认识无线电及其关键技术.ppt

专业讲座（一）认知无线电及其关键技术,重庆大学通信工程学院 冯文江 Email: fengwj@cqu.edu.cn,认知无线电概念（Concept of Cognitive Radio）,背景 随着无线通信业务的快速增长，频谱需求和资源有限之间的矛盾越来越突出——“频谱危机” 解决途径之一：寻求更高效的传输方式（MIMO、高阶调制、AMC等）——提高频谱效率 频谱使用政策：授权（固定）、很少ISM（Industry Science Medicine） 频谱浪费严重：3GHz以下频段，平均利用率不到10％ 解决途径之二：认知无线电技术——提高频谱利用率,认知无线电概念（Concept of Cognitive Radio）,2007年至今，围绕认知无线电的研究如火如荼 学术界：找到了无线通信技术新的发展方向和热点研究内容 监管部门：调整了频谱使用规则，引导其商用 标准化组织：纷纷制定和发布新的通信标准 企业界：找到了新的、巨大的、潜在的商机 运营商：用较少的投入提供通信服务，获得更大的收益,认知无线电定义（Definition of Cognitive Radio）,认知无线电： CR是一种智能的频谱共享技术，依靠人工智能的支持，感知无线通信环境，根据一定的学习和决策算法，实时自适应的改变系统工作参数（频点、功率、调制、编码），动态的检测和有效的利用空闲频谱。 理论上允许在时域、频域和空域上进行多维的频谱复用和共享。,认知无线电定义（Definition of Cognitive Radio）,美国FCC认为： CR是一种通过与通信环境交互获取无线电背景知识，继而调整传输参数，最终实现无线传输的无线电设备，主体是SDR（software defined radio），但认知无线电设备不一定必须具有软件或现场可编程能力。FCC关注认知无线电如何提高频谱利用率——认知终端 Rieser教授认为： CR采用基于遗传算法的生物启发认知模型对传统无线电系统的物理层和媒体接入控制层（PHY+MAC）的演进过程建模——认知引擎,认知无线电定义（Definition of Cognitive Radio）,Haykin教授认为： CR是一个智能无线通信系统，它能够感知外界环境，并利用人工智能技术从环境中学习，通过实时改变传输参数，使其内部状态适应接收到的无线信号的统计特性的变化——信号处理 IEEE认为： CR是能感知外部环境的智能无线通信技术，能从环境中学习，并根据环境变化动态调整其内部状态，以获得预期目的，其认知功能可以采用人工智能或简单控制机制实现——智能控制,认知无线电基本原理(Principle of CR),,,通过分析外部环境提供的激励认识通信任务的内容；通过接收和发送内容的分析选择解决方式 一种目标驱动的框架结构 观察-思考-行动：循环感知模型,,认知无线电网络定义（Definition of CRN）,,,认知无线电网络（cognitive radio network, CRN）：基于认知无线电技术构建的无线通信网络 CRN的用户节点和接入点在物理层、媒体访问控制层、网络层及应用层都具有认知功能：认知能力+学习能力+重构能力 CRN能感知网络的现存状态，根据端到端目标，利用学习机制实时调整网络配置，利用感知到的网络状态信息形成规划、决策和行动 CRN是一种能够感知当前网络状态，并据此进行规划、调整和采取适当行动的网络,,认知无线电网络架构(Network Architecture of CRN),认知无线电网络架构：三要素（网络组件、频谱异质、网络异构） 网络组件：主用户网络+认知用户网络,,,认知无线电网络架构 （Network Architecture of CRN）,,,频谱异质：认知用户通过频谱共享接入主用户网络拥有的部分授权频段（干扰容忍、干扰避免）和免授权频段，其操作类型分为授权频段操作和免授权频段操作 网络异构：认知用户接入网络有两种方式 认知用户网络接入：利用可用授权频段或免授权频段，接入归属认知基站 主用户网络接入：利用可用授权频段或免授权频段，接入覆盖区域内的主用户基站（需要协议支持、提供漫游服务）,,关键技术之一：频谱感知（Spectrum Sensing）,频谱感知：包括频谱检测、频谱分析和频谱判决，是认知无线电实现频谱共享、频谱管理的前提 感知：周期性检测主用户占用频谱的状态和特点，获得“频谱空穴”，并伺机接入空闲频谱 频谱感知方法,,能量检测法（Energy Detection）,非相干检测，直接对时域信号采样求模、平方运算获得检测统计量 在AWGN信道环境中，检测概率和虚警概率分别为： 和 是完整和不完整Gamma函数， 是普遍Marcum Q函数 在Rayleigh衰落信道环境中，检测概率为：,,能量检测法（Energy Detection）,能量检测法无需信号的先验信息，实现简单，但判决门限难以准确选择 门限值很大程度上受到未知噪声电平的影响，因此在低信噪比环境的检测性能较低。,,,,,循环平稳检测法（Cyclostationary Detection）,利用通信信号的循环平稳特性实施频谱感知 自相关函数为 傅里叶级数展开 循环相关系数 循环功率谱,,循环平稳检测法 （Cyclostationary Detection）,检测统计量 在循环频率 处，假设检验,,,,,循环平稳检测法 （Cyclostationary Detection）,循环功率谱的性质 信号的循环平稳特征离散分布在循环频率轴上，即在循环频率处循环功率谱会出现谱峰，而噪声信号不具有循环平稳性。通信信号的循环平稳特性具有优良的抗噪性能 循环功率谱还包含了调制信号的相关信息：载波频率、信号带宽、键控速率以及信号幅度和相位等 功率谱相同而调制类型不同的通信信号具有不同的循环功率谱，可用于信号辨识和调制模式识别,,,,,自适应双门限频谱检测法（Adaptive Double-threshold Spectrum Sensing）,基本思想：对接收信号实施双门限能量检测，若统计量大于上门限，判决为“存在”；若统计量小于下门限，判决为“不存在”，若统计量位于上下门限之间，再进行循环平稳特征检测 判决门限Th用期望检测概率回推，引入一个不可靠区范围调整因子k，上门限为k×Th，下门限为Th/k，k依据实际检测概率自适应步进调整,,,,,匹配滤波器检测（Matched Filter Detection）,通过匹配滤波使接收信噪比最大，需要已知信号先验知识，如调制方式、脉冲形状、时序、封装格式等，利用先验知识与待检测信号在时域和频域同步并解调。优点是响应快，检测概率高，但需要已知每种主用户类型，资源占用大，实现复杂度高。,,,,,,协同检测法（Cooperative Detection）,联合分布于不同空间位置的多个认知节点单独执行本地检测，然后利用融合处理算法处理，能提高检测性能，避免隐藏终端 分布式协同检测：参与协同的各节点首先进行独立检测，然后将检测结果广播发送，收到检测结果的节点以某种方式合并，再分析和判决获得最后结果 集中式协同检测：参与协同的各节点完成独立检测后，将检测结果发送给中心处理节点，由中心节点以某种方式合并，再分析和判决获得最终结果,,,,,融合准则（Fusion Criterion）,“与”融合准则：所有协同节点都认为信号存在时，融合判决输出结果为“存在”，否则为“不存在” “或”融合准则：只要有任意一个协同节点认为信号存在，融合判决输出结果就为“存在”，否则为“不存在” “K”秩融合准则：当N个协同节点中有大于K个节点判断信号存在时，融合判决输出结果为“存在” ，否则为“不存在”,,,,,加权协同检测法（Weighted Cooperative Detection）,基于噪声估计的加权协同检测法，权重设置为： 基于“或”融合准则的虚警概率和检测概率为： 基于双门限的加权协同检测法，距离因子和权重因子：,,,,,,,干扰温度模型（Interference Temperature Model）,干扰温度用于量化和管理无线环境中的干扰源，干扰温度限规定了在某频带和特定地理位置满足接收者需求的最差场合的无线传输环境特征。,,,,,,关键技术之二：认知引擎（Cognitive Engine）,认知引擎通过感知模块获得环境信息，基于用户服务需求和频谱规则指导物理层重构和高层优化，并在优化结果的基础上形成学习经验，指导新业务优化。 认知引擎实现认知循环中的感知、学习和决策任务 ，支持3种功能：基于多目标的端到端QoS优化功能、跨层优化功能、基于过去经验的学习功能,认知环模型和认知引擎的关系（Cognitive Cycle vs Cognitive Engine）,认知环模型分为内部循环和外部循环 外部循环完成系统重构和自适应功能； 内部循环实现学习功能，将历史决策结果作为先验信息，得出经验指导外部循环过程 认知引擎实现内部循环，即分析、计划、学习和决策阶段。,认知引擎的地位（Standing of CE）,用户域反映用户的应用与服务需求，如传输速率、误码率 无线域反映收发节点的地理环境和信道条件等 政策域负责资源分配方式和市场准入政策等,,,VT-CWT认知引擎（美国弗吉尼亚工学院无线通信中心）,无线信道遗传算法模块：实现无线信道和射频环境的数学建模 认知系统监控模块：负责检测通信状况，决定系统是否需要重构，并执行学习推理算法，为WSGA提供初始参数 无线系统遗传算法模块： 执行多目标遗传算法，获得优化方案 无线电设备除射频及转换电路外， 信道估计器为WCGA提供信道统计信息 基带处理器实现基带信号参数配置。,,DoD-LTS认知引擎（美国国防部通信科学实验室）,Charles认为CR就是增加了CE的软件无线电，CE与SDR之间用应用程序接口（API）关联 知识库存储“外部”信息（噪声功率、信噪比）、“内部”信息（调制方式、编码方式）和运行规则 决策功能由推理引擎和学习引擎实现 推理引擎：根据目标函数从知识库中提取行动方案； 学习引擎：从经验中获取知识，提供新的解决方案,,基于人工智能的认知引擎（CE based on AI）,用户界面提供用户需求信息交互；无线电平台具有重构能力；感知设备发现频谱空穴，并将感知信息送到知识库；知识库存储信道环境信息和无线信道规则；推理器执行学习推理算法，搜索类似案例，完成系统参数初定；优化器利用机器学习算法完成参数优化，并兼顾政策引擎规定，将优化结果应用于无线电平台实现系统参数重构。 透明 松耦合 灵活 可扩展 高效,认知引擎中的人工智能技术（Artificial Intelligences in CE）,进化算法：一种模拟自然界生物进化过程的群体导向随机搜索方法，由于其并行优化处理能力和对复杂问题的快速适应能力，用于解决动态环境下认知无线电工作参数的优化 案例推理：一种基于经验知识进行推理的人工智能技术，强调在解决新问题时，借鉴过去积累的经验。在认知无线电中，案例推理作为优化算法的前置模块，将认知引擎以前的优化方案存储在数据库中，当遇到新问题时按照一定的搜索方法检索出相近案例，以此为基础进行下一步优化,认知引擎中的人工智能技术 （Artificial Intelligences in CE）,人工神经网络：用来模拟人脑神经系统的结构和功能，利用非线性映射和并行处理，通过不断学习和调整，反映输入空间与输出空间的映射关系，在认知无线电中用于构建学习单元 隐马尔科夫模型：以马尔科夫链为基础建立的预测模型，可根据历史信息预测未来状态，在认知无线电中用于建立信道模型，指导信道状态预测 模糊逻辑：针对问题的不确定性，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达界限不清晰的定性知识与经验，模拟人脑方式实行模糊综合判断，目前研究还不多,认知引擎关键技术（Key Technologies in CE）,知识表示技术：将知识信息表示为一种机器可以识别并处理的数据结构。用于无线电描述语言的有：规范描述语言（SDL）、无线知识描述语言（RKRL）、统一建模语言（UML）以及可扩展标记语言（XML）等 学习推理技术：利用人工智能技术完成学习、分析、处理、预测、优化等，如各种专家系统 最优化技术：认知引擎需要实现带多约束条件的多目标优化，强调优化精度和收敛速度，如遗传算法、模拟退火算法等,关键技术之三：网络架构（Network Architecture）,,关键技术之四：接入控制（Access Control）,认知无线电网络接入控制特点：资源共享、接入冲突、接入时延、信道分配、信道切换等 接入模型：动态排他模型、开放共享模型、分层接入模型,,动态排他模型（Dynamic Exclusive Model）,频谱产权：包括时间、空间、频段三参数。频谱产权是指在制定的时间、制定的空间使用制定频段的权利，且信号功率不超限。频谱产权策略允许授权用户自由交易或出租频段，但要清晰定义频谱产权并执行，难度很大—频谱第二市场。 动态频谱分配：利用通信业务在时域、空域上的分布不均，实现时间相关和空间相关的频谱共享，以提高频谱利用率，即在指定时间和空间把频谱分配给某无线接入网，其他用户不得使用。,,开放共享模型（Open Shared Model）,集中式：集中控制单元控制频谱分配和接入过程，网络中每个节点都把自己感知到的频谱信息汇聚到集中控制单元，由控制单元绘制出频谱分配映射图 分布式：针对无基础设施网络，每个分布式节点都参与频谱分配和竞争，频谱接入由节点自身策略决定,,,分层接入模型（Hierarchical Access Model）,干扰避免方式：机会式频谱接入（OSA），包括频谱机会识别、频谱机会利用和频谱管理政策模块。机会识别模块用于检测和跟踪在时域和空域动态变化的频谱机会；机会利用根据识别结果确定是否和怎样接入；管理政策提供频谱使用规则。 干扰受限方式：发射功率严格受限，保证单位频谱上的功率低于授权用户的干扰温度低限。,,关键技术之五：信道选择（Channel Selection）,在认知无线电网络中，认知用户对授权信道无唯一使用权，甚至无优先使用权，这会导致在同一时刻可能有多个认知用户抢占同一空闲信道，若不能合理选择信道，传输性能就会受到影响，频谱利用率不升反降。此外，不同信道对于认知用户而言传输性能是不同的，认知用户更倾向于选择对自身条件好的信道进行数据传输。 信道选择是负载均衡、传输效率和公平性的权衡过程,,关键技术之五：信道选择 （Channel Selection）,基于拍卖机制的信道选择策略 拍卖特点：买卖双方除了各自保留价格外，对他人的保留价格和买卖双方人数、供求信息一无所知，交易过程是一个不完全信息下的非合作动态博弈过程 该策略将主用户作为卖方，认知用户作为买方，频谱池中的空闲信道作为交易商品。 利用博弈论对认知用户的动态频谱共享建模，描述认知用户的行为和作用； 基于多种目标执行优化处理，如频谱利用率最大、系统容量最大、切换次数最少、中断概率最低等，往往是多目标优化问题； 基于局部或私有信息，利用非合作博弈论执行动态频谱选择。,,关键技术之五：信道选择 （Channel Selection）,基于学习的信道选择策略 认知用户通过学习短期内频谱的历史状态信息，结合频谱长期历史统计规律，分析自己每次接入不同信道成功传输的概率来判断哪个信道对自己是最优的，并对频谱可用性做短期、中期评估预测，以此为依据选择合适频谱供认知用户接入，降低频谱切换频率，保证数据传输的连续性。,,关键技术之五：信道选择 （Channel Selection）,基于最小系统时间的信道选择策略 系统时间=等待时间+传输时间，其中等待时间与信道选择算法有关 基于概率的系统时间最小化信道选择：认知用户依据概率从候选信道集合中选择接入信道，通过优化处理寻求最佳分布概率。 基于感知的系统时间最小化信道选择：认知用户通过感知从候选信道中寻找空闲信道，若有多条空闲信道，随机选择一条作为通信信道，若没有空闲，随机从候选信道中选择一个信道等待，直到该信道可用。,关键技术之五：信道选择 （Channel Selection）,基于预测模型的信道选择策略 通过环境感知分析主用户活动规律，并结合当前频谱感知信息预测可用信道信息，如空闲时间、频谱稳定度等，指导认知用户信道选择，总是选择持续空闲较长时间的信道，保证每次接入能占用尽量长的时间，减少切换次数。,,,关键技术之五：信道选择 （Channel Selection）,基于信道异质性的信道选择策略 信道异质性：指同一可用信道对不同认知用户表现出不同的传输性能 在该策略中，认知用户周期性将信道信息通过控制信道传输至融合中心，由融合中心执行信道选择,关键技术之五：信道选择 （Channel Selection）,自私信道选择策略 融合中心根据收集的信道信息为认知用户选择能提供最大传输速率的信道，信道 i 分配给用户 j1 和 j2 能获得的信道容量不同，即 构造权重系数： G(x)=[0,1]表现 x 个用户在信道i上的实际吞吐率，随x的增多而下降，表明用户越多，竞争越激烈 此策略将具有最大传输速率的信道分配给新用户，但未考虑分配策略对其它用户产生的干扰；新加入用户的传输性能也会受下一个要求加入用户影响,,,关键技术之五：信道选择 （Channel Selection）,合作信道选择策略 融合中心为用户选择能提高系统吞吐量的信道，吞吐量增量等于信道分配前后吞吐量的变化,,,,,,,关键技术之六：认知安全（Cognitive Safe）,认知无线网络动态利用资源，虽能提高频谱利用率，但认知用户不加区别地对待和信任“主用户”，面临着严峻的安全威胁 模仿主用户攻击（Primary User Emulation, PUE）：指恶意用户执行频谱感知，当检测到空闲频段时发送模仿主用户信号特征的信号，阻止认知用户占用该频段，欺骗并迫使认知用户退出竞争此频段，减少合法认知用户的可用信道资源。 自私PUE：最大化自身频谱利益 蓄意PUE：恶意占用频谱,,关键技术之六：认知安全 （Cognitive Safe）,蓄意干扰主用户攻击：攻击者恶意干扰使认知用户无法判断主用户是否存在，诱导认知用户接入信道，对主用户造成干扰。 攻击频谱管理者：在集中式认知网络中，频谱策略管理数据库需要向认知用户发送策略信息，攻击者通过截获频谱管理者发出的策略信息，阻止认知节点接入频谱策略数据库，并向认知节点注入错误策略。 自私行为攻击：攻击者以损耗网络性能为代价来提高自身性能，如自私用户在信道协商期间通过发送错误的信道空闲信息帧来欺骗其他节点，隐瞒可用信道并独占频谱资源。,,关键技术之六：认知安全 （Cognitive Safe）,拒绝服务攻击：阻止合法用户接入系统或使系统进程延迟。攻击者可能是恶意的，也可能是故障设备，攻击者可采用任何措施导致以上功能运行失败。 窃听与篡改攻击： 窃听：攻击者利用窃听技术获得认知用户的重要信息与决策结果，从而发起网络攻击 篡改：攻击者截获认知用户发布的本地可用信道列表并篡改后重新发送，篡改认知用户对可用资源的正常使用,,关键技术之六：认知安全 （Cognitive Safe）,公共控制信道饱和攻击：攻击者通过发送大量恶意控制帧使公共控制信道饱和，阻塞频谱资源协商和分配过程。如果控制帧缺少认证，攻击者也能通过伪造MAC帧或在MAC帧中插入伪造信息，中断通信或不公平分配网络资源。 通信信道饱和攻击：攻击者通过捕获公共控制信道，窃取认知用户正在通信的通信信道信息，通过调整自身工作信道，干扰并阻塞合法认知用户之间的通信。,,关键技术之六：认知安全 （Cognitive Safe）,目标函数攻击：认知无线电通过环境感知、学习，融合各种经验对当前系统参数进行调整，实现最佳配置。在参数调整过程中，攻击者篡改某些参数，阻止认知无线电执行自适应调节。 路由安全威胁：攻击者破坏路由，如虫洞攻击、路由表溢出攻击、拜占庭攻击和黑洞攻击等；在信道选择时，攻击者伪造路由数据包，造成信道选择和路由选择错误，导致信道间干扰、吞吐量下降。 学习安全威胁：攻击者改变/伪装当前条件或修改以往数据，认知用户无判断标准，将篡改数据当成实际数据执行学习推理，导致预测错误,,关键技术之六：认知安全 （Cognitive Safe）,跨层设计安全威胁：跨层设计是为了优化层间信息交互，但同时某层的恶意操作也会传递到相关层，如物理层根据主用户对信道占用状态变化执行信道切换时会产生时延，切换时延可能引起攻击者在物理层发起攻击，故意阻塞信道，干扰主用户。 密钥窃听安全威胁：窃听者通过侦听无线信道窃取密文，再配备高效运算算法和高性能计算机（如量子计算机），采用密码分析手段破获密钥，导致泄密。,,关键技术之六：认知安全 （Cognitive Safe）,网络安全的主要特性：保密性、完整性、可用性、可控性和可审查性 安全防范技术：防火墙、身份认证、数字签名、内容检查、加密技术 防火墙技术 利用过滤器检验数据包的发送者和接收者； 依据系统管理员制定的规则接受或拒绝数据包、检测数据包、查找或过滤相关数据； 在网络层进行数据包模式检查，判断是否符合已知“友好”数据包的位模式。 防火墙不是万能的，但网络安全没有防火墙是万万不能的。,,关键技术之六：认知安全 （Cognitive Safe）,身份认证：包括身份识别与验证(I&A)，是网络安全的重要组成，也是建立用户审计能力的基础，通过授权，杜绝非法用户访问。 数字签名：消息由发送者签名，用于验证消息的完整性和合法性 加密技术：加解密算法+密钥生成机制,,,,关键技术之六：认知安全 （Cognitive Safe）,基于信道特征的密钥生成方法： 无线传输信道特征：在信道相干时间内信号传输所经历的衰落基本一致；利用不同频率信道传输信号，信道衰落效应彼此独立。,,,,,关键技术之六：认知安全 （Cognitive Safe）,基于RSS或RSP的密钥生成机制 收发节点利用某条公共信道交互信标信号，分别测量接收信号强度或相位； 将接收信号强度或相位分别量化； 多次交互扩充量化值； 利用其它公共信道继续上述过程，获得密钥元矩阵； 拆分密钥元矩阵称为若干方阵，对所有方阵执行特征值分解； 量化特征值构成128bit的通信密钥； 利用通信密钥执行信道选择和数据加密,,,,,,谢 谢！,,,,,,,,