【CUWB：超宽带和认知无线电的完美结合】分享给互联网从爱好者学习参考。

北京邮电大学宽带通信网络实验室 陈国东 武穆清

随着无线技术的快速发展及无线业务的极大丰富，可用的频谱资源越来越少。近年来，一类重用频谱资源的无线技术被一些研究机构和标准制订组织相继提出，这其中最典型是超宽带无线通信技术和认知无线电（CR）技术。UWB是采用频谱重叠的方式占用一段极宽的带宽，并严格限制其信号的发射功率以尽可能少地给现存系统带来有害干扰；而CR技术的核心则是通过动态频谱感知来探测“频谱空洞，合理地机会占用此临时可用的频段，并自适应地随着感知结果动态地改变系统传输参数以规避高优先级的授权主用户。UWB技术主要定位于个域网WPAN的应用；CR则主要应用于无线区域网WRAN的构建中。CR是可以感知外部RF环境的智能通信系统，是软件无线电（SWR）的进一步智能化发展。在这两种无线新技术背后的核心思想都是无害共享可用的频谱资源，虽然它们共享频谱及与其它系统共存的方式不同，但都极大地提高了频谱利用率，以缓解日益增长的无线业务需求与日渐匮乏的频谱资源之间的矛盾。然而，这两种非常有前景的技术在自身的发展过程中却面临一些困境，为了使它们更快地走向实际应用，我们提出了把超宽带技术和认知无线电结合起来构建一种所谓的认知超宽带（CUWB）无线通信系统。

1．UWB

超宽带（UltraWideband，UWB）无线电技术的最初形式为冲激无线电，是直接利用脉宽为纳秒或亚纳秒脉冲做信息载体传输的技术。20世纪90年代之前，UWB主要应用于军事领域，之后，UWB技术开始应用于民用领域，并在国际上掀起了一股研究热潮，被认为是下一代无线通信的革命性技术。UWB定义没有限定它的数据信号的具体实现形式，既可以采用极窄的脉冲形式，也可以采用传统的载波方式，也就是说包括了任何可以使用超宽带频谱的通信形式。因此根据底层UWB信号的实现形式不同，UWB技术目前可分为两大类：基于窄脉冲式的冲激类UWB和基于调制载波扩频式的载波类UWB。相应地，目前在国际上占主要地位的UWB设计方案包括直接序列CDMA-UWB方案和多载波OFDM-UWB方案。CDMA-UWB是基于脉冲的UWB方案，而OFDM-UWB是基于多载波的UWB方案，它采用OFDM技术传输子带信息。两种技术方案各有优缺点，前者有较好的频谱利用率，易于实现多用户通信，能够进行高精度定位和跟踪，能有效反抗多径衰落，易于数字化和采用软件无线电技术构建灵活的射频前端，但它的频谱共享的灵活性较差，不利于与其它窄带系统共存。后者则提高了频谱的灵活性,但易造成较高的功率峰值与均值比（PAR），易于产生对其它系统的干扰，假如单纯地降低发射功率，又会减小传输距离，且不利于进一步提高数据传输速率。由于这两大技术阵营的对立，使得面向UWB高速数据传输标准制订的802.15.3a工作组已经解散。目前，由ITU-RTG1/8工作组来负责UWB高速数据传输的全球统一标准的制订工作。

2．CR

认知无线电(CognitiveRadio,CR)的概念起源于1999年JosephMitolo博士的奠基性工作，其核心思想是CR具有学习能力，能与四周环境交互信息，以感知和利用在该空间的可用频谱，并限制和降低冲突的发生。CR的学习能力是使它从概念走向实际应用的真正原因。有了足够的人工智能，它就可能通过吸取过去的经验来对实际的情况进行实时响应，过去的经验包括对死区、干扰和使用模式等的了解。这样，CR有可能赋予无线电设备根据频带可用性、位置和过去的经验来自主确定采用哪个频带的功能。随着许多CR相关研究的展开，对CR技术存在多种不同的熟悉。最典型的一类是围绕Mitola博士提出的基于机器学习和模式推理的认知循环模型来展开研究，他们强调软件定义无线电(Software Defined Radio，SDR)是CR实现的理想平台。

针对CR研究中存在的多种描述，美国FCC提出了CR的一个相当简化的版本。他们在FCC-03322中建议任何具有自适应频谱意识的无线电都应该被称为认知无线电CR。FCC更确切地把CR定义为基于与操作环境的交互能动态改变其发射机参数的无线电，其具有环境感知和传输参数自我修改的功能。CR是一种新型无线电，它能够在宽频带上可靠地感知频谱环境，探测合法的授权用户（主用户）的出现，能自适应地占用即时可用的本地频谱，同时在整个通信过程中不给主用户带来有害干扰。无线电环境中的无线信道和干扰是随时间变化的，这就暗示CR将具有较高的灵活性。目前，CR的应用大多是基于FCC的观点，因此也称CR为频谱捷变无线电、机会频谱接入无线电等。

当前，在频谱政策治理部门的带动下，一些标准化组织采用了CR技术，并先后制定了一系列标准以推动该技术在多种应用场景下的发展。例如，IEEE802.22工作组对基于CR的无线区域网络WRAN的空中接口标准正在制定中，目标是将分配给电视广播的VHF/UHF频带的空闲频道有效的利用起来；IEEE802.16工作组正在着手制定h版本标准，致力于改进如策略、MAC增强等机制以确保基于WiMAX的免授权系统之间、与授权系统之间的共存。此外，ITU也在努力寻找类似CR的频谱共享技术。目前，受CR的潜力及其在无线电领域公认的“下下一件大事情的激励，国内不少院校和学者也已经开始了这方面的研究，如西安电子科技大学已经开展的2005年度“863有关CR技术的研究。

由于UWB的超宽带特性，它必然会对共享频段内的其它窄带系统产生干扰，并且自身也将受到其它系统在某频段的强干扰。无线电频率治理有两个基本的原则：新的无线电技术不得对已有的无线电台（系统）造成有害干扰；受到干扰不得提出保护要求，即要能忍受已有无线电台的各种干扰。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它系统的强窄带干扰。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，研究思路大都集中在UWB脉冲信号波形（由于IR-UWB具有许多非凡的优点，如易于数字化及软件化，低成本低功率等，本文限定于IR-UWB）的设计与优化上，以期产生出严格遵守FCC等机构制订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。如寻找一种更优的UWB信号波形，采用自适应编码、调制、比特交织、波束成形及功率控制等已在蜂窝通信中被验证能起到抑制干扰作用的相关技术。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订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。基于这个考虑，并结合感知无线电具有能感知四周环境非凡是频谱操作环境的特性，我们把CR技术引入到UWB系统的研究和设计中来，给UWB面临的上述问题提供一种全新的解决思路，有可能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，与其它系统更好地共存，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。例如，UWB在10m范围内有很高的传输速率，但由于受发射功率的限制，10m以外的传输速率将大大下降。在感知四周的频谱环境后，可根据所感知的频谱信息动态地改变传输信道或调整UWB的发射功率，以提高UWB的传输距离，并且不会增加其带给其它系统的有害干扰。于是，针对UWB技术发展过程中所必须面对的共存问题，并结合UWB和CR技术的优点，本文提出这种被称为认知超宽带无线系统的全新的UWB系统机制，其有望打破目前UWB技术发展中的僵局。

;另一方面，虽然CR的前景非常诱人，但要真正走向实用还有很长的一段路要走。首先，它必须得到用户的认可与信任。这个用户既包括采用CR技术的用户，也包括可能受CR设备干扰的用户。在这两方面达成共识之前，CR技术不可能得到广泛的应用。其次，从技术上来看，CR技术目前还处于概念阶段，相关的理论和要害技术还很不成熟。由于CR具有SWR所拥有的自适应性和重配置能力，CR技术在发展过程中也必将碰到SWR所遭遇的复杂的射频前端设计挑战。这样，目前要实现一个真正意义上的CR系统也必将遭受SWR类似的困境。UWB技术本身所固有的易数字化及扩展性，使得其适合成为支持通用的物理层的技术，从而也使得CR技术的发展避开了SWR发展过程中所碰到的难题。例如，UWB技术将解决CR实现上碰到的一些难题。在RF前端设计中涉及到各种不同的组件，包括天线、放大器、滤波器、低功率高速ADC和DAC等的限制。这些组件要害的发展和局限基本上都与其操作的带宽有关。再有，超宽带系统的天线和信号超宽带特性使其便于进行测频及系统可使模数转换器尽量靠近天线端并迅速进入数字信号处理领域的能力，这将给CR的发展带来机遇。

认知超宽带无线通信系统是结合CR和UWB技术的主要优点来联合设计研究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（或发射功率谱密度）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能够感知四周的频谱环境和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来自适应地构建UWB系统的频谱结构，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。

人们将CR技术和UWB相结合，能针对功率、距离和所要求的数据率进行频谱优化，能有效地抑制各种干扰，并进一步提高UWB的传输速率或传输距离。基于CR思想的UWB无线技术的发展将极大地促进智能网络和设备的发展，形成真正普及和以用户为中心的无线世界，具有重大的理论与实际意义。另一方面，由于CR和UWB技术都是基于共享频谱的思想，它们的结合很有可能带来全新的频谱治理模式，可能解决目前人为的以频率为中心进行频谱治理的缺点（频谱利用率低），演进为以设备为中心进行治理，为解决日趋紧张的频谱资源难题提供了一种新的解决方案。同时，它们的结合研究，也有可能为智能认知无线电的最终实现提供一种崭新的思路。