淺談對認知無線電的認知和思考

蘇州健雄職業技術學院 陳清

1 認知認知無線電

從20 世紀90 年代第一代模擬移動通信（1G）開始，民用移動通信在近二十多年里已經完成了4 代更替，現在人們都用上了3G/4G 移動通信終端機——數字智能手機，而5G 移動通信也正在向我們走來。其技術發展的背后，就是無線電通信技術正在發生一場的深刻的革命性變革。

早在1992 年5 月，Joseph Mitola 博士在美國全國電信系統會議上首次提出了軟件無線電（SDR）概念，將傳統模擬體制無線電通信數字化、軟件化，用現代化軟件來操縱、控制傳統的“純硬件電路”的無線通信。軟件無線電技術的重要價值在于傳統的硬件無線電通信設備只是作為無線通信的基本平臺，而許多的通信功能則是由軟件來實現，打破了有史以來設備的通信功能的實現僅僅依賴于硬件發展的格局。軟件無線電技術的出現是通信領域繼固定通信到移動通信，摸擬通信到數字通信之后的一次技術革命。

1998 年在瑞典皇家工學院的一個研討會上Joseph Mitola 博士對軟件無線電概念進行擴展，提出了認知無線電（CR）概念，即軟件無線電智能化。我們可以設想一下，在軟件無線電基礎上加上機器“大腦”可使認知無線電具有學習能力、感知能力、存儲大數據能力、云計算能力，實現與周圍環境交互信息，感知和利用空閑頻譜等一些新的設想。也有人說認知無線電就是智慧無線電，并被預言為未來最熱門的無線技術。

2 認知無線電的組成

要深刻認知認知無線電就要首先要從認知傳統無線電、軟件無線電開始。軟件無線電發展至今已經有二十多年了，技術已經比較成熟。

傳統無線電是由雙工器（發射器/接收器）、ADC/DAC（包含調制/解調、編碼/解碼）等各單元硬件電路組成的。軟件無線電幾乎把發射器/接收器以外的硬件電路部分全部用軟件替代，這種數字化的替代手段給認知無線電的構建策略提供了機會和想象。于是認知無線電的組成框架也不再是一個不合實際的空想。

圖1 認知無線電的組成框圖

在此重構了一幅認知無線電組成方框圖如圖1 所示，分硬件和軟件兩大部分。硬件部分，除了雙工器負責信息的發送/接收外，認知無線電還有類似雷達掃描一樣的天線（或陣列）和感知器或傳感器，用它來感知并在屏幕上及時顯示周邊空域無線電電磁場景圖，電磁場景圖經數字信號處理器（DSP）軟件處理后數字化存儲于機器或云端服務器的信息庫，日積月累可積累成電磁場景圖的大數據庫。

軟件部分，除軟件無線電的軟件外，加入了認知引擎和信息庫部分。如果說軟件無線電的核心是軟件，認知無線電的核心就是這認知引擎部分。認知引擎的任務就在于針對無線電電磁場景圖中數據要采用合適算法來提高效率。現有的案例算法、蟻群優化算法、進化遺傳算法、人工神經網絡算法、推理與預測算法、多節點合作學習、專家系統等等算法均可在認知引擎設計上各展所長，并一定要像AlphaGo 一樣有機器學習能力。機器學習技術的發展，我們對未來的認知引擎有了無限的想像，如在軍事電子對抗研究、萬物互聯網和未來6G 等新通訊技術上有巨大應用潛力。

通過以上配置，認知無線電的“機器人”形像也躍然紙上。認知引擎+信息庫就是大腦，它負責對信息的存儲、處理、思考、判斷、決策等工作；感知器就是眼睛、鼻子和耳朵，它負責探測周邊時空不同頻段無線電信息內容，并把信息內容交與大腦；雙工器就是嘴巴，負責“吞”、“吐”信息，就是負責發送/接收工作。所以認知無線電將會發展成“機器人無線電”（新名詞是否恰當供讀者參考）。

3 認知無線電技術研究現狀

美國電氣電子工程師學會（IEEE）是認知無線電的倡導者、引領者和標準制定者，2004 年10 月制定并頒布了IEEE 802.22標準，這是第一個世界范圍的基于認知無線電技術標準。國際電信聯盟（ITU）、軟件無線電論壇等也在將重點從軟件無線電研究轉向于認知無線電研究。

值得注意的是，美國國防部高級研究計劃署（DARPA）于2003 年也專門成立了研究組，著眼于開發軍事用途的認知無線電標準，計劃研制以認知無線電為核心的系統方法和關鍵技術。我國也應該在國家層面上重視、加強這方面技術標準制定和關鍵技術研究和軍事用途研究。

2010 年前后，我國各相關專業的研究所和高校也開展了軟件無線電教學和認知無線電相關研究工作。在軟件無線電學習方面，公開的開源的軟件無線電平臺——微軟（亞洲）研究院的Sora 是一個較好的選擇，系統整體包括了軟、硬件兩個部分。硬件方面，國內威視銳是它的合作、代理商。而在認知無線電方面，國內公開研究成果則不多見，可能是因為技術過于前沿需要保密的緣故。

4 認知無線電技術研究和展望

認知無線電是在軟件無線電的基礎上提出的智能化無線通信技術,它展現了一種全新的智能頻譜管理模式,給無線通信帶來了新的發展空間,同時也有力促進了軟件無線電的更快發展。

展望未來，基于認知無線電的頻譜感知技術，測繪、感知周邊無線電電磁場景圖將變得容易。在有了場景圖后，科學地規劃和利用好頻譜資源是最可能實現的。通過認知無線電的頻譜分析技術研究，人們對于各種信號在本區域的出現時間、強度、調制形式等無線電信號特征參量進行更有效分析；可開展頻譜監視技術研究，軍事上可甄別敵我雙方信號，攔截、干擾敵方信號，其重要性不言而喻。

基于對認知無線電的頻譜切換技術研究認知，無線電信息在不同頻段上“借道超車”現象可望實現。語音和圖像是當今的無線電信息傳送的主要內容，隨著物聯網的技術的發展和成熟，更大量“物”的信息也會洶涌而來，物聯網信息通常通常只需在短時間內進行發射/接收，不會長久占有頻段，如果是主用戶租用頻段，這一頻段就存在著大量的閑置時間，這就是頻段資源的一種浪費現象，即所謂的“頻譜空穴”。通過頻譜切換技術就能讓其他信息或用戶共享頻段。

基于認知無線電的感知能力和認知引擎的機器學習能力，未來頻譜決策技術也是不可忽視的重要的研究領域。人的大腦在訓練中成長，認知引擎的機器學習能力，決策能力也會在各種算法演繹下不斷提升，更勝于人的決策，所謂“機器人無線電”將名至實歸地到來。