认知无线通信系统的频谱资源管理

飞速发展的无线通信系统和网络正面临着一系列的障碍，例如迅速增长的带宽需求(如单一网络的带宽需求从几兆赫兹增加到几百兆赫兹)与高速业务的需求(如单用户从几兆比特每秒增加到几百兆比特每秒)和有限的频谱资源之间存在着固有的矛盾；例如多种制式(如移动通信有3G/E3G/4G)异构的无线网络(无线局域网/移动通信/无线接入)需要良好和谐的共存等等。

如何提高频谱的利用率和保证不同异构无线网络的协同工作，以满足多种业务需求和更好的用户体验已成为无线通信发展的必然趋势和主要挑战。

认知无线电技术是应提高频谱利用率而生并被广泛关注的技术。

认知无线电(CR)的概念最早是由Joseph Mitola等在1999年提出的，它是软件无线电技术的演化，是一种新的智能无线通信技术。它可以感知到无线电传输的环境特征，并通过无线电知识描述语言与通信系统进行智能交流，对无线环境分析、理解和判断，自适应地调整系统的通信参数，在不影响授权用户通信的前提下，智能地利用空闲的频谱为认知用户提供随时随地、高可能性的接入，极大地提高了频谱利用率。

认知无线电概念的提出引起了通信界的广泛关注，无线业界普遍认为它是解决无线频谱资源低利用率问题的最佳方案，将成为下一波有冲击性的浪潮。

利用认知无线电技术，可使没有频率使用许可的用户在对法定授权用户不产生影响的前提下，来使用已分配的频段，从而更高效地对无线频谱资源加以利用。这种特性使得认知技术成为缓解日益紧张的频谱资源压力的有效方法之一。

认知无线电技术本质上是一种智能的利用频谱资源的方法，它通过感知能力探测并获得可用的频谱资源，对这些资源进行管理和协调，然后分配给无线用户进行优化的使用，从而获得高性能的频谱利用率。因此可以说，认知无线电通信的过程是围绕着对频谱资源的高效管理和利用开展和进行的，对无线频谱资源管理技术的研究是探索认知通信领域中的关键组成和重要分支。在认知环形结构(CC)中，对资源的管理和分配控制是非常关键的一环。只有在良好的管理体系指导下，才能对频谱资源进行最佳的使用。

1 无线频谱环境资源的描述

认知无线电技术是对无线频谱资源的利用，因此认知无线电技术领域中接受管理的主体就是无线频谱资源。为了能够对频谱资源形成更高效更优化的利用，首先就需要对其进行透彻的分析，考察它们的特征指标和状态参数，这样才能形成更好的选取关系。

在以往的研究中，针对频谱感知获得的环境特征已经形成了一些描述参数，从而从多个侧面构建了针对资源可用性的衡量标准。

比较典型和传统的方式是以干扰温度作为衡量频谱性质的参量，Simon Haykin在文献[1]中给出了干扰温度的定义以及对它进行估计的方法，并把它作为衡量频谱空洞可用与否的指标。

除此之外还有许多类似方面的文献和研究成果，例如文献[2]提出了一种频谱容量估计的方法，这种方法是考虑带宽和允许的传输功率以及它们之间的内在关系；文献[3]用对自回归系数、动态噪声、测量噪声等分析状态空间模型，并选择合适的信道跟踪策略，从而获取信道状态信息。

然而，这些研究和分析所针对的参数仅仅局限于对无线频谱资源的局部描述，只对无线频谱资源的单一性能特征或者极少的几项性能特征进行刻画。因此，所涉及的资源量无法对无线频谱资源的整体特性或者相对比较全面的特性进行描述，从而在认知无线电资源管理中将只能依靠局部资源特征针对无线频谱资源进行分析和管理，对资源的分配也只能获得片面性能的提升，为资源的管理与选取留下隐患。

以应用最为广泛的干扰温度为例，系统所考察的对象是某个区域内部的干扰温度值，它是一种等同于信号强度或者功率谱密度的概念，仅能够反映频谱环境随时间的变化，可以看作是一种时频关系的体现。同时，如果利用文献[1]所述的多窗谱估计联合奇异值分解(MTM-SVD)方法进行干扰温度估计，那么得到的将会是一个个区域内统一的强度体现，如图1所示的某个时间点的干扰温度估计结果。

对于频谱资源的再次利用而言，图1中表示的结果在空间位置上被区域统一化，使得判决可利用的资源也在空间上被生硬分割，隐形地丧失了许多可用资源。

如果能够在原有干扰温度的基础上，引入相应的空间位置因素，通过改进估计方法，就能够获得如图2所示的干扰温度估计结果。可以看到，此时平滑的空间变化取代了原来结果中的区域阶跃变化，使得用来评判频谱资源可用与否的干扰温度从时频的特征变为空时频共同作用的特征。

从上面的例子可以看到，增加了空间度量特