认知无线网络中的重点技术和研究

邓宁宁+陈孝如

摘要：电磁环境的越来越复杂，也给无线网络带来了诸多挑战，除了用户的不断增加，其服务类型和用户需求也在朝着多样化发展。在单一且封闭的无线通信网络技术满足不了人们对网络通信需求的同时，认知无线网络开始受到人们的关注，认知无线网络是具有认知过程的无线网络，能够根据网络当前的状态，从而对网络进行规划、决策以及响应。为了能够更多的了解认知无线网络，所以本文基于认知无线网络的重点技术和系统结构做出了简要阐述。

关键词：认知无线网络重点技术；认知无线网络发展；体系结构

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）28-0031-02

认知无线网络在技术的不断创新以及提高应用需求的驱动下得到了飞速的发展。作为一种具备认知功能的无线网络，其除了能够分辨当前无线网络的状态，还能够根据网络状态对无线网络进行智能规划、决策以及实现响应。使网络能够在具体的无线网络中发挥自适应的能力，对网络资源的管理和使用情况进行有效的优化，其重点技术也为端到端用户提供一定的服务质量保证。因此，认知无线网络在当前受到了各界的高度重视，并且也有多数学者也开始研究认知无线网络及其相关技术。

1 引言

随着无线网络的广泛使用，导致无线网络的要求和标准也来越高，所以无论是网络环境、需求、技术等都处于变革中，这些因素都给无线网络平台造成了异构无线网络系统并存的局面，造成了众多的网络孤岛，这不但给网线网络的发展和建设带来了极大的难度，同时也满足不了用户的需求。甚至以上的诸多因素已经造成了无线网络的使用僵化、资源使用效率低。只有将无线网络的静态频谱工作模式转换为动态自适应的工作模式，将封闭的网络发展成为异购融合的网络。只有这样，才能够解决无线网络的容量大小的限制，以及实现高效使用频率等问题。

由于认知无线网络是一种开放性的智能网络，所以其可以通过对网络环境的分析，对网络状态进行规划、决策和响应。因为认知无线网络的相关研究得到了国家973项目的支持，并且在项目组的努力下取得了长远发展，所以认知无线网络技术被当做下一代无线网络的核心技术，在实现异构网络融合的同时，也满足了用户对端到端服务的需求。

2 认知无线网络体系

认知无线网络体系的要旨则是在感知到网络当前的状况之后，采取自适应的功能进行相应的行动，是利用自适应功能所获取的信息对无线网络当前的状况，以及网络事件做出相应的推理。而认知无线网络体系的基础则是认知的特性，通过信息处理和智能来实现感知、决策、资源分配及重构认知无线网络。同时，感知、决策、资源分配及网络重构这四者之间又有着密切的逻辑关系，因为认知无线网络不但能够有效的观察感知网络当前的状态，并且能够对网络决策自适应，从而实现达到无线网络的智能优化。

认知无线网络的结构体系分为异构无线网络、认知逻辑网络及认知服务体系三部分。其中异构无线网络包括GSM、TD-SCDMA、WLAN、802.22、LTE以及WIMAX等。认知逻辑网络则提出了认知平面和认知流的概念。认知流是一个全新的概念，其基于业务流和控制流基础上。业务流承载着对无线网络环境的认知、学习以及推理，通过智能的对网络资源的配置进行优化。从而增强无线网络的认知、自主及重构的能力。而控制流则在控制平面的各层协议之间传递。认知逻辑网络通过引入新的认知平面，将认知和控制分离开，这样不但可以有效地提高认知和决策的效率，而且还增加了认知网络的灵活性。例如，在认知逻辑网络中引入智能映射机制，便可以将异构网络映射成统一网络。而基于同一的认知逻辑网络，不但可以提供网络各节点或者各实体之间、网络和网络之间的合作平台，而且还可以建构满足端到端效能的认知服务体系。

认知服务体系讲的则是基于认知平面与认知功能实体，对各种移动业务进行认知建模，获取主/克技术参数，用于端到端效能评价模型。端到端效能的指标体系不但包括误码率、容量、时延等QoS指标，同时也包括业务可用性、易用性、保真度、费用等用户满意度指标，以及网络适变形、运营成本、匹配度等网络满意指标。认知无线网络就可以通过端到端重构和网络适变的方式，满足端到端效能的指标要求，然后再根据端到端效能建立评价准则以及评价模型，最后得出综合的评价结果。但如果为了提高端到端效能，实现认知无线网络自主优化的功能，则需要在此基础上进一步的研究认知逻辑网络及端到端效能评价信息的交互机制。

3 认知无线网络的重点技术

3.1 频谱感知技术

频谱感知技术是认知无线网络的重点技术之一，其按照感知对象分为基于发射源和基于干扰两种感知方式。

1）基于发射源感知方式

因为发射源有不同的特征，所以基于发射源的感知又可以细分为能量检测、匹配滤波检测、周期循环平稳检测以及小波检测四种。

能量检测用于检测频段内积累的能量值，如果此能量值高于设定门限的能量值，则该频段内存在信号。能量检测方法的优点是简单易行，不需要信号的先行验知就能够对能量进行检测，但其缺点则是检测速度慢，时间较长，且对于门限的设定值较为敏感。

匹配滤波检测是一种已知授权用户信号特征的频谱的技术，这种技术的优点就是具有一定的时间段，检测精度也比较高。缺点就是此技术执行起来成本太高，并且其检测方法也会限制应用的场合。

周期循环平稳检测是一种能根据接收信号的静态特征来检测授权用户信号的技术方法，其检测方法的优点就是能够在不相干的广义平稳信号中区分出噪声的能量。缺点就是计算起来较为复杂，且需要授权用户的先验知识。

而小波检测则是专门通过无线网络中不确定的率频密度来分析信号特征的一种检测方法。小波检测的优点就是有利于款频段下的信号检测，其缺点是计算起来较为复杂，且检测不到扩频信号。

2）基于干扰的感知方式

基于干扰的感知方式是通过接收端受到的干扰程度来判断频谱是否接入。认知用户如果在授权用户发射端的干扰半径外，则会跟授权用户的接收端产生摩擦，因此，为了解决这个问题，有学者提出了干扰温度模型。干扰温度模型是利用干扰温度来对门限值进行判断，只要在所设定的门限范围内，认知用户便可以有效地使用高频段。

3.2 可用的宽带感知技术

可用宽带是指利用异构网络的业务流获取最大的数据传输率，并且将网络资源的感知频谱转换为可用的宽带信息资源。可用宽带感知技术之所以得到极大的重视，则是因为可用宽带所获取的信息是以认知无线网络所支持的QoS为前提条件。其次，宽带检测方式在以往的研究中都是为有线网络提供服务的，但是基于认知无线网络本身就是一种较为珍贵的资源，所以，有学者在研究的过程中提出可用的宽带感知技术，而可用的宽带感知技术又细分为基于感知估计方式和基于模型预测方式。

基于感知估计方式的思想是利用网络节点感知信道的状况之后，再对可用宽带进行估计。基于感知估计方式最大的优点就是不会对所存在的业务造成干扰影响，其缺点则是在很多情况下仅采用宽带估计无法满足需求，基于模型预测正是在此问题上深入研究的。而基于模型的预测方法则是通过网络行为建立的模型，在建立模型之前，则首先要建立相应的预测无线网络模型。另外，认知无线网络之间的节点存在不确定的性能，所以可用宽带感知技术的这两种感知方法也是比较好的途径。

3.3 Self-x算法技术

由于认知无线网络里面融合了多种网络，所以在进行网络管理的时候增大了难度，为了解决这个问题，有学者提出了基于自主计算的异构无线网络实现自主管理的架构，也就是Self-x算法技术。自主计算是通过设计而建立的能够进行自我管理的计算系统，不仅能够有效地降低无线网络的复杂性，而且还减少了对网络管理所用的成本。Self-x算法技术的核心思想是实现网络自主管理的功能，其表现主要有实现网络的自主配置、自主优化、自主恢复以及自主保护。

4 结语

综上所述，通过了解认知无线网络的体系结构及重点技术得知，对认知无线网络相关技术的研究需要将多学科的知识应用在一起，才能够建立其重点技术的体系及理论，这些重点技术及理论对无线网络的发展有着极其重要的意义。另外，认知无线网络的体系结构应该更具有扩展性能，以方便满足和支持未来网络对认知无线网络架构及新增加的网络各元素。从而实现无线网络向更高层次通信的目标。

参考文献：

[1] 张平，冯志勇，张奇勋.认知无线网络基础理论与关键技术研究进展[J].中国基础科学，2013（5）：18-22.

[2] 张平，李建武，冯志勇，张奇勋.认知无线网络基础理论与关键技术研究[J].电信科学，2014（2）：1-13.

[3] 魏急波，王杉，赵海涛.认知无线网络：关键技术与研究现状[J].通信学报，2011（11）：147-158.