认知无线电技术

通常在接收端进行干扰温度的测量，并搜寻"频谱空洞"，将获得的信息通过系统预设的反馈信道传送至发送端，并据此进行发射功率控制处理和动态频谱管理；在发射端和接收端也可以采用自适应的波束成型技术，进一步补充的干扰控制。

　　在认知无线电感知无线环境的工作中，如何进行高效的无线频谱估计和分析是关键技术之一。频谱分析是一项相对比较成熟的数字信号处理技术，经过了多年的发展，形成了众多各具特色的算法和理论。在认知无线电技术中，可以利用这些已有的算法进行无线环境的观测。当然，由于认知无线电的特殊性质，需要在一定通信区域空间领域、较宽的频域、以及时域进行频谱分析，这就要求对众多频谱分析算法进行合适的选取和改动。

　　认知无线电技术中通常采用的频谱分析算法是多窗谱估计算法。该算法使用多个离散扁球体序列作为正交窗函数。经过这种窗函数滤波后的信号在有限采样点时的傅氏变换具有极佳的能量集中特性，是一种接近最优的方法。这种特性使得在降低频谱估计的方差时不会影响估计的偏差，因而具有较好的计算性能和应用价值。

　　在认知无线电领域进行干扰温度估计时，为了能够更好地感知待测区域内的干扰温度，在频谱分析算法中引入了空间的概念，通常会用大量的传感器分布在该区域内，进行无线信号的接收。这些传感器可以是指专门设置的接收天线，也可以是认知无线电系统的各个无线用户终端。通过这些传感器进行无线环境的探测，可以区分无线信号在空间上的不同和差异。针对来自多个传感器测量得到的多组接收信号，经过恰当的频谱分析算法，即可得到对应于特定空间、时间和频段的干扰温度估计值。将该干扰温度估计量和设定的干扰温度门限比较，若在连续的几个时段内均小于门限要求，即可认为出现了"频谱空洞"。

　　在认知无线电中，频谱检测技术不仅仅在"频谱空洞"的搜寻和判定中起关键作用，在系统的通信过程中，它还需要负责频谱状态的实时监测。对频谱的监测一方面可以搜集无线环境的统计资料，为高层的频谱管理提供辅助；另一方面进行的实时干扰温度估计为系统的发射端进行功率控制提供必要的参数支持。在某些情况下，监测频谱也能够比较准确地判定射频信号碰撞事件，使认知无线电系统能够尽快进行主动退避，避免过多地影响原有授权用户的通信。

　　4.2 自适应频谱资源分配技术

　　为了解决频谱资源的日益紧张和目前固定分配频谱利用率较低的矛盾，就要求找到更有效的方法来充分感知和利用无线频谱资源。基本途径有两条：其一，提高频谱利用率，将已授权用户的频谱资源充分利用，减少浪费；其二，提高系统通信效率，将已获得的频率资源和其他资源综合优化分配，进而提高利用率。

　　由于正交频分复用(OFDM)系统是目前公认的比较容易实现频谱资源控制的传输方式，该调制方式可以通过频率的组合或裁剪实现频谱资源的充分利用，可以灵活控制和分配频谱、时间、功率、空间等资源，自适应频谱资源分配的关键技术主要有：载波分配技术、子载波功率控制技术、复合自适应传输技术。

　　(1) 载波分配技术

　　认知无线电具有感知无线环境的能力。通过对干扰温度的测量，可以确定"频谱空洞"。子载波分配就是根据用户的业务和服务质量要求，分配一定数量的频率资源。检测到的"空洞"资源是不确定的，带有一定的随机性。OFDM系统具有裁剪功能，通过子载波(子带)的分配，将一些不规律和不连续的频谱资源进行整合，按照一定的公平原则将频谱资源分配给不同的用户，实现资源的合理分配和利用。

　　(2) 子载波功率控制技术

　　认知无线电中利用已授权频谱资源的前提是不影响授权用户的正常通信。为此，非授权用户必须控制其发射功率，避免给其他授权用户造成干扰。功率控制算法在经典的"注水"算法的基础上，有一系列的派生算法。这些算法追求的是功率控制的完备性和收敛性，既要不造成干扰又要使认知无线电有较好的通过率，且达到实时性的要求。事实上功率控制算法和子载波分配算法是密不可分的。这是因为在判断某子载波是否可以使用时，就要对其历史(授权状况)和现状(空间距离、衰落)做出判断，同时还需要计算出可分配的功率大小。

　　(3) 复合自适应传输技术

该技术将OFDM和认知无线电思想以及一系列自适应传输技术结合，从而达到无线电资源的合理分配和充分利用。为了寻求保证服务质量和最大通过率下的最佳工作状态，需综合应用动态子载波分配技术、自适应子载波的功率分配技术、自适应调制解调技术以及自适应编码技术等一系列自适应技术，形成优化的自适应算法。根据子载波的干扰温度，通过自适应地调