stringtranslate.com

Когнитивное радио

Когнитивное радио ( CR ) — это радио , которое можно программировать и настраивать динамически для использования лучших каналов поблизости, чтобы избежать помех и перегрузки пользователей. Такое радио автоматически обнаруживает доступные каналы, а затем соответствующим образом изменяет параметры передачи или приема , чтобы обеспечить больше одновременных беспроводных коммуникаций в заданном диапазоне в одном месте. Этот процесс является формой динамического управления спектром .

Описание

В ответ на команды оператора когнитивный движок способен настраивать параметры радиосистемы. К этим параметрам относятся « форма сигнала , протокол, рабочая частота и сетевое взаимодействие». Он функционирует как автономный блок в среде связи, обмениваясь информацией о среде с сетями, к которым он получает доступ, и другими когнитивными радиостанциями (CR). CR «непрерывно отслеживает свою собственную производительность», в дополнение к «считыванию выходных данных радиостанции»; затем он использует эту информацию для «определения радиочастотной среды, условий канала, производительности соединения и т. д.» и настраивает «настройки радиостанции для обеспечения требуемого качества обслуживания с учетом соответствующей комбинации требований пользователя, эксплуатационных ограничений и нормативных ограничений».

Некоторые предложения «умного радио» объединяют беспроводную ячеистую сеть — динамическое изменение пути сообщения между двумя заданными узлами с использованием кооперативного разнесения ; когнитивное радио — динамическое изменение полосы частот, используемой сообщениями между двумя последовательными узлами на пути; и программно-определяемое радио — динамическое изменение протокола, используемого сообщением между двумя последовательными узлами.

История

Концепция когнитивного радио была впервые предложена Джозефом Митолой III на семинаре в Королевском технологическом институте KTH в Стокгольме в 1998 году и опубликована в статье Митолы и Джеральда К. Магуайра-младшего в 1999 году. Это был новый подход в беспроводной связи, который Митола позже описал так:

Точка, в которой беспроводные персональные цифровые помощники (КПК) и связанные с ними сети обладают достаточным вычислительным интеллектом в отношении радиоресурсов и соответствующих коммуникаций между компьютерами, чтобы определять потребности пользователей в коммуникации в зависимости от контекста использования и предоставлять радиоресурсы и беспроводные услуги, наиболее соответствующие этим потребностям.

[1]

Когнитивное радио рассматривается как цель, к которой должна стремиться программно-определяемая радиоплатформа : полностью реконфигурируемый беспроводной приемопередатчик, который автоматически адаптирует свои параметры связи к потребностям сети и пользователя.

Традиционные регулирующие структуры были созданы для аналоговой модели и не оптимизированы для когнитивного радио. Регулирующие органы в мире (включая Федеральную комиссию по связи в США и Ofcom в Великобритании), а также различные независимые измерительные кампании обнаружили, что большая часть радиочастотного спектра используется неэффективно. [2] Полосы сотовой связи перегружены в большинстве частей света, но другие частотные диапазоны (такие как военные, любительские радиочастоты и частоты пейджинга ) используются недостаточно. Независимые исследования, проведенные в некоторых странах, подтвердили это наблюдение и пришли к выводу, что использование спектра зависит от времени и места. Более того, фиксированное распределение спектра предотвращает использование редко используемых частот (назначенных определенным службам), даже если любые нелицензированные пользователи не будут создавать заметных помех для назначенной службы. Регулирующие органы в мире рассматривают вопрос о том, следует ли разрешать нелицензированным пользователям работать в лицензированных диапазонах, если они не будут создавать никаких помех для лицензированных пользователей. Эти инициативы сосредоточили исследования когнитивного радио на динамическом доступе к спектру .

Первый стандарт беспроводной региональной сети когнитивного радио, IEEE 802.22 , был разработан Комитетом по стандартам IEEE 802 LAN/MAN (LMSC) [3] и опубликован в 2011 году. Этот стандарт использует геолокацию и спектральное зондирование для спектральной осведомленности. Геолокация объединяется с базой данных лицензированных передатчиков в области для определения доступных каналов для использования сетью когнитивного радио. Спектральное зондирование отслеживает спектр и определяет занятые каналы. IEEE 802.22 был разработан для использования неиспользуемых частот или фрагментов времени в определенном месте. Это белое пространство - неиспользуемые телевизионные каналы в геолокированных областях. Однако когнитивное радио не может все время занимать одно и то же неиспользуемое пространство. По мере изменения доступности спектра сеть адаптируется для предотвращения помех лицензированным передачам. [4]

Терминология

В зависимости от параметров передачи и приема различают два основных типа когнитивного радио:

Другие типы зависят от частей спектра, доступных для когнитивного радио:

Технологии

Хотя когнитивное радио изначально задумывалось как программно-определяемое расширение радио (полное когнитивное радио), большинство исследовательских работ сосредоточено на когнитивном радио, считывающем спектр (особенно в телевизионных диапазонах). Главной проблемой в когнитивном радио, считывающем спектр, является разработка высококачественных устройств и алгоритмов для обмена данными о спектре между узлами. Было показано, что простой детектор энергии не может гарантировать точное обнаружение наличия сигнала, [14] что требует более сложных методов определения спектра и требует регулярного обмена информацией о спектре между узлами. Увеличение числа взаимодействующих узлов снижает вероятность ложного обнаружения. [15]

Возможным подходом является адаптивное заполнение свободных диапазонов радиочастот с использованием OFDMA . Тимо А. Вайс и Фридрих К. Йондрал из Университета Карлсруэ предложили систему объединения спектра , в которой свободные диапазоны (обнаруженные узлами) немедленно заполнялись поддиапазонами OFDMA . Приложения когнитивного радио с обнаружением спектра включают в себя более высокую пропускную способность и расширение дальности передачи в аварийных сетях и WLAN . Эволюция когнитивного радио в сторону когнитивных сетей продолжается; концепция когнитивных сетей заключается в интеллектуальной организации сети когнитивных радио.

Функции

Основными функциями когнитивного радио являются: [16] [17]

Практическая реализация функций управления спектром является сложной и многогранной проблемой, поскольку она должна учитывать множество технических и юридических требований. Примером первого является выбор соответствующего порога обнаружения для обнаружения других пользователей, в то время как последнее иллюстрируется необходимостью соблюдения правил и положений, установленных для доступа к радиоспектру в международном (регламент радиосвязи МСЭ) и национальном (телекоммуникационное право) законодательстве. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта для динамического распределения спектра и управления помехами с целью снижения вредных помех для других служб и сетей станут ключевым технологическим инструментом для 6G. Это проложит путь к большей гибкости в управлении и регулировании радиоэлектрического спектра. [28] [29]

Интеллектуальная антенна (ИА)

Интеллектуальная антенна (или смарт-антенна) — это технология антенн, которая использует пространственное формирование луча и пространственное кодирование для устранения помех; однако появляются приложения для расширения до интеллектуальных множественных или кооперативных антенных решеток для применения в сложных коммуникационных средах. Когнитивное радио, для сравнения, позволяет пользовательским терминалам определять, используется ли часть спектра, чтобы делиться спектром с соседними пользователями. В следующей таблице сравниваются два варианта:

Обратите внимание, что обе техники можно комбинировать, как это показано во многих современных сценариях передачи. [30]

Кооперативный MIMO (CO-MIMO) объединяет обе технологии.

Приложения

Когнитивное радио (CR) может определять окружающую среду и без вмешательства пользователя адаптироваться к потребностям пользователя в общении, соблюдая правила FCC в США. Теоретически объем спектра бесконечен; на практике, для распространения и по другим причинам, он конечен из-за желательности определенных участков спектра. Выделенный спектр используется далеко не полностью, и эффективное использование спектра становится все более актуальной проблемой; CR предлагает решение этой проблемы. CR может разумно определять, используется ли какая-либо часть спектра, и может временно использовать ее, не мешая передачам других пользователей. [31] По словам Брюса Фетта, «некоторые из других когнитивных способностей радио включают определение его местоположения, определение использования спектра соседними устройствами, изменение частоты, регулировку выходной мощности или даже изменение параметров и характеристик передачи. Все эти возможности, а также другие, которые еще предстоит реализовать, предоставят пользователям беспроводного спектра возможность адаптироваться к условиям спектра в реальном времени, предлагая регулирующим органам, лицензиям и широкой общественности гибкое, эффективное и всестороннее использование спектра».

Примеры применения включают в себя:

Моделирование сетей CR

В настоящее время моделирование и имитация являются единственной парадигмой, которая позволяет моделировать сложное поведение в когнитивных радиосетях заданной среды. Такие симуляторы сетей, как OPNET , NetSim, MATLAB и ns2, могут использоваться для моделирования когнитивной радиосети. CogNS [38] — это фреймворк с открытым исходным кодом на основе NS2 для когнитивных радиосетей. Области исследований с использованием сетевых симуляторов включают:

  1. Спектральное зондирование и обнаружение действующих устройств
  2. Распределение спектра
  3. Измерение и/или моделирование использования спектра [39] [40]
  4. Эффективность использования спектра [39] [40]

Network Simulator 3 (ns-3) также является жизнеспособным вариантом для моделирования CR. [41] ns-3 также может использоваться для эмуляции и экспериментирования с сетями CR с помощью стандартного оборудования, такого как устройства Atheros WiFi. [41]

Планы на будущее

Успех нелицензируемого диапазона в размещении ряда беспроводных устройств и услуг побудил FCC рассмотреть возможность открытия дополнительных диапазонов для нелицензируемого использования. Напротив, лицензированные диапазоны недоиспользуются из-за статического распределения частот. Понимая, что технология CR имеет потенциал для использования неэффективно используемых лицензированных диапазонов без создания помех действующим пользователям, FCC выпустила Уведомление о предлагаемом правиле, которое позволило бы нелицензируемым радиостанциям работать в диапазонах телевизионного вещания. Рабочая группа IEEE 802.22 , сформированная в ноябре 2004 года, занимается определением стандарта радиоинтерфейса для беспроводных региональных сетей (на основе зондирования CR) для работы нелицензируемых устройств в спектре, выделенном для телевизионных услуг. [42] Чтобы соответствовать более поздним правилам FCC о нелицензируемом использовании телевизионного спектра, IEEE 802.22 определил интерфейсы к обязательной базе данных белого пространства телевидения , чтобы избежать помех действующим службам. [43] Хотя базы данных геолокации спектра позволяют снизить сложность приемника и вероятность помех, например, из-за ошибок зондирования или скрытых узлов, это достигается за счет более низкой эффективности использования спектра, поскольку базы данных не могут фиксировать точную количественную оценку использования спектра и не обновляются в режиме реального времени. Совместное зондирование и распределенное управление спектром на основе искусственного интеллекта могут способствовать в будущем достижению лучшего баланса между эффективностью использования спектра и уменьшением помех. [44]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Митола, Джозеф (2000), «Когнитивное радио – Интегрированная архитектура агента для программно-определяемого радио», Diva (диссертация доктора философии), Киста, Швеция: Королевский технологический институт KTH , ISSN  1403-5286
  2. ^ В. Валента и др., «Обзор использования спектра в Европе: измерения, анализы и наблюдения», Труды Пятой международной конференции по беспроводным сетям и коммуникациям, ориентированным на когнитивное радио (CROWNCOM), 2010 г.
  3. ^ "P802.22" (PDF) . Март 2014.
  4. ^ Стивенсон, К.; Шуинар, Г.; Чжундин Лэй; Вэндонг Ху; Шеллхаммер, С.; Колдуэлл, В. (2009). «IEEE 802.22: первый стандарт беспроводной региональной сети когнитивного радио». Журнал IEEE Communications . 47 : 130–138. doi : 10.1109/MCOM.2009.4752688. S2CID  6597913.
  5. ^ Дж. Митола III и Дж. К. Магуайр-младший, «Когнитивное радио: как сделать программное радио более персональным», Журнал IEEE Personal Communications, т. 6, № 4, стр. 13–18, август 1999 г.
  6. ^ IEEE 802.22
  7. ^ Карл, Стивенсон; Г. Шуинар; Чжундин Лэй; Вэндонг Ху; С. Шеллхаммер; В. Колдуэлл (январь 2009 г.). "IEEE 802.22: первый стандарт беспроводных региональных сетей когнитивного радио (WRAN) = IEEE Communications Magazine" . IEEE Communications Magazine . 47 (1): 130–138. doi :10.1109/MCOM.2009.4752688. S2CID  6597913.
  8. ^ IEEE 802.15.2
  9. ^ С. Хайкин, «Когнитивное радио: беспроводная связь с использованием мозга», Журнал IEEE по избранным областям коммуникаций, т. 23, № 2, стр. 201–220, февраль 2005 г.
  10. ^ X. Kang et. al Совместное использование спектра на основе датчиков в сетях когнитивного радио, IEEE Transactions on Vehicular Technology, т. 58, № 8, стр. 4649–4654, октябрь 2009 г.
  11. ^ Вилларди, Габриэль Порто; Харада, Хироси; Кодзима, Фумихидэ; Яно, Хироюки (2016). «Прогнозирование первичного контура на основе подробных топографических данных и его влияние на доступность белого пространства телевидения». Труды IEEE по антеннам и распространению . 64 (8): 3619–3631. Bibcode : 2016ITAP...64.3619V. doi : 10.1109/TAP.2016.2580164. S2CID  22471055.
  12. ^ Вилларди, Габриэль Порто; Харада, Хироси; Кодзима, Фумихидэ; Яно, Хироюки (2017). «Многоуровневая защита контура вещателя и ее влияние на доступность белого пространства телевидения». Труды IEEE по транспортным технологиям . 66 (2): 1393–1407. doi :10.1109/TVT.2016.2566675. S2CID  206819681.
  13. ^ «Руководство администратора базы данных неиспользуемых адресов». Федеральная комиссия по связи (FCC). 12 октября 2011 г.
  14. ^ Нильс Ховен; Рахул Тандра; Анант Сахаи (11 февраля 2005 г.). «Некоторые фундаментальные ограничения когнитивного радио» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 18 декабря 2006 г. Получено 15 июня 2005 г.
  15. ^ J. Hillenbrand; TA Weiss; FK Jondral (2005). «Расчет вероятностей обнаружения и ложных тревог в системах объединения спектра». IEEE Communications Letters . 9 (4): 349–351. doi :10.1109/LCOMM.2005.1413630. ISSN  1089-7798. S2CID  23646184.
  16. ^ Ян Ф. Акйилдиз , В.-Й. Ли, М. К. Вуран и С. Моханти, «Беспроводные сети следующего поколения/динамического доступа к спектру/когнитивного радио: обзор», журнал Computer Networks (Elsevier), сентябрь 2006 г. [1]
  17. ^ "Cognitive Functionality in Next Generation Wireless Networks" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 18 ноября 2008 г. . Получено 6 июня 2009 г. .
  18. ^ X. Kang et. al «Оптимальное распределение мощности для каналов с замиранием в сетях когнитивного радио: эргодическая емкость и емкость сбоев», IEEE Trans. on Wireless Commun. , т. 8, № 2, стр. 940–950, февраль 2009 г.
  19. ^ Урковиц, Х. (1967). «Обнаружение энергии неизвестных детерминированных сигналов». Труды IEEE . 55 (4): 523–531. doi :10.1109/PROC.1967.5573.
  20. ^ Tandra, Rahul; Sahai, Anant (2008). «SNR-стены для обнаружения сигнала». IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing . 2 (1): 4–17. Bibcode : 2008ISTSP...2....4T. CiteSeerX 10.1.1.420.9680 . doi : 10.1109/JSTSP.2007.914879. S2CID  14450540. 
  21. ^ А. Мариани, А. Джорджетти и М. Киани, «Влияние оценки мощности шума на обнаружение энергии для приложений когнитивного радио», IEEE Trans. Commun., т. 50, № 12, декабрь 2011 г.
  22. ^ Гарднер, WA (1991). «Эксплуатация спектральной избыточности в циклостационарных сигналах». Журнал обработки сигналов IEEE . 8 (2): 14–36. Bibcode : 1991ISPM....8...14G. doi : 10.1109/79.81007. S2CID  21643558.
  23. ^ ab "Последние достижения в области когнитивного радио". cse.wustl.edu . Получено 22 сентября 2019 г. .
  24. ^ Х. Сан, А. Наллантан, К.-Х. Ван и И.-Ф. Чен, «Широкополосное зондирование спектра для сетей когнитивного радио: обзор», IEEE Wireless Communications, т. 20, № 2, стр. 74–81, апрель 2013 г.
  25. ^ Z. Li, FR Yu и M. Huang, «Распределенное консенсусное кооперативное измерение спектра в когнитивных радио», IEEE Trans. Vehicular Technology, т. 59, № 1, стр. 383–393, январь 2010 г.
  26. ^ K. Kotobi, PB Mainwaring и SG Bilen, «Механизм аукциона на основе головоломок для совместного использования спектра в сетях когнитивного радио», Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WiMob), 12-я международная конференция IEEE 2016, октябрь 2016 г.
  27. ^ Слово «циклостационарный» является ошибкой в ​​исходном тексте, а правильным вариантом будет циклостационарный.
  28. ^ Мартинес Алонсо, Родни; Плетс, Дэвид; Дерюйк, Марго; Мартенс, Люк; Гильен Нието, Глауко; Джозеф, Ваут (9 мая 2020 г.). «Оптимизация динамических помех в сетях когнитивного радиовещания для сельских и пригородных районов». Беспроводная связь и мобильные вычисления . 2020 : 1–16. doi : 10.1155/2020/2850528 . hdl : 1854/LU-8672730 . ISSN  1530-8669.
  29. ^ Мартинес Алонсо, Родни; Плетс, Дэвид; Мартенс, Люк; Джозеф, Ваут; Фонтес Пупо, Эрнесто; Гильен Нието, Глауко (1 сентября 2023 г.). «Поиск и вывод шаблонов белых пространств на основе машинного обучения для многочастотных спектральных следов». Компьютерные сети . 233 : 109871. doi : 10.1016/j.comnet.2023.109871. hdl : 1854/LU-01HGAPQWFZNJYT40GNBAC025PS . ISSN  1389-1286.
  30. ^ B. Kouassi, I. Ghauri, L. Deneire, "Когнитивные передачи на основе взаимности с использованием подхода MU massive MIMO". IEEE Международная конференция по коммуникациям (ICC), 2013
  31. ^ K. Kotobi, PB Mainwaring, CS Tucker и SG Bilén., «Повышение пропускной способности данных с использованием когнитивного радио на основе интеллектуального анализа данных». Электроника 4, № 2 (2015): 221-238.
  32. ^ Вилларди, ГП; Абреу, Г. Тадеу Фрейтас де; Харада, Х. (1 июня 2012 г.). «Технология белого пространства телевидения: помехи в портативной когнитивной экстренной сети». Журнал IEEE Vehicular Technology . 7 (2): 47–53. doi :10.1109/MVT.2012.2190221. ISSN  1556-6072. S2CID  33102841.
  33. ^ Феррус, Р.; Саллент, О.; Балдини, Г.; Горатти, Л. (1 июня 2012 г.). «Связь в целях общественной безопасности: улучшение с помощью принципов когнитивного радио и разделения спектра». Журнал IEEE Vehicular Technology . 7 (2): 54–61. doi : 10.1109/MVT.2012.2190180. ISSN  1556-6072. S2CID  24372449.
  34. ^ Хаттаб, Ахмед; Перкинс, Дмитрий; Баюми, Магди (1 января 2013 г.). «Проблемы оппортунистического доступа к спектру в распределенных сетях когнитивного радио». Когнитивные радиосети . Аналоговые схемы и обработка сигналов. Springer New York. стр. 33–39. doi :10.1007/978-1-4614-4033-8_4. ISBN 978-1-4614-4032-1.
  35. ^ Таллон, Дж.; Форд, ТК; Дойл, Л. (1 июня 2012 г.). «Сети динамического доступа к спектру: формирование независимой коалиции». Журнал IEEE Vehicular Technology . 7 (2): 69–76. doi :10.1109/MVT.2012.2190218. ISSN  1556-6072. S2CID  39842167.
  36. ^ Джоши, Гьянендра Прасад; Нам, Сын Ёб; Ким, Сон Вон (22 августа 2013 г.). «Беспроводные сенсорные сети когнитивного радио: приложения, проблемы и тенденции исследований». Датчики (Базель, Швейцария) . 13 (9): 11196–11228. Bibcode : 2013Senso..1311196J. doi : 10.3390/s130911196 . ISSN  1424-8220. PMC 3821336. PMID 23974152  . 
  37. ^ Ф. Фукалас и Т. Хаттаб, «Ретранслировать или не ретранслировать в сетях сенсоров когнитивного радио». Труды IEEE по транспортным технологиям (т. 64, № 11, ноябрь 2015 г.) 5221-5231.
  38. ^ CogNS: фреймворк моделирования для сетей когнитивного радио
  39. ^ ab Villardi, Gabriel; Sum, Chin-Sean; Sun, Chen; Alemseged, Yohannes; Lan, Zhou; Harada, Hiroshi (2012). «Эффективность механизмов сосуществования на основе динамического выбора частоты для когнитивных беспроводных точек доступа с поддержкой белого телевизионного пространства». IEEE Wireless Communications . 19 (6): 69–75. doi :10.1109/MWC.2012.6393520. S2CID  3134504.
  40. ^ ab Villardi, Gabriel; Alemseged, Yohannes; Sun, Chen; Sum, Chin-Sean; Nguyen, Tran; Baykas, Tuncer; Harada, Hiroshi (2011). «Обеспечение сосуществования нескольких когнитивных сетей в телевизионном белом пространстве». IEEE Wireless Communications . 18 (4): 32–40. doi :10.1109/MWC.2011.5999762. S2CID  28929874.
  41. ^ ab MA Shattal, A. Wisniewska, B. Khan, A. Al-Fuqaha и K. Dombrowski, «От выбора канала к выбору стратегии: улучшение VANET с использованием социально-вдохновленных стратегий поиска и уважения», в IEEE Transactions on Vehicular Technology, т. 67, № 9, стр. 8919–8933, сентябрь 2018 г. doi: 10.1109/TVT.2018.2853580 URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8403998&isnumber=8466982
  42. ^ Карлос Кордейро, Киран Чаллапали и Дагначев Бирру. Сай Шанкар Н. IEEE 802.22: Введение в первый стандарт беспроводной связи, основанный на когнитивном радио. ЖУРНАЛ КОММУНИКАЦИЙ, VOL. 1, НЕТ. 1 АПРЕЛЯ 2006 ГОДА
  43. ^ «Стандарт IEEE 802.22 WRAN и его интерфейс с базой данных неиспользуемых частот» (PDF) . IETF PAWS.
  44. ^ Мартинес Алонсо, Родни; Плетс, Дэвид; Мартенс, Люк; Джозеф, Ваут; Фонтес Пупо, Эрнесто; Гильен Нието, Глауко (1 сентября 2023 г.). «Поиск и вывод шаблонов белых пространств на основе машинного обучения для многочастотных спектральных следов». Компьютерные сети . 233 : 109871. doi : 10.1016/j.comnet.2023.109871. hdl : 1854/LU-01HGAPQWFZNJYT40GNBAC025PS . ISSN  1389-1286.

Внешние ссылки