姚富強 張建照 柳永祥 趙杭生
(南京電訊技術研究所,江蘇 南京 210007)
隨著全球經濟的不斷發展,廣播電視、移動通信、射頻識別、遠程監控等無線電應用日益廣泛.在現有無線業務用戶數量快速增長的同時,新的無線通信技術和服務不斷出現,頻譜需求迅猛增長,頻譜成為一種制約社會經濟發展的重要資源.傳統的頻譜管理采用固定的頻譜分配模式[1]:將大部分頻段作為授權頻段,讓授權用戶在給定區域內對該頻段具有長期的絕對排他使用權;同時,保留一些非授權頻段允許非授權競爭使用,例如各國通用的2.4 GHz工業、科學和醫用(Industrial,Scientific and Medical,ISM)頻段.
根據2003年美國國家電信與信息管理局公布的頻譜分配圖,目前可分配的授權頻段已經面臨枯竭[2],而在非授權ISM頻段,無線Mesh網絡、無線傳感器網絡和移動Ad Hoc網絡的數量快速增長,頻段越來越擁擠.在頻譜資源稀缺問題日益突出的同時,大量相關機構的測量結果卻發現,已分配頻段的利用率并不高,3 GHz以下頻段的利用率不足30%[3-4].這說明頻譜稀缺并非完全由于資源本身的缺乏,已分配的頻譜實際上并未被充分利用.因此,新的無線通信技術和無線業務面臨的頻譜稀缺問題和已分配頻段低利用率的局面共存.
傳統的提高頻譜利用率的方法是研究提高信源編碼、信道編碼和調制解調效率的通信技術.然而,這些傳統技術在頻譜利用率上的提高難以滿足呈指數增長的頻譜需求.基于軟件無線電技術的發展,Joseph Mitola博士于1999年提出了認知無線電(Cognitive Radio,CR)[5]技術.CR能夠感知頻譜環境和網絡狀態,實時改變功率、載頻、調制方式、傳輸速率等工作參數,伺機接入當前空閑頻譜,從而實現動態頻譜接入.這種動態、智能利用頻譜的能力,為提高頻譜利用率、解決頻譜資源稀缺提供了一種有效的途徑.
與之相適應,需要研究能高效利用頻譜的動態頻譜管理技術,其基本思想是在遵循頻譜資源規劃的條件下,基于不同區域、不同時間和不同的頻譜需求,動態地分配頻譜,實現頻譜使用與需求的動態最優搭配,從而達到頻譜資源的高效利用,具有較強的實時性、靈活性,可以實現細粒度的頻譜資源動態優化[6].然而,要實現以上目的,需要管理和用頻兩個方面的有效配合,而不僅僅是管理,或者說高效頻譜利用包含動態頻譜管理和動態頻譜使用兩個方面.
為了推動動態頻譜管理的應用,需要對動態頻譜接入技術、頻譜管理框架、網絡架構、網絡協議以及標準、法規等多方面進行深入的研究.本文首先介紹基于CR的動態頻譜接入的關鍵技術,然后全面梳理國內外動態頻譜管理領域的最新研究進展,在此基礎上,總結動態頻譜管理的發展趨勢,并就應對策略進行了探討.
與傳統無線電相比,CR具備兩大基本功能:認知功能和重配置功能.認知功能指獲取或感知無線環境信息的能力;重配置功能是指根據無線環境的變化,在不改變硬件的情況下調整工作參數的能力.基于這兩大功能,認知用戶(Secondary User,SU)可以感知空閑頻段,并在不影響該頻段授權用戶(Primary User,PU)的情況下,實現頻譜資源的動態利用,其關鍵技術主要包括[7]:
1) 頻譜感知:通過分析感興趣的頻段,找出可以被利用的頻譜資源.單節點頻譜感知由于陰影、多徑等不利影響,性能難以滿足要求且開銷較大,目前主要研究方向為多節點協作感知[8-11].
2) 頻譜決策:在獲得可用頻譜信息的基礎上分析頻譜特征,決策選取合適的頻段/點,滿足SU傳輸的QoS需求.頻譜決策的研究主要優化公平性、通信開銷以及切換次數等指標[12-13].
3) 頻譜共享:主要解決多個用戶之間不沖突地選擇頻譜以最大化頻譜利用率的問題.頻譜共享需要同時考慮公平性和高效性,采用動態頻譜分配算法.
4) 頻譜切換:SU在當前使用的信道感知到PU出現或者信道質量嚴重下降時,切換到其他可用信道上繼續通信.切換時要求快速、平穩執行,保證PU不受干擾,并且對SU的性能影響最小.
以上動態頻譜接入的技術及進程是在動態頻譜管理政策和規范前提下,由具備CR功能的無線用戶實現.
以CR為代表的動態頻譜接入技術的出現,推動了頻譜接入方式的變革.
美國國防部提出了基于網絡中心的頻譜管理為目標的國防頻譜管理架構,根據對任務的不同服務質量(Quality of Service,QoS)保證能力,將頻譜接入分為靜態頻譜接入(Static Spectrum Access,SSA)、協作頻譜接入(Coordinated Spectrum Access,CSA)和伺機頻譜接入(Opportunistic Spectrum Access,OSA)[14]三種方式.SSA工作在固定接入頻段,保證授權業務對頻譜使用的最高優先級;CSA工作在協作接入頻段,共用該頻段的用戶相互協調以滿足各自的用頻需求;OSA工作在自治接入頻段,終端競爭接入頻譜,對任務的QoS提供盡力而為(Best Effort)的服務.三種接入方式的靈活性比較如圖1所示[15],當前的SSA方式靈活性最差,CSA和OSA方式靈活性依次提高.
CSA的一般形式是具有一個中心代理,在各個網絡之間、終端之間,或網絡和終端之間,根據動態變化的頻譜需求協作接入頻譜.基于CSA的動態頻譜管理的典型網絡是泛在移動網絡的動態智能頻譜管理項目(the Dynamic Intelligent Management of Spectrum for Ubiquitous Mobile Network, DIMSUMNet)[16]提出的網絡架構.該架構在每個區域內由一個頻譜信息和管理經紀人掌握所有頻段的頻率范圍、時間、空間、信號和功率等信息,并根據基站的請求進行頻譜的動態分配.動態頻譜分配的目標是根據用戶的優先級、QoS等要求,公平、高效、快速地分配一定數量的頻譜資源,使系統性能得到改善或者逼近最優狀態.由于動態頻譜分配屬于非確定多項式(Non-Deterministic Polynomial,NP)(Non-deterministic Polynomial,NP)問題,尋找次優解的貪婪算法是主要的研究方向[17-20].

圖1 頻譜接入方式的演變
比CSA更為靈活的頻譜接入方式是不依靠基礎設施的OSA方式.OSA最早由DARPA資助的下一代無線通信計劃(neXt Generation,XG)項目提出,定義為:“設備終端首先感知其希望接入的頻譜,辨識頻譜是否為PU所用;基于這一信息,如果頻譜政策允許其使用,則設備標識其為頻譜時機(時域、頻域或碼域),然后在滿足PU設定的干擾限制的前提下接入頻譜進行傳輸”.OSA方式利用CR的感知和學習能力獲得可用頻譜空洞并接入使用,不依靠基礎設施,可以更加靈活、快捷地接入頻譜,采用分布式決策,計算開銷比CSA小.對OSA方式動態頻譜利用的研究,主要關注在分布式架構下,SU節點單獨或者與鄰居用戶節點合作進行頻譜接入的優化問題,主要的研究方向是基于博弈論的優化算法[21-23].
以上頻譜接入方式均是由管理和無線用戶雙方共同完成的.
聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission,FCC)于2003年公布了《使用認知無線電促進頻譜利用的通知》[24],成立頻譜政策任務工作組.2004年5月,FCC發布建議允許在不影響PU業務的前提下通過CR技術使用廣播電視頻段中的空閑頻譜資源[25].2005年10月,FCC正式批準引入CR技術和使用CR設備的法規[26].2008年11月,FCC允許免許可設備接入電視頻帶(54~72 MHz),(76~88 MHz),(174~216 MHz),(470~806 MHz)和(614~698 MHz)中的空閑可用信道[27].
美國國家自然科學基金委員會(National Science Foundation,NSF)于2009年3月召集FCC、DARPA等頻譜管理機構和從事CR研究的知名大學在Arlington召開了認知無線電網絡論壇,探討認知無線電網絡研究中的重要問題,提出了近期動態頻譜管理和認知無線電網絡研究的路線圖,建議NSF建立重大的項目群資助相關技術的研究,促進認知無線電網絡的大規模安全應用[28].
美國全球電磁頻譜信息系統(Global Electro Magnetic Spectrum Information System, GEMSIS)[29]是由國防頻譜組織(Defense Spectrum Organization,DSO)于2006年提出的長期頻譜轉型戰略規劃.該系統將在國防部范圍內提供一體化頻譜應用能力,與聯邦、州和地方政府頻譜管理局和盟軍部隊實現互操作.根據該戰略轉型目標,將把頻譜管理從目前的預先規劃和靜態分配的策略轉型為自動、自適應的頻譜應用,使無線設備能把頻譜和網絡中心戰相結合,提高頻譜使用的效率、靈活性和共享能力.國防頻譜管理體系結構草案V3.0給出了頻譜管理轉型計劃的進程,頻譜管理模式從當前的靜態頻譜管理轉為認知自同步頻譜使用并最終實現隨時隨地的頻譜接入,共分為5個階段,預計到2020年以后才能實現,如圖2所示[30].
DARPA資助的XG計劃目標是使美軍通信設備可以檢測環境變化,并根據所處環境的頻譜管理政策選擇頻譜,主要研究通過靈活的頻譜政策實現動態頻譜管理的框架[31-32].XG網絡可以工作在多個授權頻段以及非授權頻段,與工作在相應頻段的主網絡(Primary Networks)共存,其架構如圖3所示[33],有三種不同的接入方式:Ad Hoc方式,利用XG基站的集中式接入,以及在一定條件下通過授權網絡基站接入.其中,利用XG基站進行集中式接入時,可以通過頻譜代理(Spectrum Broker)協調不同網絡之間的頻譜共享,實現多個XG網絡的共存.2006年8月SSC公司和DARPA在弗吉尼亞州的堡馬士基山進行了XG網絡實測,測試結果表明XG系統在對PU干擾限制、動態頻譜接入范圍、網絡接入時間等關鍵指標上達到了設計要求[34].

圖2 GEMSIS頻譜管理轉型計劃進程

圖3 DARPA XG網絡架構
在XG項目研究的基礎上,DARPA于2008年啟動了下一步無線網絡計劃(Wireless Network after Next,WNaN),目的是為未來戰術通信提供可負擔、可靠和具有自組織能力的無線網絡[35].WNaN將動態頻譜接入技術和容斷網絡(Disruption Tolerant Networking,DTN)[36]技術集成到MANET中,使得無線終端可以在900 MHz~6 GHz范圍內動態選擇信道,實現90 kbps~2 Mbps的數據速率.WNaN網絡的動態頻譜接入架構如圖4所示[37].網絡為用戶提供基于任務的拓撲、頻譜規劃,提供鏈路狀態路由協議(傳統連通網絡模式)和存儲轉發路由協議(DTN模式)兩種路由方式;無線電設備判斷頻譜質量,并在不影響(QoS)的情況下自動選擇最佳的頻譜及其接入技術;鏈路控制功能為無線設備提供鏈路狀態和鄰居節點等信息.WNaN項目組于2010年6月和9月成功進行了由52個和100個手持移動終端組成的驗證網絡的演示實驗[38].

圖4 WNaN的動態頻譜接入功能
由于感知、分析可用頻譜信息需要的開銷很大,維吉尼亞工學院研究無線電環境地圖(Radio Environment Map,REM)[39]為認知無線電網絡提供外部支持.REM通過對地理特征、監管制度、政策、無線設備功能及該區域用頻經驗等現實無線電環境特征的抽象描述,組成一個綜合的空時數據庫,如圖5所示[1].基于REM可以支持用戶設備的認知功能,如情景意識、推理、學習和計劃能力等.CR的認知功能可以從觀測全局或本地REM獲得;推理和學習可以通過過去的經驗和觀測結果進行學習;做出決策、計劃和調整后及時更新REM,以利于未來的優化決策.REM的構建和使用可以使認知無線電網絡的性能得以大幅改進,同時也可以協助動態頻譜管理政策的分發和實現,成為動態頻譜管理研究的重要內容.DARPA資助的自適應增強無線小組項目(Adaptive Cognition Enhanced Radio Teams,ACERT)研究了使用REM支持以建立分布式認知無線電網絡的方案[40].

圖5 REM示意圖
此外,加利福尼亞大學Broderson教授的研究組提出一種基于CR的虛擬非授權頻譜使用系統(Cognitive Radio Approach for Virtual Unlicensed Spectrum,CORVUS)[41];Rutgers大學、Kansas大學、Blossom Inc等聯合研究設計了認知網絡(CogNet)[42];微軟亞洲研究院資助了Nautilus項目.這些項目的研究,使得基于CR的動態頻譜管理網絡逐步從理論向實用邁進.
歐洲對動態頻譜管理的研究重點是以移動蜂窩網為核心的頻譜共享.歐盟委員會2005年發布“歐盟未來無線電頻譜政策——第二個年度報告”,開始規劃使用CR實現靈活的頻譜使用.2009年歐盟下屬的無線頻譜政策研究組提交了對CR的研究報告和相關政策建議.
歐盟第六框架計劃(FP6)支持了多項CR相關項目.其中,SPORTVIEWS項目[43]詳細規劃了頻譜管理從當前的命令/控制模式轉變為自主接入的“California Dream”模式需要經歷的九個階段.E2R項目致力于研究異構網絡環境中端到端重配置能力及網絡的頻譜管理方式.E2RII項目提出了靈活頻譜管理(Flexible Spectrum Management, FSM)的概念[44],研究轉讓頻譜使用權和動態改變頻譜使用方式的過程和新技術,以最大程度地發揮認知和可重配置終端的優勢.E2RII項目預計頻譜利用從當前“Command & Control”模式推進到FSM模式的政策轉變到2016年實現,而相關授權頻段轉入靈活運用可能需要到這些授權過期才能實現[45].
第七框架計劃(FP7)的E3項目[46]研究面向下一代移動通信的認知無線電網絡融合技術,側重于增加新的實體或服務完成對運營商間、RAT間、網絡間和終端之間的無線資源分配與協調,以提高頻譜的利用效率.項目采用面向服務的架構,提出動態頻譜管理(Dynamic Spectrum Management,DSM)服務和動態自組織網絡計劃和管理服務(Dynamic Self-organized Network Planning and Management service,DSNPM)的概念.DSM對不同無線系統進行中長期(以小時、天為單位)頻譜管理規劃與協調,提供頻率、價格和租借時間等信息并推理得到頻譜租借建議、交易意向以及提供頻譜使用特許權等.DSNPM則根據當前的網絡政策、網絡狀態以及服務的業務特性,提供無線資源的預約、分配和釋放等服務[47].
此外,德國Karlsruhe大學通信工程研究所提出了基于正交頻分復用技術(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技術進行集中式動態頻譜接入的頻譜池系統;法國Thales Communications公司的城區無線電通信規劃項目(Urban planning for Radio Communication,URC)[48]研究較小時間粒度的數字簽名算法(Digital Signature Algorithm,DSA)算法以提高頻譜利用率;愛爾蘭都柏林Trinity學院根據動態頻譜接入的特點,提出了頻譜管理主體間的生存模型[49];Simon Dealer比較了認知導頻信道(Cognitive Pilot Channel,CPC)模式和數據庫訪問模式獲取頻譜管理服務的優缺點,提出了CPC和數據庫聯合的方式獲取頻譜管理服務的觀點[50].
國際組織和行業聯盟也積極推進動態頻譜管理的相關國際標準制定[51].
ITU-R 1B完成了認知無線電系統(Cognitive Radio Systems,CRS)的定義,提出了軟件定義的無線電(Software Definition Radio,SDR)和CRS的應用場景,并考慮了兩者的相關性和現有無線電法規的影響.在2010年5月的ITU-R WP 5A會議上,陸地移動業務中的CRS報告取得了突破性進展,提交的“移動業務中的認知無線電系統”是目前為止ITU-R第一個關于CR技術的報告書.該報告書定義和描述了在陸上移動通信服務中的CR應用,主要包括潛在的增益、部署方案、共存以及業務問題.
IEEE 802.22工作組是第一個世界范圍的基于CR技術的空中接口標準化組織,目標是基于CR技術利用廣播電視頻段,組建無線區域網絡(Wireless Regional Area Network,WRAN).工作組2006年通過了D1.0標準草案,2010年12月提交討論了新的草案版本.IEEE SCC41主要關注動態頻譜接入網絡的標準以提高頻譜利用率,包括新的動態頻譜接入、網絡管理和信息共享等技術.此外,IEEE 1900工作組提出了在異構無線接入網絡下頻譜利用的架構、策略語言要求以及基于策略的控制架構.
歐洲電信標準化協會(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)的TC RRS工作組負責CR標準化工作.ETSI TR102 803主要討論了SDR和CRS與頻譜管理法規的相關性,ETSI TR102 683制定了重配置無線電系統導頻信道、異構網絡中端到端連接等相關標準.歐洲計算機制造商協會(European Computer Manufactures Association,ECMA)的ECMA-392草案描述了在電視機(TV)頻段的空閑信道上個人和手持無線終端的介質訪問控制(Media Access Control,MAC)層和物理層操作,并描述了一些滿足系統需要的保護機制.
2005年,國家863計劃首次支持了CR關鍵技術的研究;2008年973計劃在信息領域專項中啟動認知無線電網絡基礎研究;同年國家自然科學基金委員會在CR領域設立重點項目群,主要研究無線頻譜環境認知理論與技術的研究.
目前,上述國家專項課題中對動態頻譜管理關鍵技術的研究,在基礎理論、技術創新和系統實現等方面均取得了豐富的研究成果.
863重點項目“頻譜資源共享無線通信系統”圍繞頻譜感知共享與CR關鍵問題展開[52-53].2012年9月,該項目的系統網絡開發子課題通過驗收,所開發的網絡由8個網絡節點組成,與現有業務共存的情況下,在698~806 MHz頻段完成了試驗驗證.此外,該項目的動態頻譜資源共享技術標準與應用研究方向,針對WRC12 1.19議題,基于項目相關技術研究提煉動態頻譜資源共享技術所需的頻譜管理策略,為我國參與國際上有關頻段共享標準化研究提供了技術支撐[54].
此外,國家重大專項“新一代寬帶無線移動通信網”中的“面向WRC12的頻譜有效利用關鍵技術研究及驗證”項目針對2012年世界無線電通信大會(World Radio communication Conference,WRC)大會相關課題開展頻譜有效利用與資源管理關鍵技術研究與驗證[55].973課題“認知無線電網絡基礎理論與關鍵技術研究”重點解決認知無線網絡體系結構的適變性、多域環境的認知性、管理與控制的自主性等三個基礎性問題.在相關項目的支持下,電信研究院、廣電、中科院、北郵、22所、54所、中興等部門以及軍隊科研單位在相關領域都開展了一定的研究,在理論研究和標準化方面都取得了一定的進展.
國內在動態頻譜管理領域對認知無線電、動態頻譜接入等基礎理論與關鍵技術研究較多,而對向推進頻譜管理模式轉變途徑的研究較少,也缺乏類似GEMSIS的國家性動態頻譜管理推進規劃.同時,對動態頻譜管理和動態用頻相結合的研究不多,使得該項研究成果的實用化途徑還不夠明確.
從研究現狀和標準化進展中可以總結頻譜管理技術的發展趨勢.
1) 動態頻譜管理是必然趨勢
動態頻譜管理是解決頻譜資源匱乏問題的有效途徑,其動態頻譜接入、網絡架構、協議標準等已經得到了廣泛、深入的研究,動態頻譜管理技術也得到了世界各國頻譜管理部門和標準化組織的認同和支持,利用率較低的電視頻段等逐步開放、相關的標準和法規逐步推出.
2) 靜態與動態頻譜管理在相當長的時期內將共存
為了推動當前的靜態頻譜管理模式向動態頻譜管理轉變,需要設計具有動態頻譜接入能力的無線終端,提出完善的網絡架構和協議標準,特別是需要改變現有的頻譜管理政策法規和行業標準.從發展規劃來看,美國GEMSIS系統預計到2020年以后實現一體化的動態頻譜管理,而歐盟預計到2016年以后開始實現靈活頻譜管理,已分配頻段的動態利用,需要等到授權過期以后才能實現.
3) 頻譜接入和頻譜管理的時間、空間粒度不斷縮小
隨著以CR為代表的動態頻譜接入技術的快速發展,無線終端可以實時調整通信參數,在更小的時間、空間、頻率域接入頻譜.同時,頻譜政策也有固定的法律條文向動態的“捷變政策”轉變,頻譜管理的粒度也不斷縮小.
4) 動態頻譜管理框架和網絡結構的設計和驗證將是下一個階段研究的重點
經過十余年的研究,動態頻譜管理的理論研究和算法設計已經取得了很大的進展,XG項目、WNaN項目等已經通過網絡實測證明了其可行性與優越性.下一個階段,需要針對具體的應用場景和不同業務的需求,提出完善的動態頻譜管理架構和網絡方案,并對這些方案進行演示、驗證,以推動其大規模應用.
動態頻譜管理技術的研究與應用,將推動無線通信和頻譜管理領域的深刻變革,為了適應這種變革,并且在未來無線通信的發展中掌握主動,需要研究和明確其應對策略.
1) 區分頻譜管理和用戶用頻之間的關系
動態頻譜管理和用戶動態用頻之間緊密相關,既有區別,又有聯系,動態頻譜管理重點是制定相應的政策和頻譜指配策略,而用戶動態用頻則是在管理政策的前提下,用戶終端根據環境的變化,在一定的范圍內科學地動態用頻,兩者之間還應有必要的信息交互.長期以來,我國業界對這一與實用化密切相關的問題重視不夠,似乎管理和用頻各走各的路,界線不明確,出現了管理設備和用頻設備各自都在尋找可用頻譜資源,需要很好地結合,以避免出現新的資源浪費.
2) 制定軍民融合的頻譜轉型戰略規劃
對動態頻譜管理的研究,涉及頻譜政策、標準制定以及通信網絡規劃、協議設計和終端開發等諸多環節,必須進行頻譜管理和用戶用頻的一體化設計,是一項復雜的系統工程,還涉及到一些理念的變化和頻譜使用方式的變革,無法由單個科研機構或企業完成,需要國家制定軍民融合的中遠期戰略規劃,引導相關研究,促進相關產業的發展.
3) 積極參與相關國際標準的制定
動態頻譜管理技術的研究和應用,涉及大量無線通信和網絡領域的國際標準、政策法規的制定或修改,世界各國都非常重視并積極參與相關標準的制定.只有積極地研究相關技術并參與國際標準的制定,爭取在該領域的話語權,才能維護我國在頻譜管理方面的利益,促進我國無線通信和網絡產業的健康發展.
4) 研究適用于我軍的動態頻譜管理框架
從動態頻譜管理的研究現狀可以看出,軍事應用是促進其研究與發展的主要動力之一,并將對未來軍事通信的用頻方式和頻譜管理模式產生重要影響.美國XG項目、WNaN項目、GEMSIS規劃等都是面向軍事通信進行動態頻譜管理和網絡設計的研究.根據我軍新時期新階段的歷史使命和信息化建設的需要,應當在已有研究的基礎上,加快研究、驗證適用于我軍特點的動態頻譜管理框架,并突破相應的關鍵技術.
5) 研究基于動態頻譜接入的戰術通信系統
實際上,動態頻譜接入不僅可以大幅度提高頻譜利用率,而且還可明顯提高無線通信系統的抗干擾能力和復雜電磁環境適應性.美軍通過XG計劃、WNaN計劃,驗證了動態頻譜管理技術在戰術通信系統中的應用,并且已經開始了在聯合戰術無線電系統(Joint Tactical Radio System,JTRS)、“增強定位報告系統”(Enhanced Position Location Reporting System,EPLRS)等戰術終端上增加動態頻譜接入能力的研究.然而,與民用通信系統相比,軍用的戰術通信系統具有一些自身的特殊性,在采用動態頻譜接入技術時,應高度重視和解決無線電靜默的適應性、緊急使用時的可通率和實際通信效率等問題,否則將影響其實用性.
以CR為代表的動態頻譜接入技術的出現,推動了頻譜管理由靜態分配模式向動態管理模式轉變.本文介紹了動態頻譜接入的關鍵技術,梳理了動態頻譜管理領域的最新研究現狀,總結了其發展趨勢,并提出了相應的應對措施.
值得強調的一點是,動態頻譜管理絕非僅僅是管理問題,而應是管理與用頻的一體化聯合設計.為了適應頻譜管理高效使用的需求,我國應當制定中長期頻譜管理的轉型規劃,積極參與相關國際標準的制定,并重點關注軍事通信領域動態頻譜管理技術的研究和應用.
[1] BRUCE F. Cognitive Radio Technology[M]. 2nd ed. Burlington: Academic Process, 2009.
[2] NTIA. Frequency Allocation Chart, Technical Report[R/OL]. 2003[2012-08-27]. http: //www.ntia.doc.gov/osmhome/ allochrt.html.
[3] Shared Spectrum Company, http://www.sharedspectrum. com.
[4] BRODERSON R W, WOLISZ A, CABRIC D, et al. White paper: CORVUS: A Cognitive Radio Approach for Usage of Virtual Unlicensed Spectrum[R/OL]. 2004[2012-08-27]. http://bwrc.eecs.berkeley.edu/Research/ MCMA/CR White paper final1.pdf.
[5] LIANG Y C, CHEN K C, LI G Y, MAHONEN P. Cognitive radio networking and communications: an overview[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2011, 60(7): 3386-3407.
[6] AZARFAR A, FRIGON J F, SANSO B. Improving the reliability of wireless networks using cognitive radios[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2012, 14(2): 338-354.
[7] AKYILDIZ I F, LEE W Y, VERAN MC, et al. A survey of spectrum management in cognitive radio networks[J]. IEEE Communications Magazine, 2008, 5(2): 40-48.
[8] CHAUDARI S, LUNDEN J, KOIVUNEN V, et al. Cooperative sensing with imperfect reporting channels: hard decisions or soft decisions[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2012, 60(1): 18-28.
[9] AKYILDIZ I F, BRANDON F L, BALAKRISHNAN R. Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks: a survey[J]. Physical Communication, 2011, 4(1): 40-62.
[10] 王 超, 劉 濤, 杜立平, 等. 一種新的認知無線電用戶信號識別方法[J]. 電波科學學報, 2009, 24(6): 1119-1123.
WANG Chao, LIU Tao, DU Liping, et al, A new method for recognizing the primary user in cognitive radio[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2009, 24(6): 1119-1123.(in Chinese).
[11] 王 瑩, 岳殿武, 王 謙, 等. 基于信道統計特性的認知無線電協作頻譜檢測[J].電波科學學報, 2009, 24(6): 1049-1054.
WANG Ying, YUE Dianwu, WANG Qian, et al. Channel statistics based cooperative spectrum sensing for cognitive radio[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2009, 24(6): 1049-1054. (in Chinese).
[12] LIANG Q K, HAN S H, YANG F, et al. A distributed-centralized scheme for short- and long-term spectrum sharing with a random leader in cognitive radio networks[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2012, 30(11): 2274-2284.
[13] 覃玉榮, 胡虹梅. 動態頻譜分配的連通分支并行處理[J]. 電波科學學報, 2012, 27(1): 152-156.
QIN Yurong, HU Hongmei. Parallel process of connected branch in dynamic spectrum allocation[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2012, 27(1): 152-156. (in Chinese).
[14] ZHANG K, SWAIN D, LIN M. Dynamic spectrum access enabled DoD net-centric spectrum management[C]// IEEE MILCOM. Orlando, October 29-31, 2007: 1-7.
[15]BUDDHIJOT M M, MILIND M. Understanding dynamic spectrum access: models, taxonomy and challenges[C]// Proc of the 2005 IEEE DYSPAN. Dublin, April 17-20, 2005.
[16] MILIND M, BUDDHIJOT M M, KEVIN S, et al. DIMSUMNet: new directions in wireless networking using coordinated dynamic spectrum access[C] // Proc of IEEE WoWMoM, June 13-16, 2005: 78-85.
[17] ANAND AND SUBRAMANIAN P. Fast spectrum allocation in coordinated dynamic spectrum access based cellular networks[C]// IEEE DySPAN. Dublin, April 17-20, 2007: 320-330.
[18] CHEN Y, NAN N, SUNG H S, et al. Dynamic frequency allocation based on graph coloring and local bargaining for multi-cell WRAN system[C]//Asia-Pacific Conference on Communications. Busan, August: 1-5.
[19] BUDDHIJOT M M. Cognitive radio, DSA and self-x: towards next transformation in cellular networks[C]// IEEE Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum. Singapore, April 6-9, 2010: 1-5.
[20] CHEN J X. Two bandwidth packing algorithms for the centralized wireless network and their average-case analysis[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University: Science, 2007, 12(3): 397-404.
[21] SCUTARI G, PALOMAR D P, FACCHINEI F, et al. Convex optimization, game theory and variational inequality theory[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2010, 27(3): 35-49.
[22] NEEL J O D. Analysis and Design of Cognitive Radio Networks and Distributed Radio Resource Management Algorithms [D]. Blacksburg: Virginia Polytechnic Institute and State University, 2006.
[23] ERCAN A O, et al, A revenue enhancing stackelberg game for owners in opportunistic spectrum access[C]// IEEE Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Network, 2008.
[24] Federal Communications Comission. Facilitating Opportunities for Flexible, Efficient, and Reliable Spectrum Use Employing Cognitive Radio Technologies[R/OL]. 2003[2012-08-27]. http://www.fcc.gov/document/facilitating-opportunities-flexible-efficient-and-reliable-spectrum-use-employing-cognitive.
[25]Federal Communications Commission. Unlicensed Operation in the TV Broadcast Bands Additional Spectrum for Unlicnsed Devices Below 900MHz and 3GHz Band[R/OL]. (2011-01-26)[2012-08-27]. http://www.fcc.gov/document/unlicensed-operation-tv-broadcast-bands-additional-spectrum-unlicensed-devices-below-900-mh.
[26] 周賢偉, 王建萍, 王春江. 認知無線電[M]. 北京: 國防工業出版社, 2008: 7-8.
[27] CHOWDHURY R, AKYILDIZ I F. CRP: A routing protocol for cognitive radio ad hoc networks[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2011, 29(4): 794-804.
[28] STEENKISTE P, SLIKER D, MINDEN G, et al. Future Directions in Cognitive Radio Network Research[R/OL]. (2009-03-10) [2012-08-27]. http://www.cs.cmu.edu/~prs/NSF_CRN_Report_Final.pdf.
[29] DELAERE S, BALLON P. Flexible spectrum management and the need for controlling entities for reconfigurable wireless systems[C]// Proceedings of IEEE Dyspan. Dublin, April 17-20, 2007: 347-362.
[30] NEILL D O. Defense Spectrum Management Architecture (DSMA) Status and the Way Ahead[R]. Strategic Planning Office Defense Spectrum Organization, 2007.
[31] XG Working Group. The XG Architectural Framework Request For Comments Version 1.0[R], 2004: 1-16.
[32] XG Working Group. XG Abstract Behaviors Request For Comments Version 0.6.4[R], December 2004:1-65.
[33] AKYILDIZ I F, LEE Y W, MOHANTY S. Next generation/dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks: a survey[J]. Computer Networks, 2006, 50(13): 2127-2159.
[34] MCHENRY M, LIVSICS E, NGUYEN T, et al. XG dynamic spectrum access field test results[J]. IEEE Communications Magazine, 2007, 45(6): 51-57.
[35] http://www.bbn.com/technology/networking/WNaN.
[36] CERF V, BURLEIGH S, HOOKE A, et al., Delay-Tolerant Network Architecture[R/OL]. 2007[2012-08-27]. http://tools.ietf.org/html/rfc4838.
[37] MARSHALL P. DARPA progress towards affordable, dense, and content focused tactical edge networks[C]// Proceedings of IEEE Milcom. San Diego, November 16-19, 2008: 1-7.
[38] REDI J, RAMANATHAN R. The DARPA WNaN network architecture[C]// Proceedings of IEEE Milcom. Baltimore, November 7-10, 2011: 2258-2263.
[39] ZHAO Y, MORALES L, GAEDDERT J, et al. Applying radio environment maps to cognitive WRAN systems [C]// Proceedings IEEE DySPAN. Dublin, April 2007: 115-118.
[40] SMITY J M. Adaptive Cognition Enhanced Radio Teams (ACERT) Presentation[EB/OL]. 2005[2012-08-27]. http://www.darpa.mil /ipto/solicitations/open/05-37_PIP.htm.
[41] ROBERT W, WOLISA A, CABRIC D, et al. CORVUS: a Cognitive Radio Approach for Usage of Virtual Unlicensed Spectrum, UC Berkeley Wireless Research Center[R/OL]. [2012-08-27]. http://bwrc.eecs.berkeley.edu/Research/MCMA/CRWhite_paper_nal1.pdf.
[42] RAYCHAUDHURI D, MANDAYAM N B, EVANS J B, et al. CogNet-an architectural foundation for experimental cognitive radio networks within the future internet[C]// Proc MobiArch'06. San Francisco, December 1, 2006: 1-16.
[43] FP6 IST Project SPORT VIEWS http://www.sportviews. org
[44]E2RII Working Group. The E2R II Flexible Spectrum Management (FSM) Framework and Cognitive Pilot Channel (CPC) Concept - Technical and Business Analysis and Recommendations[R/OL]. 2007[2012-08-27]: 1-52. https://ict-e3.eu/project/white_papers/e2r/7.E2RII_FSM_CPC_UBM_White_Paper_Final[1].pdf.
[45] End to End Reconfigurability II (E2R II) White Paper, November 2007
[46] E3 White Papers. http://ict-e3.eu/project/white_papers/ white_papers.html
[47] KALOXYLOSL A, THOMAS R, TSAGKARIS K, GEBERT J, et al. The E3 architecture for future cognitive mobile networks[C]// 2009 IEEE 20th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications. Tokyo, September 13-16, 2009: 1601-1605.
[48] LE M, FIJALKOW I, BULJORE S. Urban Planning for Radio Communications (URC): A Solution to the Spectrum Management Challenge[C]// IEEE PIMRC. Cannes, September 15-18, 2008: 1-6.
[49] NYSTROM C A. Design rules for intranets according to the viable system model[J]. Syst Pract Act Res, 2006, 19: 523-535.
[50] DELAERE S. Service discovery: CPC or database[C]// ISART. Boulder, July 27-30, 2010.
[51] FILIN S, HOMARE M, MURAKAMI H, et al. International standardization of cognitive radio systems[J]. IEEE Communications Magazine, 2011, 49(3): 82-89.
[52] 王曉剛. 頻譜動態共享技術成果簡介[EB/OL], 2012.10.08, http://blog.sciencenet.cn/blog-784242-620340. html.
[53] 劉 皓. “863”重點項目:動態頻譜資源共享寬帶無線通信系統驗證網絡開發[EB/OL]. 2012.9.24, http://liuhao. pub.blog.163.com/blog/static/10789853200951045441933.
[54] 通信抗干擾國家級重點實驗室.頻譜資源共享無線通信系統重點項目通過驗收[EB/OL]. 2012.09.24,http://www.ncl.uestc.edu.cn/main/index/view_article.php?id=1264.
[55] 方 箭. 中心在京召開國家重大科技專項課題技術論證會[EB/OL]. (2012-04-09)[2012-08-27]. http://www.srrc.org.cn/News Show4988.aspx.