Altera专家：认知无线电，认知一切

　　Neel说，在最复杂的设计中，CR不仅仅知道其频谱环境，而且还知道自己系统所处的环境。例如，在医院手术室中的CR 能够“理解”所进行的手术过程，病人的状态，手术团队中每一个人的需求，以及附近其他无线设备的行为等。这一无线电设备会将所有这些信息合并成一个策略，使用可用频谱来保证紧急数据流的延时，同时满足其他仪表的低优先级要求。

　　这类无线电设备可能会使用启发式功能来驱动环境分析，做出决定。Neel建议，或者，随着环境越来越复杂，可预测性越来越差，策略模块会采用隐藏马尔科夫模型、神经网络，或者相关技术对环境建模，并进行分析。

　　这类计算涉及到大量的数据，需要很强的计算功能。Neel说，因此，明显的发展趋势是把CR的思考部分放到云端。那么，一个关键问题是无线电设备要处理的现象的持续时间。有时间来查询中心计算资源，或者无线电设备必须自己做出基本判断吗?

　　随着CR的普及，也带来了其他问题。不可避免的是，大量的CR导致频谱拥挤，它们都要互相抢占频段，为自己的主机提供带宽最大的频段。正如Neel所指出的，在这些情况下，无线电设备需要采用游戏理论，以便实现共享频段的最佳分配。这类竞争网络的稳定性和优化问题带来了 IEEE 802.19无线共存技术咨询小组议程中一个很难解决的问题。

Weightless实例

　　两个实例会有助于帮助对这些概念进行澄清。首先，Weightless标准实际上并不是CR，而是认知网络，其中非常简单的无线电只是一个组成单元。第二个是一个理论实例，适合公共安全应用更复杂的真CR。

　　Weightless体系结构与IEEE 802.22相似，在所谓的空白电视信号频段内采用区域网，这是电视广播带宽范围内未被占用的本地通道。802.22旨在为人们提供宽带接入，与此不同的是，Weightless专门设计用于为不同的机器、传感器和制动器提供窄带物联网连接，其节点的成本和功耗都非常低。

　　据Weightless的Webb，各种不同的目的导致了体系结构的显著不同。Webb说：“对于空白电视信号频段内未获得许可的设备，第一个限制要求是不能干扰任何人的电视接收。这很难做到，因为您完全知道所有电视发射器位于哪里，但是却不知道接收器在哪里。

　　Webb继续解释：“我们最初的想法是为终端设计成本非常低的CR，与802.22的目的非常相似。但是，我们发现在实际中，您可能恰好靠近正在观看电视的人，远距离电视台发射的信号传送到他这里时已经非常弱了。”

　　具有足够动态范围的CR要识别这些弱信号，需要花费很高的成本，提供很大的功率。因此，Weightless选择了完全不同的方法来进行感知：中心控制的三层网络，如图3 所示。在这里，终端向基站报告其物理位置，基站查询云中的应用程序，云端使用了许可广播发射器以及其他基站的位置表，以获得可用频率的列表。Webb评论说：“这对于设计而言是很有趣的算法。”

图3.Weightless网络将认知功能分散到三层中。

　　这张查找表保证了终端不会影响所有人晚上看电视，也不会与其他基站竞争同一通道。但是，它并不保证终端与获得许可设备之间不出现干扰，例如，无线麦克风，或者在同一区域中漫游的其他未获得许可的低功率设备。为解决这一问题，基站为终端分配了8个频率。终端以两秒间隔进行跳频，以减小来自这类源的干扰。

　　由于终端使用了直接扩频传输技术，因此，系统有更大的自由度。实际上，基站监视每一终端的BER，命令终端调整扩频因子，以便在带宽和范围上达到平衡。

　　Weightless采用了认知系统的三种定义行为：感知、分类和自适应。但是，这一标准并没有将所有这些功能构建到终端无线电设备中，而是把它们分散开。大部分认知放在准静态表中，而不是在算法中。在基站中对自适应功能、大部分感知功能和分类功能进行平衡。在网络中对功能进行分配，大幅度降低了终端的成本，单芯片电池供电设备能够采用很低的占空比进行工作。