认知超宽带无线通信系统的结构模型

　　由于超宽带(UWB|0">UWB)的特性，它必然会对共享频段内的其他窄带系统产生干扰，并且自身也将受到其他系统在某频段的强干扰。因此，UWB系统必将面对两个比较突出的问题，在共享频谱的时候不得对已有的窄带系统造成有害干扰，同时UWB系统也可能受到来自其他系统的强窄带干扰。目前，所有针对这个问题的解决方案都是针对UWB系统本身进行优化设计，研究思路大都是集中在UWB脉冲信号波形的设计与优化上，以期产生出严格遵守FCC等机构制定的辐射掩模约束条件的脉冲信号，并采用一些有效的抑噪技术来减少对现有窄带系统的干扰。但是，许多研究已经表明这种思路要想设计出既符合各相关机构制定的频谱掩模约束，又可避免相互干扰的脉冲波形是非常有挑战性的。这主要是由于该设计方法没有和外界环境交互，缺少对周围射频环境的了解，使得UWB系统的频谱共享缺乏灵活性，系统间共存缺少针对性，限制了UWB系统性能和频谱利用率的进一步提高。

而认知无线电(CR)技术的核心则是通过动态频谱感知来探测"频谱空洞"，寻找合理的机会占用此临时可用的频段，并自适应地随着感知结果而动态地改变系统传输参数以规避高优先级的授权主用户。基于这个考虑，并结合感知无线电具有能感知周围环境特别是频谱操作环境的特性，把CR技术引入到UWB系统的研究和设计中来[2,3]，给UWB面临的上述问题提供一种全新的解决思路，并有可能由此设计出一种全新的高性能UWB系统。采用频谱感知技术能提高频谱利用的灵活性，改善频谱共享，有效抑制窄带干扰，与其他系统更好地共存，同时，还可潜在地提高频谱的利用率，提高数据传输速率和UWB系统的整个性能。针对当前UWB技术发展过程中所必须面对的共存问题及进一步发展的趋势，结合UWB和CR技术的优点，文章探讨了一种被称为认知超宽带(CUWB：Cognitive Ultra Wideband)无线通信系统的全新的UWB系统机制，其有望打破目前UWB技术发展中的僵局，而成为UWB全球统一标准的最佳技术候选。目前， CUWB系统的研究也正成为UWB技术后续发展研究的一个主要方向。

一、CUWB系统结构

　　1.CUWB系统的工作原理

　　CUWB无线通信系统是结合认知无线电和超宽带技术的主要优点联合研究与设计的一种智能无线系统，是一种基于频谱感知的具有自适应辐射掩模(功率谱密度)、自适应频谱接入能力和灵活波形的新型超宽带系统。该系统的基本原理主要是利用CR能够感知周同的频谱环境和UWB系统易于数字化、软件化的特性，依据感知得到的频谱信息和动态频谱分配策略自适应地构建UWB系统的频谱掩模，并生成相应的频谱灵活的自适应脉冲波形，根据信道的状态信息进行自适应的发射与接收。由于具有环境感知功能，包括频谱感知和位置感知，CUWB系统的特性及相关操作流程与现行超宽带系统相比发生了显著的变化，同时，由于 UWB与CR共享频谱的方式存在本质上的差异，这使得CUWB的认知循环过程与一般的CR系统也不尽相同。因此，必须首先对CUWB系统的特性及通信流程进行描述，定义系统对环境的认知及自适应过程。

　　在当前CR技术的研究中，由于认知无线电技术尚处于起步阶段，对于该技术的主要功能及认知循环过程还处于讨论之中。随着对CR技术的不同认识，不同的研究学者及相关研究机构在研究与设计认知无线电的总体框架中所涉及的具体内容有所不同，所基于的认知循环模型也不同。其中，最典型的是Mitola 博士[4]提出的基于机器学习和模式推理的认知循环模型，包括了一系列的认知学习步骤。它主要是采用无线电知识描述语言(RKRL：Radio Knowledge Representation Language)，通过基于模式的推理来与网络进行智能交流，主要涉及到高层次协议的研究与设计。然而，Mitolo并没有提出相应的实现具有认知功能的物理层和MAC层体系结构的底层支撑技术，且其提出的认知循环过程比较复杂，他认为认知无线电系统应该具备检测、分析、调整、推理、学习等能力。但是考虑到系统认知功能的智能化水平与实现复杂度方面的折衷，文章结合UWB系统特性对CUWB系统的认知过程进行了简化处理，使其具备检测、分析和调整三个最基本的认知能力，同时，充分利用UWB所具有的精确测距与位置定位能力辅助估计信道状态，甚至可以辅助计算干扰温度的空间分布，以使CUWB系统上层能够建立在现实的物理层模型之上，如图1所示。

图1　CUWB系统的认知循环处理模型 在该模型中，CUWB系统认知循环处理过程是从接收机检测射频激励信号开始的，通过在一个宽的频带上感知频谱环境估算干扰温度及探测频谱