Altera專家：認知無線電，認知一切

　　第二個實例不是基于現有的標準，或者相關的實際無線電，而是基于美國聯邦通信委員會公共安全和國土安全局所建議的構想。然而，美國緊急狀態響應人員面臨的一個關鍵而又長期存在的問題是不同的單位無法在緊急情況下與其他單位的設備通過無線電進行通信，例如警察、消防和醫療團隊等。

　　有時候問題在于頻譜的可用性。例如，最近的公開報道顯示，加州奧克蘭新裝備的警察無線電系統850 MHz頻段接近當地的2G蜂窩服務，經常出現通信錯誤。

　　其他問題來自本身的認知，例如，常規廣播與緊急情況時官方間緊急通信帶寬出現沖突。其他的問題涉及到不同服務間的兼容性。警察、消防、醫療和城市無線電系統在緊急情況下都不具有互操作性。局首席工程師Bill Lane和電子工程師Yoon Chang在其技術主題文章“公共安全的認知無線電”中寫道，隨著目前窄帶語音無線電成為類似于高性能智能電話的媒體終端，這些問題只會越來越嚴重。Lane建議采用CR作為解決方案。CR能夠在緊急點附近實時找到可用頻譜，避免了干擾源。它可以優先使用可用頻譜，以保證最關鍵的消息延時最低。通過找到周圍無線電設備的頻率、調制和編碼方式，CR可以橋接區域中不兼容的系統。

　　可以完成所有這些服務的無線電設備會要求在本地實現所有這三種認知模塊：感知、分類和自適應，如 圖4 所示。對于感知功能，無線電設備需要一條專用監視鏈。好消息是這條鏈不需要帶寬很大的超高動態范圍接收機。對于需要掃描目標帶寬中接收器通道的應用，要為每一通道構建一組數據。

　　圖4.緊急狀態響應人員的認知無線電。

　　分類硬件要比簡單的OSA無線電復雜得多。FFT級和乘法器會為每一頻段建立PSD功能，然后，信號處理鏈會應用周期分析，以提取出某一調制方式的特征。這樣，分類器會為自適應模塊提供每一頻段大量的信息：干擾在哪里，能夠識別出來的信號在哪里，以及足夠的統計信息來找到附近其他的無線電信號。

　　處理這些數據，將其與滿足應用需求、用戶優先級以及滿足互操作性要求的前后信息相結合，在多核CPU簇中，通過軟件實現的自適應模塊，使用神經網絡仿真來找到開放頻率特定的無線電類型和時域模式。使用更多的規則，軟件會選擇一種策略，對無線電設備的模擬前端和基站部分進行編程，從而實現這一策略。

　　更廣闊的遠景

　　這些例子闡述了在數據通信中使用認知技術。而這些概念不僅適用于無線電。實際上，系統處于快速變化的環境中時，不僅僅是參數要變化，最好是將系統響應設計為認知系統。

　　感知、分類和自適應作為鏈接功能的三個組成，已經在情報智能和電子戰中得到了廣泛的應用。在很多其他領域，能夠有效的應用這些概念，一般成本會很低，包括，網絡管理、主動網絡安全、高級汽車輔助駕駛以及工業控制等。

　　現在的因素包括快速增加的密度，以及越來越低的功耗預算和計算成本等。在不遠的將來，大部分電子系統會是認知系統，功能固定的系統會越來越少，特殊的新設計也會越來越少。這一發展趨勢會對實際系統設計產生深遠的影響。