无线认知开发平台综述

王　凯，徐展琦，肖永伟，马　涛，刘　刚，张昊德

( 1.西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室，陕西 西安 710071;

2.通信网信息传输与分发重点实验室，河北 石家庄 050081 )



无线认知开发平台综述

王凯1，徐展琦1，肖永伟2，马涛1，刘刚2，张昊德1

( 1.西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室，陕西 西安 710071;

2.通信网信息传输与分发重点实验室，河北 石家庄 050081 )

摘要：随着各种各样无线应用的增加，频谱资源日趋紧张。认知无线电基于对无线通信环境的感知、规划、决策和调度，可采用动态频谱接入等方式以有效地提高授权频段的利用率，认知无线电开发平台对其相关技术的研发至关重要。介绍了典型认知节点的结构框架、部分硬件开发平台及其相关软件开发环境，给出了4种国外基于认知无线电的网络化测试平台的构成及特性，展望了可应用无线认知平台的未来研究领域。

关键词：认知无线电；认知节点；硬件开发平台；软件开发环境；网络化认知平台

networking cognitive test bed

0引言

目前频谱资源主要采用统一分配、授权使用的政策，这种静态分配的方式导致频谱资源的利用率低下，造成资源的极大浪费。自1999年Joseph Mitola首次提出认知无线电(Cognitive Radio,CR) 的概念并对其基本原理进行系统阐述以来，不同机构和学者针对CR的物理层、MAC层及网络层等各方面进行广泛而深入的研究，并将其视为解决目前频谱资源利用率低下的优选技术。CR技术通过实时调整传输参数，使认知节点与通信环境智能交互，实现通信系统的高可靠性与频谱利用的高效性。然而，大部分研究工作都是在模拟仿真环境下验证算法对认知无线电性能的影响，并未在实际的物理信道中进行测试与评估。由于模拟仿真不可能完全模拟真实无线环境中的噪声和衰落等不确定因素，因此降低了理论研究的说服力。随着人们逐渐意识到理论仿真存在的固有缺陷，研究者们设计出大量接近真实网络测试环境的特性的无线认知平台，可用于验证和实现认知无线电技术。

近年来，国外的研究机构积极开展无线认知平台的研究，并取得了一定的成果。已设计并实现的无线认知平台按照其节点规模及实现的功能可分为两类：一类为单节点构成的认知平台，用于实现诸如频谱感知与动态频谱分配等某一特定的功能需求；另一类为多节点构成的网络化认知平台，其完善的功能可作为研究各种技术的通用平台。本文在概括典型认知节点的基础上，综述了网络化认知平台的最新研究进展，并探讨其未来的研究方向。

1典型认知节点

1.1典型认知节点的结构框架

设计认知节点的目标是搭建一个具备认知无线电基本特征的实验平台，即在保障授权用户不受有害干扰的前提下，能够对无线频谱进行检测，并且可以利用空闲频谱进行无线通信。如图1所示，典型认知节点主要由硬件和软件开发环境两部分构成，硬件开发环境完成部分高速信号处理，软件开发环境在通用处理器上以软件的形式进行数字信号处理。

图1　典型认知节点的结构框架及功能

硬件开发环境由三部分组成：① 射频(Radio Frequency,RF) 模块实现滤波及频谱搬移等功能；② ADC/DAC模块实现模拟信号和数字信号的互相转换；③ FPGA及多块DSP组合实现对高速数据流处理功能。软件开发环境利用其可重构性，通过高性能处理器采用软件方式以实现诸如调制方式、发射功率、传输速率、载波频率、加密方式及通信协议等功能，并结合PC显示器为用户提供图形界面接口。硬件开发环境和软件开发环境通过以太网或USB接口完成二者间的高速数字信号流传输。

1.2硬件开发环境

目前，国际上出现诸如USRP和BEE4等一系列支持CR研究的高性能硬件开发环境，主要完成直接射频采样、数字中频处理、基带处理及包处理，并提供与网络高速互联接口。为尽可能仿真复杂的通信环境，典型的硬件开发环境应该具有模块化设计、处理能力可扩展、RF模块频率可选以及主板驱动灵活等四个特性。表1总结5种主流硬件开发环境的部分特性[1]。

表1　典型认知节点的硬件开发环境

从表1可看到，较为流行的USRP2使用开源的GNU Radio技术，大大降低其开发难度并且便于增加新功能。然而，运行GNU Radio的外围设备与USRP2之间的交互会带来时延，这不利于认知无线电的全双工通信，随着GNU Radio处理任务的增加，还会增加对外围设备的CPU的处理能力的要求。相比而言，专为高吞吐率数据收发和高性能数据处理而设计的BEE4以其完备的功能集合而备受业界青睐。

1.3软件开发环境

在相应硬件的基础上，研究人员以软件定义的信号处理模块构建完整的通信系统。目前主流的两款开源软件开发环境分别是GNU Radio (开源软件无线电) 和SCA (软件通信架构)。

GNU Radio[3]是一个基于Linux系统的开源平台，提供诸如GMSK、PSK、QAM和OFDM等调制模式及纠错编码的信号处理模块库。用户可以选择不同的处理模块并配置相应的参数，将其连接在一起形成完整的通信系统。GNU Radio基于Python脚本语言和C++语言的混合方式编程。Python是一种语法简单且完全面向对象的脚本语言，用于连接各个模块以形成完整的信号处理流程脚本。C++具有高效和可扩展等特性，用于编写滤波器、FFT变换、调制/解调器和信道编译码等信号处理模块。GNU Radio除了支持Linux的多种发行版本外，还可移植到Mac OS X以及Windows等操作系统上。

SCA是一种在嵌入式、分布计算通信系统中建立一套软件组件的部署、配置、管理、互联和互通的体系结构，它采用面向对象的方法和基于C++/Python语言编程，通过组件构建的核心框架实现系统软件和硬件要素抽象化，并使用统一建模语言 (UML) 对组件定义及组件的接口进行图形化的描述[4]。目前，较为流行的开源软件通信体系框架嵌入式解决方案 (OSSIE) 是一个为SCA提供操作环境的开源平台。用户在OSSIE平台中根据应用需求选择或定义组件接口，增减并封装框架内的信号处理模块，对组件接口与中间模块波形进行调试。OSSIE可运行于Windows系统，与GNU Radio相比，用户更容易使用[5]。

2网络化认知平台

将认知能力集成到诸如动态频谱接入、无线资源管理及无线分布式计算等应用中，网络用户的通信服务质量可以得到明显的提升。研究人员据此采用多个认知节点组合构成不同的网络化认知平台解决方案，其主旨是提供所有认知节点能够观察与学习整个通信网络环境，再做出决策的一个综合型实验平台。

基于IEEE 802.11 标准的CARMEN (Cognitive Android Mesh Network)[6]平台利用Android操作系统的终端设备组成实验网络，并可实现协议栈间相互通信。当网络运行时，所有基于Android系统的认知节点都可以显示、记录或修改物理层以上不同协议栈的参数。在良好的通信环境中，CARMEN可以配置每个节点的TCP拥塞窗口、慢启动门限、网络层的路由算法和链路层的帧间隔等参数，观测并记录TCP的吞吐量、丢包率、往返时延和链路层的传输信道和重传帧数等参数。由于终端设备硬件形式的限制，CARMEN不能观测和配置物理层参数。

弗吉尼亚理工大学在2008年推出VT-CORNET (Virginia Te ch COgnitive Radio Network)平台[7]，它是一个包含48个基于USRP2节点的异构无线网络实验平台，其软件开发环境采用SCA架构，硬件平台的频率扫描范围可从100 MHz～4 GHz。所有认知节点分布在一栋4层楼的建筑内，通过千兆以太网与一间办公室内的高性能主控机相连。VT-CORNET适合CR的研究与教学，其软件开源并采用基于组件的模块化架构，为认知节点提供配置无线电的可视化接口，可以对OSI模型中的各层参数进行配置和观测。但是，该平台中与认知节点相连的服务器功耗较大，且认知节点没有移动性，故该平台不适于在能量资源有限的场景中进行灵活地认知无线电技术研究。

ORBIT (Open-Access Research Testbed for Next-Generation Wireless Networks)[8]平台由Rutgers大学的WINLAB实验室研发，其核心实验平台是一个由20×20可编程无线节点互联构成的二维网格，并接入28个SDR设备 (USRP1和USRP2)。该平台通过无线节点的互联形成具有可重构无线信道模型的特定网络拓扑，其目的是为研究下一代协议、中间件和应用提供大规模、开放接入的无线网络。研究者注册后可获得各种资源，包括适用于认知无线电研究的软件无线电、WiFi、蓝牙及传感器等无线资源。

EMULAB[9]是美国Utah大学开发的一个公开访问的实验平台，主要用于网络互连与分布式系统的研究。实验平台包含54个站点和35个SDR设备，其中的SDR设备配置RFX900(900MHz)的子板，18个工作站分布于一栋多层楼的建筑中，剩余36个站点置于一个实验室内。Emulab根据用户提交的NS3文件配置无线认知网络，根据用户需求可以安装节点的操作系统，并进行相关研究。

表2给出网络化认知平台的部分特性[6]。与VT-CORNET类似，ORBIT和Emulab都致力于搭建一个各层参数可被远程控制的实验网络。三者均为优化频谱共享的CR实验平台，其中ORBIT和EMULAB均含有集成仿真模式，能够测试MAC层、路由层和传输层协议。

表2　网络化认知平台

备注:a.配置标准802.11a/b/g/n协议的工作站；b.工作在MAC层，取决于WiFi芯片；c.不包含物理层参数。

总之，网络化认知平台中的节点广泛采用USRP等硬件设备和软件开发环境组合的形式来研究认知无线电，实现系统物理层和MAC层参数可控。由于软件开发环境需要高性能PC的辅助，因此认知节点缺乏足够的灵活性，同时由物理层设备与PC连接而引入的往返时延也会为全双工通信带来不利的影响。

3结束语

介绍了无线认知平台的发展背景，结合目前主流软硬件开发环境阐述认知节点的组成框架以及各模块实现的功能，并总结分析部分多节点认知平台的特性，期望为CR研究者及研发平台的选择提供有益的借鉴。结合目前各行业的发展现状及未来需求[10]，网络化认知平台的进一步研究应用将体现在如下4个领域中：

① 宽带蜂窝网：网络化认知平台利用空闲广播电视频段(TVWS),不仅可以研究新的蜂窝网频谱资源，还能研究如何解决异构网层间和层内干扰等问题；

② 智能电网：认知无线电技术能有效解决智能电网使用的非授权频段频谱资源的紧缺问题，因此网络化认知平台在满足认知无线电性能要求的前提下，可以大大降低研究智能电网的成本；

③ 公共安全领域：在网络化认知平台中，具有感知外部环境和自适应能力的认知无线电设备使不同部门之间的设备互相兼容，为研究公共安全的可靠网络服务提供便利；

④ SDN & NFV领域：网络化认知平台可用于SDN中转发与控制分离架构，还可用于网络功能虚拟化NFV的探索。

参考文献

[1]Chen Z,Guo N,Qiu R C. Building A Cognitive Radio Network Testbed[C]∥Proceedings of the IEEE Southeastcon,Tennessee,USA,March 2011：91-96.

[2]BEEcube [EB/OL]. http:∥www.beecube.com. 2015.04.

[3]GNU Radio[EB/OL]. http:∥www.gnuradio.cc. 2015.04.

[4]Elmasry G F.战术无线通信与网络—设计概念与挑战[M].曾浩洋，田永春,译. 北京：国防工业出版社，2014.

[5]宋腾辉，窦峥，林云. 智能无线电技术(2)[J]. 中兴通讯技术，2014,20(02): 58-62.

[6]Danieletto M,Quer G,Ramesh R R,et al. CARMEN: A Cognitive Networking Testbed on Android OS Devices[J]. IEEE Communication Magazines,2014,52(9): 98-107.

[7]Timothy R N,Shajedul H S M,DePoy E,et al. Designing and Deploying a Building-Wide Cognitive Radio Network Testbed[J]. IEEE Communication Magazines,2010,48(9): 106-112.

[8]ORBIT [EB/OL]. http:∥www.orbit-lab.org. 2015.04.

[9]Emulab-Network Emulation Testbed Home [EB/OL]. http:∥www.emulab.net.2015.04.

[10]罗丽平，秦家银. 认知无线电研究进展及应用前景[J]. 科技导报，2012,30(03): 74-79.

Overview of Wireless Cognitive Development Platforms

WANG Kai1,XU Zhan-qi1,XIAO Yong-wei2,MA Tao1,LIU Gang2,ZHANG Hao-de1

(1.State Key Laboratory of Integrated Service Networks,Xidian University,Xi’an Shaanxi 710071,China;2.The 54th Research Institute of CETC,Shijiazhuang Hebei 050081,China)

Abstract：As more and more wireless applications emerge,spectrum resources become increasingly overcrowded.Based on the perception,planning,decision-making and scheduling of the wireless communication environment,cognitive radio (CR) can effectively improve the utilization of licensed spectrum through dynamic spectrum access.The cognitive radio development platforms are of great significance to the relevant technologies.The paper introduces the typical framework of cognitive node,hardware platforms and the related software development environment.Then,the constitutions and properties of four CR-based networking test beds of foreign countries are given.Furthermore,the application prospects of CR platforms are presented.

Key words：cognitive radio (CR); cognitive node; hardware development platform; software development environment;

中图分类号：TN923

文献标识码：A

文章编号：1003-3114(2016)02-09-3

作者简介：王凯(1992— )，男，硕士研究生，主要研究方向：认知无线电。徐展琦(1962—)，男，博士，教授/博导，主要研究方向：光网络、宽带卫星网和认知网。

基金项目：国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA01A505)；国家预研项目(41001080201)

收稿日期：2015-12-15

doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2016.02.02

引用格式：王凯，徐展琦，肖永伟，等.无线认知开发平台综述[J].无线电通信技术,2016,42(2):09-11,58.