超寬帶認知無線電的關鍵技術介紹

圖3 馬爾科夫決策過程、矩陣博弈及隨機博弈

3.2 分布式的傳輸功率分配

認知無線電環境下的功率分配問題可以描述為：一個多用戶的認知無線電環境可以看作是一局非合作的博弈，如何在不違反干擾溫度限制的條件下，在不用考慮其余的收發機的行為的情況下，使每一個收發機的性能達到最優化。這種分布式的傳輸功率控制問題的解是局部性的，然
而盡管這個解是次優化的，它依然有重要意義。

此處的優化問題的解與應用信息論中的灌水(Water Filling)方案得到傳輸功率分配的過程是一致的。文獻[11]提出了一種應用于多用戶環境中進行傳輸功率分配的兩層迭代循環灌水算法。假設環境中有 i=1,2,…,n個發射機以及與之相對應的j=1,2,…,n個接收機，那么可以把這個多用戶無線電環境看作一個非合作博弈，并假設環境中共存著充足的頻譜空洞來滿足目標數據傳輸速率。

4 CR-UWB網絡中分布式節點間的合作

一個由分布式超寬帶認知無線電節點構成的網絡，網絡中的節點能夠根據實時無線環境而動態地對自己進行重新配置。在這樣一個網絡中，影響網絡整體性能的一個關鍵因素便是節點間的相互合作行為。具體到超寬帶認知無線電網絡，由于UWB信號的最大功率不能影響到窄帶系統，因此多跳合作中繼方案比單跳長距離傳輸更具優勢，當然，這會增加傳輸延遲和設備的復雜程度。

一段時間以來，在多入多出(MIMO)技術備受關注的同時，學術界也進行了分布式移動節點間的合作分集(Cooperation or Cooperative Diversity)研究。近來，又有研究提出了采用空時碼的虛擬MIMO方案，該方案能夠使分布節點互相合作而提高傳輸效率。

當前的合作中繼傳輸方面的研究大多假設參與合作的節點之間是完全同步的，這就阻礙了采用空時碼的虛擬MIMO方案應用到分布式的UWB通信中。為解決這一問題，文獻[18]介紹了一個采用時頻碼(Space-Frequency Block Coding)的虛擬MIMO方案。在該方案中，各分布節點之間的合作中繼方案中采用的是時頻碼而不是時空碼，這樣就可以克服中繼延遲同步的問題。

5 結論

本文從超寬帶認知無線電適配信號的產生、功率傳輸控制和分布式節點間的合作三個方面，對當前該技術領域的關鍵技術進行了詳細的介紹和分析。由此可以看到，認知無線電技術和UWB技術相互依托，互為補充，它們的結合將對未來的無線電研究產生深遠影響，推動智能無線電走向實用化。