认知无线电与多维度的协作通信

以进展数据优化(EV-DO)、高速数据分组接入(HSPA)和IEEE802.16为代表的3.5G移动通信技术，已经实现了相当高的链路性能，其链路性能已经基本达到仙农极限的3 dB界，通过传统技术手段，进一步提升链路性能的空间已经相当有限。而进一步的性能突破将有赖于新的无线资源维度的发掘，而开拓新的无线资源维度则依赖于物理学和信息论领域的理论创新。在新的理论突破实现之前，为了挖掘系统潜力，提升系统整体性能，对既有技术进行合理的组合及协同，将成为必然的选择。在多个资源维度上的协作通信，将是提升系统的有效手段，并将逐渐成为工业界关注的热点。表1总结了在不同资源维度上的协作通信的协作元素、目的及典型的技术方案。

从表1可以发现，大部分协作通信技术都是建立在对用户业务类型、所处无线环境特征等信息充分了解的基础之上，只有对相关背景信息有了充分了解，才能完成不同元素间的智能化协同，而对这些背景信息的感知与采集只能通过认知无线电和认知无线网络技术来实现。可以说，未来多维度的协作移动通信对认知无线电技术有着天然的需求。

3 认知技术与多维度协同的结合

综合所述，认知无线电技术和协作通信技术在各自发展的过程中都发现，吸纳对方的技术思路能够更好地实现自身的技术目标，所以二者的结合成为必然趋势。

3.1 通过协作增强认知能力

如前文所述，传统的频谱侦测技术对无线收发信机提出了很高的要求，要求其具有"全能型"特性，支持广泛的无线电频段并能识别大量不同的无线接入技术，这一要求将极大地提高认知无线电终端设备的复杂度和成本。同时，大范围的频谱侦测过程也将耗费大量时间，造成服务时延，并增大终端耗电。另一方面，由于无线通信的特殊环境，信号传播过程中存在多径、阴影效应等干扰因素，因此个别认知用户由于特殊的地理位置可能会出现较低的检测概率，从而加剧了对于授权用户的干扰。这种情况下，协作认知技术能够在很大程度上提高频谱和环境背景信息的侦测效率，提高侦测的可靠性并降低成本。具体又可分为认知用户间的协作和用户与网络间的协作[4]。

如图3所示，由于无线信道存在多径、阴影效应等因素，单一认知用户的检测在某些特殊情况下性能会很差。由于阴影效应，认知用户1会错误检测到当前频段空闲，然后会使用该频段，从而对授权接收用户造成干扰。解决这个问题的方法是采用协作检测，图3中通过认知用户1和2的协作检测，虽然有阴影效应的影响，还是能够比较准确的检测出当前频段的使用情况[5-6]。

同时，为了改善大范围的频谱侦测过程的时延、耗电等问题，网络与认知用户间的协作也逐渐成为研究的重点。认知导频信道(CPC)的概念被作为一个关键的激活器提出(如图4所示)，在学术界和工业界引起了广泛关注。

认知导频信道将在异构无线网络环境下，支持网络和用户终端设备的重配置管理，其核心思路类似于电话运营商提供的电话簿功能，用户开机后或者产生业务需求时，通过监听广播的认知导频信道，获取当地的运营商、无线接入技术和相关频点信息，根据这些信息自适应的确定准备接入的运营商网络、频点及使用的无线接入技术。通过网络和认知用户间的配合，可以极大地简化认知无线电终端在频谱侦测方面的复杂度与开销，提高认知无线电系统的整体效率。同时，CPC的概念还为异构网络资源的综合利用提供了新视角与可能性[7-8]。

3.2 基于认知的协作系统

通过引入认知技术，智能化的协作异构网络将可能逐渐成为现实，从而推动异构网络中各要素间的充分协同，利用智能的联合资源管理提高无线资源的使用效率。为了在异构网络间进行联合资源管理和网络自组织、自配置，网络环境信息和用户终端的状态与行为特征，都将是必不可少的基础。可以说，没有环境背景信息的认知，就无法在异构无线网络中很好的进行无线资源管理与自组织自配置。在此意义上，认知无线电技术有可能成为异构网络协同与自组织、自配置的重要关键技术。尤其对于不同网络层次间的协作、不同无线接入技术间的协作，以及不同频谱资源间的协作，网络对用户环境背景信息的充分认知以及网络与用户间的智能交互，将对提升系统整体运营效率至关重要，基于网络与用户协作的认知技术将在上述场景中发挥日益重要的作用，如文献[9]提出的基于认知导频信道的联合资源管理框架。

通过认知导频信道或其他类型的公共频谱协调信道(CSCC)提供的基本信息，认知终端与网络配合完成对无线环境背景信息的感知，并将所感知到的无线环境背景信息及业务流量特征反馈给网络，由网络根据这些感知信息，在不同的无线接入技术之间进行联合资源管理、负荷均衡及移动性的优化，最终实现系统整体性能和用户体验的最优[10-17]。

4 结束语

认知无线电技术与多维度的协作通信都是目前学术界研究的热点，也受到了工业界的广泛关注。由于物理层链路技术面临进一步提升性能的瓶颈，通过不同网络元素间的广泛协作提高系统整体性能必将成为下一阶段移动通信系统增强的主要途径。在这一过程中，对环境背景信息和用户业务特征的广泛感知将是智能化协作与联合资源管理的重要基础，所以探索认知无线电及认知网络技术与多维度协作通信的结合具有充分的理论和现实意义，将成为未来一段时期的研究、标准及产业热点。

5 参考文献

[1] MITOLA J, MAGUIRE G Q. Cognitive radio: Making software radio more personal[J]. IEEE Personal Communications, 1999, 6(4): 13-18. [2] BOSTIAN C W. Cognitive radio evolution from agile platforms to omniscient networks: The road from dreams to prototypes[C]//Cognitive Wireless Networking Summit 2008, Jun 5-6, 2008, Snoqualmie, WA,USA. 2008.
[3] SHERMAN M, MODY A N, MARTINEZ R, et al. IEEE standards supporting cognitive radio and networks, dynamic spectrum access, and coexistence[J]. IEEE Communication Magazine, 2008, 46(7): 72-79.
[4] MAILAENDER L. Wireless standards and mobility evolution[C]//Convergence of ICT and Broadcasting Industry Conference Proceedings, May 19,2006, Sharm El-Sheikh, Egypt. 2006
[5] 王海军, 粟欣, 王京. 认知无线电中的协作频谱检测技术[J]. 中兴通讯技术, 2009,15(2): 10-14.
[6] 罗涛, 郝建军, 乐光新. 多用户协同通信与感知技术(3)[J]. 中兴通讯技术, 2009,15(3): 59-62.
[7] JEMAA S B, HOUZE P, SIMON O, et al. Cognitive pilot channel (CPC) cellular based solution[C]//Proceedings of WWRF #20, Apr 22-24, 2008, Ottawa, Canada. 2008.
[8] Cognitive radio vision[R]. ETSI RRS WG. 2009.
[9] Reconfigurable radio systems (RRS); Cognitive pilot channel[R]. ETSI TR 102 683. 2008
[10] RAYCHAUDHURIA D, JING X, SESKARA I, et al. Cognitive radio technology: From distributed spectrum coordination to adaptive network collaboration[J]. Journal of Pervasive and Mobile Computing, 2008,4(1):278-302.
[11] Simulation based recommendations for DSA and self-management[R]. E3 Project Deliverable, D3.3. 2009.
[12] 蒋小奎. 无线网状网与协作中继技术[J]. 中兴通讯技术, 2008,14(2):21-25.
[13] 刘志敏, 杨毅, 徐颖清. 无线网状网组网技术及实验研究 [J]. 中兴通讯技术, 2008,14(2): 39-42.
[14] 赵睿, 俞菲, 杨绿溪. 中继辅助协同通信网[J]. 中兴通讯技术, 2008,14(3): 22-26.
[15] 黄川, 郑宝玉. 多无线电协作技术与异构网络融合[J]. 中兴通讯技术, 2008,14(3): 27-31.
[16] 吴蒙, 季丽娜, 王堃. 无线异构网络的关键安全技术[J]. 中兴通讯技术, 2008,14(3): 32-35.
[17] 吕应权, 周冲. WCDMA系统有效提高切换成功率的方法[J]. 中兴通讯技术, 2008,14(3): 56-60.

作者介绍：杨光，现工作于中兴通讯股份有限公司标准部，具有丰富的通信设备制造和通信网络运营经验，目前专注产品开发及技术标准研究工作。