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摘要:认知无线电技术已经向“网络与系统”的框架转变，为增强认知能力、降低认知成本，协作手段成为必然。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多维度协作提高系统整体性能是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是智能化协作与联合资源管理的重要基础。认知无线电与多维度协作通信的结合将成为技术发展的必然趋势。
关键字:认知无线电；多维度协作通信；协作认知；认知无线网络；联合资源管理
英文摘要:The view of cognition is being upgraded from cognitive radio to cognitive network and system. The cooperation becomes a powerful tool to improve the capability of cognition and lower the cost. Meanwhile, the performance of physical link techniques is close to the theoretical limitation. Further system performance improvement should rely on the multi-dimension cooperation among different entities in the entire system. The awareness of context and characteristics of radio environments and users’ traffic will be the foundation of both cooperative communications and joint radio resource management. Therefore, the combination of cognitive radio and multi-dimension cooperative communications is expected to be the future direction of mobile communications.
英文关键字:cognitive radio; multi-dimension cooperative communications; cognitive wireless network; joint radio resource management
基金项目：国家重点基础研究发展规划(“973”计划)课题(2007CB307101、2007CB307106)
认知无线电和协作通信都是当前理论研究及产业界关注的热点技术。经过10年的研究，认知无线电技术已经由单纯的“无线电”视角向“网络与系统”的框架转变。而协作通信也在从早期的协作中继向更多维度的广泛协作前进。在技术发展过程中，认知无线电和协作通信的研究者都发现，对方的技术思路与概念对突破自身的技术发展“瓶颈”、提高技术实现效率具有重要参考作用，所以二者的结合将成为技术发展的必然趋势。
1 从认知无线电到认知无线网络
认知无线电(CR)的概念最早由瑞典人Mitola博士于20世纪90年代末期提出[1]。自此之后的10年间，认知无线电逐渐成为国际无线通信学术界的研究热点之一。在研究过程中，不同组织和团体对认知无线电也提出了各自的定义。综合不同标准化及工业界组织(如ITU-R、IEEE、SDR论坛)及工业界主要公司(如Intel、Alcatel-Lucent、France Telecom等)的定义，可以发现，认知无线电系统应该具备检测、分析、调整、推理、学习等能力。事实上，这些具体功能就是一个认知循环的主要组成部分，这一过程中的主要特征与属性包括：
有意识的。认知无线电系统能够侦测、存储、回忆并传播关于射频环境、地理信息和环境背景的信息。
可调整的。在取得环境信息的基础上，认知无线电系统能够对系统关键参数(如工作频率、功率、调制方式等)进行调整，以适应环境的要求。
自动化的。认知无线电系统无需用户干涉，能够自行做出各种情况的调整。
自适应的。认知无线电系统能够根据用户的行为和选择，调整自身的工作模式与策略，通过推理和学习，更好地适应和满足用户需要。
关于认知无线电技术框架[2]的典型描述如图1所示。
可以发现，典型的认知无线电技术框架均包含两个主要组成部分：
认知引擎
可重配置的无线收发信机
其中，可重配置的无线收发信机是认知无线电系统的基础，通过可重配置特性，实现认知无线电系统中可调整与自动化的特征。
在实现可重配置特性的过程中，软件定义无线电(SDR)技术可以发挥重要作用。在SDR系统中，由于无线收发信机的主要组成部分可以通过软件定义，则系统可在同一个硬件平台上，仅通过软件配置即可实现系统整体的重配，此特性对提高系统重配效率、降低全寿命成本具有重要意义。同时，必须指出，SDR技术并不是实现认知无线电技术的必要条件。传统的硬实现方式架构下，通过同时实现多模式、多频段的硬件平台，也可在一定程度上满足可重配置的工程实现需要。
认知引擎(CE)将定义认知无线电系统获取、分析外界环境信息，并通过推理、学习，调整自身工作模式与策略的框架与机制，是认知无线电系统的核心，集中体现认知无线电有意识和自适应的特征属性。认知引擎的主要构成要素包括环境监测模块和推理学习模块。这其中，推理学习模块主要体现认知无线电的自适应特征，环境监测模块是认知引擎的基础部分，通过侦测无线环境或者从其他数据源获得无线环境的信息，体现认知无线电系统的有意识的特征。该部分也一直是认知无线电领域的研究热点，重点集中于对无线电频谱使用情况的侦测[3]。
无线电频谱侦测的目的在于找出适合通信的“频谱空洞”，在不影响已有通信系统的前提下伺机工作。长期以来，无线电频谱侦测的基本出发点都基于“全能型”无线电终端，由终端对频谱进行扫描，并识别频谱空洞。早期的检测方法有采用导频信号和周期平稳过程特征检测等。目前的仿真和分析表明，采用合作分集的方法可达到上述的可靠检测概率要求。合作侦听允许多个认知用户之间相互交换侦听信息，这可显著提高频谱的侦听和检测能力。采用物理层和MAC层联合侦听的跨层设计方法也可极大地提高频谱侦听能力。
回顾10年来的研究成果，可以发现，国际学术界和工业界对认知无线电技术的研究思路经历了一个发展变化的过程，即：由单纯的“无线电”视角向“网络与系统”的框架转变。在传统的“无线电”视角之下，认知无线电系统所要求的有意识的、可调整的、自动化和自适应的特征，需要由“全能型”的无线收发信机(支持所有模式所有频段)来侦测、发现并协商适合的工作频率、波形及协议。然而，随着研究工作的开展与深入，这一传统“无线电”视角逐渐暴露了局限性：
所谓“全能型”收发信机的实现成本、复杂度、功耗等因素使其在现实中很难实现。
仅仅关注了无线链路底层，而忽视了不同网络节点之间的交互及协作。
无法反映用户业务与应用对无线系统的影响与需求。
所以，认知无线电的研究视角逐渐从无线链路的底层功能扩展到了更高层次的协议和网络设计，认知无线网络(CWN)已逐渐成为认知无线电未来研究和产业化方向的共识。在认知无线网络的框架内，无线网络将根据其与周边多维环境(网络、协议、应用等)交互信息的情况，调整其网络特性，实现最优的系统性能。
2 多维度协同的移动通信
移动通信技术发展的历史表现为一个发现和利用新的无线资源维度、提高系统整体频谱效率的过程。20世纪70年代出现的蜂窝技术，使频率复用成为可能，扩展了频率资源的空间。而20世纪80年代开始的数字化过程，则开启了时间轴的资源空间。世纪之交出现的多输入多输出(MIMO)技术，启动了空间资源维度的利用。可以说，这3次资源维度的开辟都极大地推动了移动通信技术的发展。近年来，随着大量新技术的逐渐引入，物理层单链路性能得到了迅速提高，图2反映了一些典型3.5G技术的物理层链路性能。
