭几个子通道外，窗口滤波器将进一步加深频谱衰减。

3 超宽带认知网络的传输功率控制

传统的无线通信是围绕基站进行的，基站根据覆盖范围和接收机接收性能的要求控制发射功率水平；而认知无线电通信则是以一种分散的方式进行的。这样有利于扩展应用范围，因此超宽带认知网络必须找到新的传输功率控制方案。

当前提出的解决方案就是在多用户接入认知无线电信道的时候建立合作机制，它包括以下两个方面：

(1) 合作的协议。这些协议好比交通中的信号灯、速度限制、交通指示等。这些协议对于维护节点自身的安全和网络的整体利益是必需的。

(2) ad hoc网络。这些网络中没有固定的结构用于节点间的互相通信。

3.1 博弈论在CR-UWB中的应用

博弈论是研究具有对抗或竞争性质现象的数字理论和方法，它是现代数学的一个新分支。在博弈论研究的对抗模型中，参与对抗的各方称为局中人 (Player)，每个局中人均有一组策略(Strategies)或行为(Actions)可供选择。当局中人分别采取不同策略时，对应一个得失值函数 (Payoff Function)。

显然，可以把认知无线电环境中的传输功率控制视为一个博弈论的问题。在合作的情况下，网络节点间 传输功率控制问题可以简化为一个优化控制论问题：当所有局中人的单值函数达到最优化的时候，网络性能也就达到了最优化。

在处理一个多节点的非合作博弈论问题之前，首先要明确三个基本事实，即状态空间要包括所有的单独局中人的状态、确定状态转移是局中人采取的联合行动的函数，以及每个局中人的得失也依赖于联合行动。这样，可以采用随机博弈(Sticgastuc Game)的理论，来描述认知网络中的多节点功率控制问题。

此外，随机博弈是两种类型决策过程的交集，即马尔科夫决策过程(Markov Decision Process)和矩阵博弈(Matrix Game)，如图3所示。一个马尔科夫决策过程是随机博弈的一种特殊情况；而一个矩阵博弈是只有一种状态的随机博弈。

图3 马尔科夫决策过程、矩阵博弈及随机博弈

3.2 分布式的传输功率分配

认知无线电环境下的功率分配问题可以描述为：一个多用户的认知无线电环境可以看作是一局非合作的博弈，如何在不违反干扰温度限制的条件下，在不用考虑其余的收发机的行为的情况下，使每一个收发机的性能达到最优化。这种分布式的传输功率控制问题的解是局部性的，然 而尽管这个解是次优化的，它依然有重要意义。

此处的优化问题的解与应用信息论中的灌水(Water Filling)方案得到传输功率分配的过程是一致的。文献[11]提出了一种应用于多用户环境中进行传输功率分配的两层迭代循环灌水算法。假设环境中有 i="1",2,…,n个发射机以及与之相对应的j=1,2,…,n个接收机，那么可以把这个多用户无线电环境看作一个非合作博弈，并假设环境中共存着充足的频谱空洞来满足目标数据传输速率。

4 CR-UWB网络中分布式节点间的合作

一个由分布式超宽带认知无线电节点构成的网络，网络中的节点能够根据实时无线环境而动态地对自己进行重新配置。在这样一个网络中，影响网络整体性能的一个关键因素便是节点间的相互合作行为。具体到超宽带认知无线电网络，由于UWB信号的最大功率不能影响到窄带系统，因此多跳合作中继方案比单跳长距离传输更具优势，当然，这会增加传输延迟和设备的复杂程度。

一段时间以来，在多入多出(MIMO)技术备受关注的同时，学术界也进行了分布式移动节点间的合作分集(Cooperation or Cooperative Diversity)研究。近来，又有研究提出了采用空时码的虚拟MIMO方案，该方案能够使分布节点互相合作而提高传输效率。

当前的合作中继传输方面的研究大多假设参与合作的节点之间是完全同步的，这就阻碍了采用空时码的虚拟MIMO方案应用到分布式的UWB通信中。为解决这一问题，文献[18]介绍了一个采用时频码(Space-Frequency Block Coding)的虚拟MIMO方案。在该方案中，各分布节点之间的合作中继方案中采用的是时频码而不是时空码，这样就可以克服中继延迟同步的问题。

5 结论

本文从超宽带认知无线电适配信号的产生、功率传输控制和分布式节点间的合作三个方面，对当前该技术领域的关键技术进行了详细的介绍和分析。由此可以看到，认知无线电技术和UWB技术相互依托，互为补充，它们的结合将对未来的无线电研究产生深远影响，推动智能无线电走向实用化。

参考文献

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