【無線射頻技術(shù)】-認(rèn)知無線電（Cognitive Radio）的主要組成部分

1/1認(rèn)知無線電（CognitiveRadio）的主要組成部分無線電和資源

我們?nèi)咳硕贾罒o線電（Wifi2.4GHz，Wifi5GHz，GSM2G，3G，LTE4G，藍(lán)牙，RFID等）。全部這些都供應(yīng)了一種彼此溝通的方式，包括實(shí)時(shí)共享信息，消遣等。問題是無線電需要一個介質(zhì)和資源來共享這些信息，并將其從一個地方傳送到另一個地方，簡潔的說它們具有頻率，空間和時(shí)間特性。我們來看看我們最珍貴的頻譜資源。我們有許多這樣的頻譜可以使用嗎？

圖1、可用的頻譜資源是人類的珍貴財(cái)寶

其實(shí)答案是的，我們受這些可用的頻譜資源的限制。但是實(shí)際上目前有一些應(yīng)用在使用30GHz和300GHz之間的毫米波（mmWave）頻譜資源，這些頻譜資源可用于高速無線通信，如最新的802.11adWi-Fi標(biāo)準(zhǔn)（工作在60GHz頻段）以及使用的WirelessHD標(biāo)準(zhǔn)（也稱為UltraGig）來傳輸高辨別率的流媒體。但問題是毫米波經(jīng)受了特別大的損失，一般而言它只支持視距（LOS，LineofSight）通信，因此它可以被用于室內(nèi)，但不適用于或者難以用于戶外移動寬帶應(yīng)用。

修復(fù)錯誤

所以我們需要根據(jù)最佳的方式來處理我們現(xiàn)有的頻譜資源，并嘗試修復(fù)當(dāng)前的缺陷來優(yōu)化和增加現(xiàn)有頻譜資源，首先我們來看一下射頻頻譜（RF-Spectrum）的分布和應(yīng)用。

如前所述RF頻譜被用于諸如衛(wèi)星，GPS系統(tǒng)，移動通信（2G，3G和4G），F(xiàn)M收音機(jī)，WIFI，藍(lán)牙等各種類型的服務(wù)中。其中一些是獲得許可的，有些不是許可的，這意味著要在某個頻段上運(yùn)行，您必需付錢，例如移動運(yùn)營商像Vodafone，Verizon，Orange等的移動服務(wù)，需要付出許多錢才能獲得在預(yù)定頻段中共享其服務(wù)和應(yīng)用。有些頻段如WI-FI和藍(lán)牙，我們不用花錢就可以使用它們。每個國家都有一個組織來管理頻譜的安排過程，下圖是一個頻譜安排圖的例子。

圖2、某個國家的頻譜安排圖

為什么要引入認(rèn)知無線電？

可用的頻譜資源很少，但是它們并沒有被完全利用，下面的圖片是電視頻譜的一個快照，它顯示了頻段的一些部分被大量使用，而有些使用較少，而有些則根本沒有使用。

圖3、電視白頻譜的使用狀況

認(rèn)知無線電是SDR（軟件定義無線電）和MIND（人工智能）的組合。我們可以想像無線電給予人類的某種功能，例如他們需要傳感器來觀看外界，就像人耳可以提取聲波既空氣分子的振動模式，并將它們轉(zhuǎn)化為電信號，這些信號被攜帶到大腦中來分析和理解它們，類似地，對于無線電設(shè)備，天線是主要的無源組件[如電阻，電感，電容這類的無源器件]的組合的射頻前端傳感器，它需要電磁波并將這些波轉(zhuǎn)換成電信號，該電信號由其它硬件來處理：如放大，濾波和模數(shù)轉(zhuǎn)換（ADC），并且在經(jīng)過模擬部件去噪處理之后，它們被映射到軟件，以便以智能方式分析它們。

因此，認(rèn)知無線電可以被理解為獲得對四周環(huán)境的認(rèn)知并相應(yīng)調(diào)整其行為的無線電。例如，認(rèn)知無線電可以在跳轉(zhuǎn)到另一個未使用的頻帶之前確定未使用的頻帶，并將其用于傳輸。認(rèn)知無線電術(shù)語是由約瑟夫米多拉制造的，指的是能夠感知外部環(huán)境的智能無線電，能夠從歷史中學(xué)習(xí)，并依據(jù)當(dāng)前的環(huán)境狀況做出智能決策來調(diào)整其傳輸參數(shù)。

軟件定義無線電（SDR，SoftwareDefinedRadio）

SDR是基于軟件定義的無線通信協(xié)議而不是硬連線實(shí)現(xiàn)的無線電通信技術(shù)。換句話說，可以通過軟件下載和更新來升級頻段，空中接口協(xié)議和功能，而不用完全替代硬件。SDR為構(gòu)建多模，多頻和多功能無線通信設(shè)備說遇到的問題供應(yīng)了一種高效平安的解決方案。SDR使用可編程DSP和硬件支持在數(shù)字域中執(zhí)行大部分信號處理，但是在模擬域（例如RF和IF電路）中仍舊進(jìn)行一些信號處理。天線直接連接到A-D/D-A轉(zhuǎn)換器的全部終端設(shè)備，全部的信號處理都是使用完全可編程的高速DSP來數(shù)字地完成的。全部功能，模式，應(yīng)用等都可以通過軟件重新配置。在那里它是敏捷的，并將模擬和數(shù)字世界帶來在一起。軟件定義無線電（SDR）技術(shù)帶來了敏捷性，成本效率和功能，推動了通信向前進(jìn)展，服務(wù)供應(yīng)商和產(chǎn)品開發(fā)人員通過終端用戶實(shí)現(xiàn)了廣泛連接的優(yōu)勢。

機(jī)器與深度學(xué)習(xí)技術(shù)

圖4、人工智能在5G網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

圖5、3GPP討論的通信用人工智能算法

現(xiàn)在為了理解如何以智能方式分析實(shí)際信號，我們需要一臺由機(jī)器或深度學(xué)習(xí)算法驅(qū)動的認(rèn)知引擎來觀看，分析，猜測并做出決策。但首先我們需要明白，機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的主要區(qū)分是機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征工程，學(xué)習(xí)模型打算依據(jù)固定的特征集（觀看/測量參數(shù)）來對狀況進(jìn)行分類的，但是在深度學(xué)習(xí)，算法必需確定哪些特征適合這種狀況，以便進(jìn)行分類，從而學(xué)習(xí)過程基于特征選擇和類別來進(jìn)行的。

圖6、認(rèn)知無線電中的學(xué)習(xí)過程

讓我們看看一個特別簡潔而又有效的稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程，這簡潔地意味著每個集合數(shù)據(jù)樣本的答案都是已知的（就像我們監(jiān)督實(shí)際答案已知的培訓(xùn)過程）。在這里，我們饋送神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是一種流行的學(xué)習(xí)算法-大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，由人類圖片示例標(biāo)記/標(biāo)記，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上可以在其學(xué)習(xí)中進(jìn)行自我檢查。圖像是數(shù)據(jù);"人'是標(biāo)簽，但取決于圖像。

圖7、認(rèn)知無線電的認(rèn)知周期

當(dāng)圖像進(jìn)入時(shí)，網(wǎng)絡(luò)將它們分解為最基本的組件（特征），即邊緣，紋理和外形。當(dāng)圖像通過網(wǎng)絡(luò)傳播時(shí)，這些基本組件被組合以形成更抽象的概念，即，曲線和不同的顏色，當(dāng)進(jìn)一步組合時(shí)。在這個過程的最終，網(wǎng)絡(luò)試圖對圖像中的內(nèi)容進(jìn)行猜測。首先，這些猜測將顯示為隨機(jī)猜想，由于沒有真正的學(xué)習(xí)已經(jīng)發(fā)生。假如輸入圖像是"人'，但是猜測"狗'，則需要對網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)層進(jìn)行調(diào)整。調(diào)整是通過稱為反向傳播的過程進(jìn)行的，以增加下一次為同一圖像猜測"人'的可能性。一旦發(fā)生這種狀況，直到猜測優(yōu)化在實(shí)現(xiàn)錯誤的全局最小值時(shí)，它會變得更精確?????。因此，誤差僅僅是實(shí)際的輸出-所需的輸出，并且可以以很多不同的方式在數(shù)學(xué)上計(jì)算出來。

圖8、機(jī)器學(xué)習(xí)方法

這種學(xué)習(xí)過程可以在無線電中發(fā)揮制造一種具有"腦功能'的無線電（認(rèn)知無線電），所以我們可以將其視為優(yōu)化資源，以最大限度地利用無線電頻譜資源的方法。

圖9、機(jī)器學(xué)習(xí)例子

認(rèn)知周期

圖10、簡化的認(rèn)知周期

上圖包括簡化的認(rèn)知周期，我們使用一些感測技術(shù)來感知無線電環(huán)境，例如進(jìn)行快速傅里葉變換，以便檢測頻