摘要 闡述了()無線通信係統的基本工作原理,描述了其認知過程。給出了簡化的係統認知循環處理模型,並在此基礎上設計出了係統的結構框架。然後,對CUWB係統的核心功能與關鍵技術進行了詳細分析。
由於超寬帶(UWB)的特性,它必然會對共享頻段內的其他窄帶係統產生幹擾,並且自身也將受到其他係統在某頻段的強幹擾。因此,UWB係統必將麵對兩個比較突出的問題,在共享頻譜的時候不得對已有的窄帶係統造成有害幹擾,同時UWB係統也可能受到來自其他係統的強窄帶幹擾。目前,所有針對這個問題的解決方案都是針對UWB係統本身進行優化設計,研究思路大都是集中在UWB脈衝信號波形的設計與優化上,以期產生出嚴格遵守FCC等機構製定的輻射掩模約束條件的脈衝信號,並采用一些有效的抑噪技術來減少對現有窄帶係統的幹擾。但是,許多研究已經表明這種思路要想設計出既符合各相關機構製定的頻譜掩模約束,又可避免相互幹擾的脈衝波形是非常有挑戰性的。這主要是由於該設計方法沒有和外界環境交互,缺少對周圍射頻環境的了解,使得UWB係統的頻譜共享缺乏靈活性,係統間共存缺少針對性,限製了UWB係統性能和頻譜利用率的進一 步提高。而認知無線電(CR)技術的核心則是通過動態頻譜感知來探測“頻譜空洞”,尋找合理的機會占用此臨時可用的頻段,並自適應地隨著感知結果而動態地改變係統傳輸參數以規避高優先級的授權主用戶。基於這個考慮,並結合感知無線電具有能感知周圍環境特別是頻譜操作環境的特性,把CR技術引入到UWB 係統的研究和設計中來[2,3],給UWB麵臨的上述問題提供一種全新的解決思路,並有可能由此設計出一種全新的高性能UWB係統。采用頻譜感知技術能提高頻譜利用的靈活性,改善頻譜共享,有效抑製窄帶幹擾,與其他係統更好地共存,同時,還可潛在地提高頻譜的利用率,提高數據傳輸速率和UWB係統的整個性能。針對當前UWB技術發展過程中所必須麵對的共存問題及進一步發展的趨勢,結合UWB和CR技術的優點,文章探討了一種被稱為認知超寬帶(CUWB: Cognitive Ultra Wideband)無線通信係統的全新的UWB係統機製,其有望打破目前UWB技術發展中的僵局,而成為UWB全球統一標準的最佳技術候選。目前, CUWB係統的研究也正成為UWB技術後續發展研究的一個主要方向。
一、CUWB係統結構
1.CUWB係統的工作原理
CUWB無線通信係統是結合認知無線電和超寬帶技術的主要優點聯合研究與設計的一種智能無線係統,是一種基於頻譜感知的具有自適應輻射掩模(功率譜密度)、自適應頻譜接入能力和靈活波形的新型超寬帶係統。該係統的基本原理主要是利用CR能夠感知周同的頻譜環境和UWB係統易於數字化、軟件化的特性,依據感知得到的頻譜信息和動態頻譜分配策略自適應地構建UWB係統的頻譜掩模,並生成相應的頻譜靈活的自適應脈衝波形,根據信道的狀態信息進行自適應的發射與接收。由於具有環境感知功能,包括頻譜感知和位置感知,CUWB係統的特性及相關操作流程與現行超寬帶係統相比發生了顯著的變化,同時,由於UWB與 CR共享頻譜的方式存在本質上的差異,這使得CUWB的認知循環過程與一般的CR係統也不盡相同。因此,必須首先對CUWB係統的特性及通信流程進行描述,定義係統對環境的認知及自適應過程。
在當前CR技術的研究中,由於認知無線電技術尚處於起步階段,對於該技術的主要功能及認知循環過程還處於討論之中。隨著對CR技術的不同認識,不同的研究學者及相關研究機構在研究與設計認知無線電的總體框架中所涉及的具體內容有所不同,所基於的認知循環模型也不同。其中,最典型的是Mitola博士 [4]提出的基於機器學習和模式推理的認知循環模型,包括了一係列的認知學習步驟。它主要是采用無線電知識描述語言(RKRL:Radio Knowledge Representation Language),通過基於模式的推理來與網絡進行智能交流,主要涉及到高層次協議的研究與設計。然而,Mitolo並沒有提出相應的實現具有認知功能的物理層和MAC層體係結構的底層支撐技術,且其提出的認知循環過程比較複雜,他認為認知無線電係統應該具備檢測、分析、調整、推理、學習等能力。但是考慮到係統認知功能的智能化水平與實現複雜度方麵的折衷,文章結合UWB係統特性對CUWB係統的認知過程進行了簡化處理,使其具備檢測、分析和調整三個最基本的認知能力,同時,充分利用UWB所具有的精確測距與位置定位能力輔助估計信道狀態,甚至可以輔助計算幹擾溫度的空間分布,以使CUWB係統上層能夠建立在現實的物理層模型之上,如圖1所示。

圖1 CUWB係統的認知循環處理模型
在該模型中,係統認知循環處理過程是從接收機檢測射頻激勵信號開始的,通過在一個寬的頻帶上感知頻譜環境估算幹擾溫度及探測頻譜空洞,根據 RF環境感知的結果信息動態構建CUWB係統的輻射掩模,以約束UWB信號的發射,確保UWB與該頻帶上其他係統無幹擾地共存。發射機需要根據接收機反饋的頻譜及信道狀態信息進行動態頻譜管理及發射功率控製以形成CUWB係統的自適應功率譜,並產生與之相匹配的頻譜靈活的自適應脈衝信號,進行自適應的傳輸。CUWB係統能適應環境及業務的變化,可以動態地調整傳輸參數以更好地重用UWB頻譜空間的可用頻率,能根據信道的狀態針對功率、距離和所要求的數據率進行動態頻譜優化分配。
2.CUWB係統結構
CR和UWB的結合給無線通信領域帶來了一種嶄新的觀念,提供了一種全新的頻譜管製和使用的方式。這些新的概念也使得傳統上的一些無線係統設計經驗很難派上用場。由於CUWB係統設計在多層上都麵臨著物理層新特性帶來的挑戰,如獨特的頻譜感知功能、位置定位功能和自適應脈衝傳輸等,因此在研究中,文章采用了分層功能抽象和跨層聯合設計相結合的方法對CUWB係統的整個結構框架進行了研究設計,如圖2所示。

圖2 CUWB係統結構框圖
首先,依照通用的分層設計方 法構建CUWB係統的分層框架,主要是研究CUWB係統物理層(PHY)和MAC層問題。CUWB係統的這種分層框架主要是基於現存的UWB無線通信係統分層模型,在物理層加入獨特的認知功能和MAC層的自適應能力。邏輯上,為了更好地分析並突出認知功能,我們把感知模塊從物理層中單獨地列出。感知模塊負責估算子頻段的幹擾溫度、探測頻譜空洞、識別活動的其他用戶信號,物理層主要負責定位及測距、信道狀態估計、自適應調製 /編碼和頻譜靈活的脈衝信號波形生成。在自適應脈衝信號波形的生成上,CUWB係統可通過修改相應的脈衝生成子模塊的算法來無縫地產生不同頻譜形狀的發射信號波形,從而對頻譜環境的變化做出動態的反應。MAC層則主要包括優化傳輸參數、自適應速率反饋、協作感知及分配資源。
其次,在跨層聯合設計中,如何將分散在各個子層的特性參數協調融合,以提升係統的整體性能,這就對係統設計提出了新的挑戰。在研究與設計中,可先對CUWB係統底層從概念上定義一定範圍的參量,即在物理層和MAC層中明確地定義頻譜信息、數據速率、信道狀態信息、鏈路範圍、位置信息、電源消耗等參量;同時,把上層能利用的物理層感知到的信息及MAC子層信息進行彙聚,使得底層信息可以方便地提供給上層網絡使用。如,在研究設計CUWB網絡層路由協議和算法時,可根據底層信息彙聚模塊傳遞上來的周圍頻譜環境信息及位置信息,自適應地選擇路由以避開幹擾區域。這種底層信息彙聚方法可極大地提高跨層信息傳遞的效率,並簡化跨層設計模型,減少了層與層之間的消息或信令傳遞。在重配置能力方麵,CUWB係統可通過修改相關功能子模塊的算法參數無縫地產生不同的發射信號波形,如動態頻譜分配和自適應脈衝生成等子模塊,從而對頻譜環境的變化做出動態的反應。它利用了軟件無線電自適應和重編程的特點及脈衝發生器的可編程性,加上與周圍環境的交互,通過感知的方式采取合適的行動,從而實現軟件CUWB無線電功能,建立了環境感知和UWB技術基礎上可重新配置的無線平台。
二、主要功能模塊探討
1.CUWB頻譜感知
眾所周知,在認知無線電技術中,對頻譜進行檢測就是對所觀察的頻段進行幹擾溫度的估計,其目的就是為了探測頻譜空洞。經過估計得到的幹擾溫度與預先設定的幹擾溫度進行比較,就可以對觀測的待查頻帶進行選擇,超過界限的都是不符合通信要求的頻譜。一般將待查的頻段分為3種不同的情況:黑空,存在高功率的幹擾;灰空,存在低功率的幹擾;白空,僅存在環境噪聲量。目前,對頻譜進行檢測以可靠地探測主用戶的出現和判斷頻譜空洞的信號處理方法主要是匹配濾波、能量探測和信號屬性探測,判決的方式包括單節點本地頻譜感知和多節點協作式頻譜感知。然而,由於UWB和CR技術接入頻譜的方式不同(UWB是重疊共享,而CR是機會接入),由此造成在探測頻譜空洞的目的、方法和方式上存在較大的不同。
由於幹擾溫度要能有效地起作用需建立在自適應或實時的基礎上,因此,需要一個係統來測量頻帶內的幹擾溫度,並把測量的結果信息告訴受限的設備,以便此設備采取恰當的處理來使頻帶內的幹擾溫度維持在幹擾溫度限之內。如,某區域的授權用戶接收機定期進行幹擾溫度的測量,並把測量結果信息傳送給某一控製中心,經過處理後,在該控製中心處就能形成該區域的幹擾溫度分布圖。該區域內的各受限設備受該中心廣播的消息控製。但是這種辦法需要對主設備進行改造或者另外構建一套基於幹擾溫度測量的頻譜管理基礎設施,這正是IEEE 802.22 WRAN無線區域網采取的辦法,故從目前來看在UWB係統中采用這種感知機製是不可行的。在UWB係統中應采用一種相對簡單的不涉及到改造其他類設備的辦法,即在單個受限設備上實現幹擾溫度的測量和自適應傳輸的整個過程。具體來說就是,受限設備先測量本地的幹擾溫度,然後再附加上自身對RF環境的幹擾部分,若這個計算結果值小於本地設定的幹擾溫度限則可以發射,否則就必須采取適當的措施來使本地該頻段的幹擾溫度降低至幹擾溫度限之下。在這種情況下,可視不同應用場景采取不同的處理。一種方法是避開該段頻率,重新選擇不同的頻率進行傳輸;還有就是繼續使用該段頻率,但相應地調整發射功率,以使其傳輸不再引起不可接受的幹擾溫度。因此,在設計係統時,我們可以基於此種方法進行幹擾溫度的測量動態地生成CUWB係統的自適應輻射掩模[5]。在CUWB 係統中,頻譜檢測的任務就是在UWB的法定頻段(3.1、10.6 GHz)上進行各子帶的幹擾溫度估計,並據此來標識各子帶。不同類別的頻帶上允許發射的最大功率級別不一樣,這樣就可以動態地構建UWB係統自適應的輻射掩模。同時,對工作頻段需要進行不斷的檢測,以對頻譜環境進行監測,實時地感知頻譜環境的變化。這種具有自適應輻射掩模的CUWB係統將有很大的靈活性,與當前UWB係統預先嚴格地限定其輻 射掩模的機製相比具有許多優點。
2.CUWB係統動態頻譜分配
正是由於現存的絕大多數無線通信網絡在不同的時間和區域上業務量需求不同,使得係統的整個頻譜利用率隨著時間和地理位置的改變而變化。因此,指定給某一業務的無線電頻譜在某個時段或地理區域上肯定存在未被充分使用的情況,這個現象已經被相關的研究證明是存在的。這也正是CR技術得以發展的前提。同時,由於UWB占用極寬的帶寬,這就要求在時間上能自適應於本地頻譜環境的變化,以抑製各種幹擾達到更好地與其他係統共存。因此,在對周圍RF環境感知而動態構建了UWB輻射掩模之後,動態頻譜分配在CUWB係統的研究與設計中顯得非常重要。
一個CR能夠感知某個特定的頻段是否正被使用,如果沒有被用,它就能依據一定的規則占用此頻段,且不會給相關的授權用戶造成有害幹擾;若該頻段的授權用戶之後又重新啟動了傳輸,則該CR用戶可以避開該頻段。由此,我們可以看出CR技術要能起作用,關鍵的一步在於它在感知頻譜環境後,采用合理的頻譜分配策略來無幹擾地占用某一時間或空間上可用的頻譜空洞。目前,在CR研究中,動態頻譜分配采用的方法基本上是基於頻譜池(Spectrum Pool)的思想發展而來的。頻譜池被定義為能夠由CR用戶所使用的虛擬非授權頻率範圍,它可以覆蓋一個從幾十兆赫茲到幾GHz的頻率範圍。采用不同的頻譜分配策略可以構建不同的頻譜池,每個頻譜池將被分為若幹個子信道,而子信道帶寬的選擇也要依據一定的準則。如,美國加州大學伯克利分校的CORVUS研究項目中,對CR多用戶係統采用的頻譜分配策略就是對不同的CR用戶組分配不同的頻譜池[7]。借鑒當前CR技術研究中的一些思路,在本研究中,CUWB 係統根據幹擾溫度的測量和頻譜空洞的探測結果信息,也要進一步采取恰當的處理,即基於頻譜感知信息,在自我頻譜分配策略的指引下生成自適應的功率譜密度。這裏需要解決的主要問題是製定相應頻譜空洞的占用原則和頻譜共享策略,包括對占用時間的限製、功率級別、保護頻段的設定和多個CUWB用戶之間如何協調共用可得的資源等。不難理解,這將受到頻帶的幹擾溫度和可用頻譜空洞數兩個因素的影響。在設計中。可以依據一定的規則把UWB的工作頻段劃分為若幹個子帶,不同的子帶組對應不同的頻譜池。在每個頻譜池中,根據頻譜探測的結果對各子帶進行相應的標識,以供按需占用。如,可先根據CUWB頻譜感知時劃定的子帶來進行對應頻譜池的構建,對各子帶上的幹擾溫度進行分類標記歸入相應的頻譜池,然後根據帶寬需求、傳輸距離和其他的流量特性來選取可用的頻譜以支持不同的應用。子帶的占用數目將依賴於子帶中子信道的質量和單個子帶的帶寬及所建立連接的QoS需求。同時,由於頻譜空洞隻能保持一段不確定的時間,因此,頻譜管理還必須要對其進行不斷的監測,並在其他係統用戶重新出現時,有一套完備的退讓和替代策略。這時,CUWB用戶可以啟用預留的冗餘子帶避開該頻帶,或者在遵守幹擾溫度限約束的條件下通過改變自身的發射功率級別避免產生有害幹擾而繼續使用該頻段。
3.自適應脈衝波形設計
在傳統的UWB係統設計中,由於UWB信號的功率譜密度必須嚴格限定在輻射掩模之內,而信號功率譜的形狀和覆蓋範圍又取決於信號波形的形狀。因此, UWB信號的設計和產生顯得尤為重要。目前,UWB自適應信號的產生方法主要有兩大類:基於軟頻譜脈自適應(SSA)[3,8]的脈衝無線電自適應信號產生和基於正交頻分複用(OFDM)[9] 的自適應信號產生。前者主要是根據頻率掩模的約束條件在時域中來反求脈衝的波形,涉及到既帶限又時限的脈衝信號設計, 這種方法產生的頻譜靈活的超寬帶波形具有一定的自適應性,但在物理實現上由於需要超高速的A/D轉換器而難度較大;後者研究信號兩兩正交的方案,能夠給出更多的設計自由度和頻譜成形性能,但是除了在實現上較複雜外,還易形成較高的峰值功率而產生幹擾,並丟失了UWB-IR的一些本質特性。因此,在係統自適應脈衝波形設計研究中,文章借用基於SSA和OFDM方法中的一些思想,並與頻譜環境和其他的一些可得到的信息最佳地結合在一起設計頻譜靈活的脈衝信號波形以滿足CUWB係統自適應頻譜環境的需求。具體來說就是,我們采用頻域與時域相結合的設計方法,即先借用OFDM的思想,把CUWB頻段也分成若幹個子段,根據頻譜感知的結果可以動態地生成各子帶上的輻射掩模,然後從頻域出發根據相應頻率掩模的約束條件,在時域中反求出相應脈衝基的波形,並可根據目標頻譜的特定要求,在時域再進行基波形的疊加,以滿足更複雜的特定頻譜掩模的要求。目前,主要是利用扁長橢球波函數(PSWF)的良好特性,產生相應子帶上的PSWF基脈衝,並根據需要進行線性疊加來設計這種頻譜靈活的CUWB自適應脈衝波形。該方法產生的CUWB脈衝波形具有較強的自適應 性,且可用軟件的方式修改相應的算法參數,以便動態地改變脈衝波形的脈寬、帶寬、中心頻率和包絡等信號參量。
三、結語
CUWB無線通信係統是一種具有自適應頻譜接入能力和靈活波形的新型智能超寬帶係統。文章結合頻譜感知和位置感知給出了CUWB係統簡化的認知循環處理模型,並在此基礎上利用分層與跨層設計相結合的方法提出了CUWB係統結構,重點探討了CUWB頻譜感知、CUWB動態自適應輻射掩模生成、動態頻譜分配及CUWB自適應脈衝波形生成問題。總之,將CR技術和UWB相結合,不僅能夠更好地解決UWB係統與其他係統間的頻譜共享和係統共存問題,也為設計一種全新體係結構的高性能UWB係統提供了一種嶄新的思路,而且進一步為最終實現完全智能化的CR技術奠定了基礎,也為構建下一代自適應頻譜接入係統提供了一種全新的選擇。
參考文獻
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