魏急波,王杉,趙海濤
(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 電子科學(xué)與工程學(xué)院,湖南 長沙 410073)
在日趨復(fù)雜的電磁環(huán)境下,無線通信網(wǎng)絡(luò)面臨諸多挑戰(zhàn),不僅網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量日趨龐大,服務(wù)類型和需求更是日趨多樣化,單一無線通信技術(shù)已經(jīng)不能滿足數(shù)據(jù)與語音通信要求,而以頻譜為代表的無線資源本身愈來愈成為一種稀缺、同時又是用戶想方設(shè)法獲得的資源。由此顯現(xiàn)出3個重要挑戰(zhàn):第一、如何解決一方面網(wǎng)絡(luò)資源的分配使用幾乎殆盡,而另一方面網(wǎng)絡(luò)資源的實際利用率又極低(根據(jù)FCC在一份調(diào)查報告中的測量結(jié)果,授權(quán)頻譜的時空利用率在15%~85%之間[1];有統(tǒng)計表明,小于3GHz的頻譜在空間時間上的平均使用率低于5%[2])的矛盾;第二、多個網(wǎng)絡(luò)存在時,如何能快速建立分處于不同網(wǎng)絡(luò)中用戶的端到端通信渠道,并能滿足用戶一定的服務(wù)質(zhì)量(QoS, quality of service)要求;第三、如何在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,使通信終端在盡可能少的人為操作下,自適應(yīng)的完成組網(wǎng),從而提高網(wǎng)絡(luò)運行的穩(wěn)健性和網(wǎng)絡(luò)維護的效率。認知無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[3]可以說為以上問題提供了解決方向。認知無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是指以提供端到端用戶服務(wù)質(zhì)量保證為目標(biāo),通過對無線通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的交互感知作用,進行智能規(guī)劃、決策和調(diào)度、自組織的實現(xiàn)組網(wǎng)并自適應(yīng)于具體無線通信環(huán)境,有效地優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源的管理和使用狀況。認知無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不僅可以提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用效率、提供無線電通信兼容性和自適應(yīng)于無線網(wǎng)絡(luò)資源的動態(tài)變化,更能適應(yīng)復(fù)雜電磁環(huán)境下通信資源和通信手段的限制與反限制、攻擊與保護等。
目前,認知無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)得到了各界的關(guān)注,很多著名學(xué)者和機構(gòu)都投入到認知無線網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)的研究中,啟動了很多針對認知無線電和認知無線網(wǎng)絡(luò)的重要研究項目。例如德國高校提出的頻譜池系統(tǒng)、美國加州大學(xué)Berkeley分校研究組開發(fā)的 CORVUS系統(tǒng)、美國馬里蘭大學(xué)和微軟研究院聯(lián)合設(shè)計的 KNOWS認知無線電系統(tǒng)、美國Georgia理工學(xué)院寬帶和無線網(wǎng)絡(luò)實驗室提出的OCRA項目、美國軍方DARPA的XG項目和WNAN項目、歐盟的DRiVE項目和E2R項目等。在這些項目的推動下,該技術(shù)已在基本理論、頻譜感知、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和協(xié)議設(shè)計等領(lǐng)域取得了一些成果。IEEE為此專門組織了2個重要的國際年會交流該方面的研究成果。目前,最引人關(guān)注的是IEEE 802.22工作組的工作,該工作組正在制訂利用空閑電視頻段進行寬帶無線接入的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),這是第一個引入認知無線電概念的IEEE技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化活動。國內(nèi)研究工作起步稍晚,但是最近投入亦很大。國家“863”計劃在2005年首次支持了認知無線電關(guān)鍵技術(shù)的研究。2008 年國家自然科學(xué)基金委信息科學(xué)部在認知無線電領(lǐng)域設(shè)立重點項目群,解決頻譜認知、動態(tài)頻譜管理、抗干擾和有效中繼等問題。2009年“973”國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃中也設(shè)立了有關(guān)無線網(wǎng)絡(luò)的重大項目。國內(nèi)的研究工作主要集中在香港科技大學(xué)、浙江大學(xué)、清華大學(xué)、北京郵電大學(xué)、西安電子科技大學(xué)和國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)等單位。
認知無線網(wǎng)絡(luò)被認為是下一代無線通信與網(wǎng)絡(luò)的核心技術(shù),是實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)融合、高效利用網(wǎng)絡(luò)資源滿足用戶端到端服務(wù)需求的最佳方法。它不僅能通過重構(gòu)其工作特性及各種參數(shù),自適應(yīng)于具體無線通信環(huán)境,從而有效地優(yōu)化復(fù)雜無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下頻譜資源的管理和使用狀況,更為未來高容量大寬帶無線通信與網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計提供了一條全新的途徑和大量的機會。
認知無線網(wǎng)絡(luò)的主旨是讓網(wǎng)絡(luò)能夠觀察、學(xué)習(xí)和優(yōu)化自己的行為,其基本目標(biāo)是提高端到端的效能。這就要求認知無線網(wǎng)絡(luò)不僅能夠感知當(dāng)前的狀況以采取相應(yīng)的自適應(yīng)行動,并且具備思考、學(xué)習(xí)和記憶的能力,能夠基于所獲取的知識對當(dāng)前情況和事件做出推理,繼而將學(xué)習(xí)到的知識應(yīng)用在未來的判決中。
傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的狀態(tài)信息受層次化協(xié)議結(jié)構(gòu)的限制,單個元素不能體會其他元素當(dāng)前的、準(zhǔn)確的感知狀態(tài)。因此,單個元素對網(wǎng)絡(luò)激勵的反應(yīng)也只能局限在有限的范圍內(nèi)。同時,這種自適應(yīng)反應(yīng)是一種反射性的,即只有當(dāng)問題發(fā)生的時候才會來采取相應(yīng)的措施,而不能提前預(yù)測可能發(fā)生的問題。在認知無線網(wǎng)絡(luò)體系中,以認知特性為基礎(chǔ),通過信息處理和人工智能,可以實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)的感知、決策、資源分配和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu),四者之間又存在著緊密的內(nèi)在邏輯關(guān)系,如圖1所示。在這種體系結(jié)構(gòu)中,認知無線網(wǎng)絡(luò)能夠觀察、感知和學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài),智能決策并自適應(yīng)調(diào)整節(jié)點和網(wǎng)絡(luò)的配置與行為,進而達到對網(wǎng)絡(luò)性能的智能優(yōu)化。
圖1 認知無線網(wǎng)絡(luò)的理論體系結(jié)構(gòu)
認知無線網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)方式可以分為兩類:基于基礎(chǔ)架構(gòu)的組網(wǎng)方式和基于ad hoc的組方形式?;诨A(chǔ)架構(gòu)的認知無線網(wǎng)絡(luò)如圖2所示,它由認知無線網(wǎng)絡(luò)接入點和認知無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點組成。
圖2 基于基礎(chǔ)架構(gòu)的認知無線網(wǎng)絡(luò)
基于ad hoc形式的認知無線網(wǎng)絡(luò)中,認知節(jié)點以自組織、多跳方式組網(wǎng),如圖3所示。這種網(wǎng)絡(luò)沒有基礎(chǔ)架構(gòu)的支撐,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點既能通過無線的方式直接相互通信,又能協(xié)助其他網(wǎng)絡(luò)節(jié)點完成相互通信。在這種方式組成的網(wǎng)絡(luò)中,所有節(jié)點地位平等,無需設(shè)置任何的控制中心。
圖3 基于ad hoc方式的認知無線網(wǎng)絡(luò)
認知網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用相當(dāng)廣泛,可以簡單劃分為以下幾類:頻譜租賃[4]、認知Mesh[5]、網(wǎng)絡(luò)融合、軍事應(yīng)用、緊急救災(zāi)[6]等。其中主要的研究領(lǐng)域有:網(wǎng)絡(luò)信息感知、無線資源分配機制(主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)接入?yún)f(xié)議設(shè)計中)、智能決策算法和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)技術(shù)等。
頻譜資源(頻譜空洞)是認知無線網(wǎng)絡(luò)物理層最基礎(chǔ)的可用資源,從網(wǎng)絡(luò)層的角度來看,該資源可映射為端到端的帶寬資源。這些資源信息的獲取是無線網(wǎng)絡(luò)中保證用戶 QoS的一個重要前提也是認知無線網(wǎng)絡(luò)的工作基礎(chǔ),其感知結(jié)果的準(zhǔn)確性將直接決定頻譜利用率及業(yè)務(wù)流所能達到的性能。特別是可用帶寬信息,它是網(wǎng)絡(luò)資源的綜合,是直接為網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)所利用的資源,因而其研究意義也越來越受到重視。
頻譜共享是指允許部分非授權(quán)用戶(即認知用戶)在不干擾授權(quán)用戶(即主用戶)的前提下動態(tài)共享部分頻譜,它是認知網(wǎng)絡(luò)工作的基礎(chǔ)。頻譜共享的方式大體可分為 Underlay (重疊),Overlay (覆蓋),Interweave(交織)和Aggravation(聚合)這4種[7,8],如圖4所示。
圖4 頻譜共享方式分類
Underlay方式
Underlay的方式也稱為干擾控制,圖 5(a)是Underlay的頻譜共享原理圖。在這種模式下,認知用戶可以與主用戶同時使用頻譜資源,但前提是認知用戶的功率必須小于主用戶的干擾溫度門限。通過將信號擴頻至很大的帶寬上,可以實現(xiàn)在超低功率下短距離的高速通信。認知超寬帶(cognitive UWB)[9]是使用這種模型的典型例子。
Overlay方式
Overlay的方式也稱為干擾減輕,它也允許認知用戶與主用戶在相同的頻譜上進行傳輸,但是需要假設(shè)主用戶和認知用戶之間的信道信息是已知的。Overlay系統(tǒng)能夠運行的前提是:認知用戶使用部分能量進行認知用戶本身的傳輸,同時使用剩余的能量來幫助主用戶進行發(fā)送(轉(zhuǎn)發(fā))。通過仔細地進行能量分割,認知用戶轉(zhuǎn)發(fā)對主用戶的信息SNR的增加能夠彌補認知用戶發(fā)送其本身的數(shù)據(jù)對主用戶信息 SNR的減小。這實際上是類似于最近提出的協(xié)同通信的思想[10]。為了減輕干擾,認知用戶必須知道主用戶的碼本,認知用戶發(fā)送方或接收方能夠機會主義地對主用戶的信息進行譯碼。這樣就會給主用戶和認知用戶都帶來增益。
Interweave方式
Interweave的方法又稱為干擾避免,是基于機會主義通信的思想,也是最早在J. Mitola的博士論文[11]中提出的思想。該模型不強調(diào)功率控制,而是通過在時間—頻率二維空間尋找頻譜空洞。這些頻譜空洞,能夠被認知用戶使用進行通信,從而提高頻帶利用效率,其原理圖如圖5(b)所示。采用交織的頻譜共享方式時,認知用戶需要周期性地監(jiān)聽頻帶,智能地檢測不同頻帶的占用情況,然后使用頻譜空洞進行機會主義的通信同時保證對活躍主用戶的干擾最小。該方式是目前認知網(wǎng)絡(luò)最常用的頻譜接入模型,可用于認知網(wǎng)絡(luò)的FDMA、TDMA或OFDMA系統(tǒng),有著廣泛的應(yīng)用前景。
圖5 頻譜共享方式示意圖
Aggregation方式
Aggregation[8]是最近提出來的,它實際是交織方式的一種改進方式,它將多個可用的空白頻段聚合起來給某一個認知用戶使用,從而可以顯著提高該認知用戶的通信速率,如圖5(c)所示。
由上面的分析可以看出,為了進行頻譜共享首先需要進行頻譜感知。頻譜感知技術(shù)也是認知網(wǎng)絡(luò)區(qū)別于傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)的核心技術(shù)之一。按照感知的對象不同,頻譜感知可分為基于發(fā)射源的感知和基于干擾的感知。而根據(jù)感知方式的不同,目前對頻譜檢測技術(shù)的研究主要包含兩方面,一是單點頻譜檢測技術(shù),根據(jù)單個認知無線電節(jié)點接收的信號,檢測其所處無線環(huán)境的頻率占用狀態(tài);二是多點協(xié)作頻譜檢測技術(shù),即把多個節(jié)點的頻譜檢測結(jié)果進行合并,以提高檢測正確率,并降低對單節(jié)點的性能要求,如圖6所示。
1) 基于發(fā)射源的感知
針對發(fā)射源的不同特征進行感知,該方法又可細分為以下幾類:
能量檢測
能量檢測[12]是指在一定頻段內(nèi)檢測能量的積累,如果積累后的能量高于設(shè)定的門限則說明有信號存在,否則只有噪聲。能量檢測的優(yōu)點是無需任何檢測信號的先驗知識,屬于非相關(guān)檢測。其缺點是檢測速度慢,并且對門限值的設(shè)定也非常敏感。
匹配濾波檢測
匹配濾波是指通過頻譜濾波器進行信號檢測的技術(shù)[13]。匹配濾波器是輸出信噪比最大的最佳線性濾波器。匹配濾波是在已知主用戶信號特征下最優(yōu)的頻譜檢測技術(shù),是一種相關(guān)檢測。和其他檢測技術(shù)相比,它具有時間短,檢測精度高的優(yōu)勢。但是需要主用戶信號的詳細特征,如果需要對多個主信號進行檢測,就需要配置多個濾波器,其執(zhí)行成本將大大增加,因此其應(yīng)用場合也受到很大的限制。
圖6 頻譜感知技術(shù)分類
周期平穩(wěn)過程特征檢測
周期平穩(wěn)過程特征檢測是指通過提取接收信號的靜態(tài)相關(guān)特征來檢測主用戶信號的技術(shù)[14]。靜態(tài)相關(guān)特征是由信號的周期性特征導(dǎo)致的。這種檢測技術(shù)的主要優(yōu)勢是能從調(diào)制信號功率中區(qū)分出噪聲能量,前提是噪聲為不相干的廣義平穩(wěn)信號。因此,周期平穩(wěn)過程特征檢測可以在較低的信噪比前提下檢測信號。
小波檢測
由于無線網(wǎng)絡(luò)中率譜密度的不規(guī)則性,因此可以通過小波變換來分析信號的特征[15],其最大的優(yōu)勢是能對較寬頻段的信號進行檢測。
表1對以上4種主要的頻譜感知技術(shù)進行了優(yōu)缺點的總結(jié)[16]。
表1 頻譜感知技術(shù)比較
2) 基于干擾的感知
該方法的基本思想是根據(jù)接收端受到的干擾程度來決定是否或者如何進行頻譜接入。在實際應(yīng)用環(huán)境中,基于發(fā)射源的感知方法還存在一些難以克服的問題。如圖7所示,圖7(a)中的情形是主用戶接收端不確定問題,也稱為主用戶的隱終端問題。認知用戶在主用戶發(fā)射端的干擾半徑之外,因此一旦檢測到頻譜可用并接入信道,便會與主用戶接收端發(fā)生沖突。而圖 7(b)圖中雖然認知用戶處于主用戶發(fā)射端的干擾半徑之內(nèi),但是由于障礙物的存在,導(dǎo)致在陰影區(qū)域(扇形區(qū)域)檢測到頻譜可用,而接入信道后也會與主用戶的接收端發(fā)生沖突。
因此,學(xué)者又提出了一種新的檢測干擾的模型—干擾溫度模型。該模型不使用噪聲作為判斷門限,而是將干擾溫度,即接收端所能忍受的干擾程度來進行門限判斷。只要不超過該門限,認知用戶就可以使用該頻段。
圖7 發(fā)射源感知存在的問題
3) 協(xié)作感知
由于無線環(huán)境存在路徑損耗、陰影效應(yīng)和多徑效應(yīng),僅依靠單個節(jié)點檢測頻譜,不能保證其正確性。在復(fù)雜環(huán)境中,認知無線電用戶受到了陰影效應(yīng)的影響,只有某些用戶能夠正確檢測頻譜(例如圖7(b)所示的情況)。因此,必須合并多個節(jié)點的頻譜檢測結(jié)果,通過協(xié)作頻譜檢測來提高頻譜檢測的正確性。協(xié)作感知的本質(zhì)即認知用戶通過協(xié)作來共同感知頻譜空洞[18]。
協(xié)作感知可以分為集中式和分布式。在集中式協(xié)作感知中存在一個中心控制節(jié)點。該節(jié)點通過公共控制信道廣播感知任務(wù)給網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點,并將各感知節(jié)點的感知結(jié)果進行采集。需要指出的一點是公共控制信道在認知網(wǎng)絡(luò)中并不容易實現(xiàn),該問題也是認知網(wǎng)絡(luò)中一個極具挑戰(zhàn)性的問題,在下面的 MAC協(xié)議研究中還將詳細討論該問題。在分布式的感知中,認知節(jié)點雖然共享感知信息,但是卻單獨進行頻譜接入。協(xié)作感知還可以分為網(wǎng)內(nèi)協(xié)作(即在一種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)進行協(xié)作感知)與網(wǎng)際協(xié)作(即在多種無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中協(xié)作感知)。
協(xié)作感知與非協(xié)作感知的優(yōu)缺點對比如表 2所示[16]。
表2 協(xié)作與非協(xié)作感知對比
除了以上幾個主要的頻譜感知研究領(lǐng)域,頻譜感知還出現(xiàn)了一些新的研究領(lǐng)域和方向,比如壓縮感知[17]和頻譜預(yù)測[19]等。
可用帶寬是指在不影響網(wǎng)絡(luò)中背景業(yè)務(wù)流(即已經(jīng)存在的業(yè)務(wù)流)的情況下,端到端通信所能獲得的最大數(shù)據(jù)傳輸率[20]。在網(wǎng)絡(luò)資源感知方面,由于無論是物理層的頻譜資源,還是MAC層的信道資源,最終都將轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)中端到端的帶寬資源??捎脦捫畔⒌墨@取是認知無線網(wǎng)絡(luò)中支持 QoS的一個重要前提,最近關(guān)于可用帶寬信息的感知技術(shù)也越來越受到重視。
在過去的10年中,基于探測分組的可用帶寬測量方法首先被提出、不斷改進,并應(yīng)用于有線網(wǎng)絡(luò)。這些方法原理上都是基于探測分組間距模型(PGM,probe gap model)[21]或者探測分組速率模型(PRM,probe rate model),工作過程就是終端節(jié)點通過不斷發(fā)送端到端的探測分組來估計目標(biāo)路徑上的可用帶寬的方法。但由于無線網(wǎng)絡(luò)本來就資源受限且十分珍貴,往往不能承受節(jié)點發(fā)送過多探測分組所帶來的額外負載,因而人們又不斷提出適合無線網(wǎng)絡(luò)中的可用帶寬獲取方法,這些方法大體可以分為兩類:基于感知的估計方法和基于模型的預(yù)測方法。
1) 基于感知的估計方法
基于感知的可用帶寬估計方法最先在單跳無線網(wǎng)絡(luò)中提出,然后擴展到多跳無線網(wǎng)絡(luò)中。這類方法的基本思想是節(jié)點分別感知其周圍信道的利用情況,然后交互這些信息來進行可用帶寬估計。如果這種包交互的不是很頻繁,基于感知的方法可以認為對存在的業(yè)務(wù)不構(gòu)成干擾。
Zhai等人首先在文獻[22]中提出了“信道占用率”的概念用于估計可用帶寬。這一思想為基于感知的可用帶寬估計方法提供了研究依托。盡管作者提出的算法是針對單跳網(wǎng)絡(luò)的,但很容易將其進行擴展,用于多跳網(wǎng)絡(luò)中。這其中的代表性工作有QoS-AODV[23],F(xiàn)AT[24]和 CACP[25]。
多跳網(wǎng)絡(luò)與單跳網(wǎng)絡(luò)的主要區(qū)別是多跳網(wǎng)絡(luò)中存在“流內(nèi)競爭問題”[26]。這個問題是指同一條多跳路徑上的相鄰節(jié)點也會為支持同一個業(yè)務(wù)流而競爭信道,當(dāng)某一鏈路在發(fā)送數(shù)據(jù)時,路徑上在其干擾范圍內(nèi)的鏈路無法進行數(shù)據(jù)傳遞。為了準(zhǔn)確的考慮這個問題,最近的文獻[27]提出了一種新的模型來綜合考慮流內(nèi)競爭問題,獲得了較準(zhǔn)確的結(jié)果,也提高了多跳網(wǎng)絡(luò)中可用帶寬估計的準(zhǔn)確性。
最后,為了進一步提高可用帶寬估計的準(zhǔn)確性,ABE[28]和IAB[29]除了考慮載波偵聽范圍內(nèi)的信道占用情況外,還詳細考慮了相鄰2個節(jié)點的空閑信道時間的同步概率、分組的碰撞概率和由于避退過程引起的帶寬浪費比例等因素對可用帶寬造成的影響,這也代表了基于感知的可用帶寬估計方法的最新研究進展。
2) 基于模型的預(yù)測方法
在很多時候,僅僅對當(dāng)前可用帶寬進行估計并不足夠,還需要對下一時刻的可用帶寬進行預(yù)測,而基于模型的方法正是基于這個背景提出來的?;谀P偷姆椒ㄊ侵父鶕?jù)網(wǎng)絡(luò)的行為規(guī)律建立其數(shù)學(xué)模型,然后利用模型來分析網(wǎng)絡(luò)中給定路徑可用帶寬信息的方法。很自然的,在該方法中首先要解決的問題是建立無線網(wǎng)絡(luò)的模型,正是因為模型能反映網(wǎng)絡(luò)活動規(guī)律,所以具有預(yù)測性。
因為在無線網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點間由于相互競爭而導(dǎo)致其活動有不確定性,所以通過概率分析模型來分析網(wǎng)絡(luò)行為是很好的方法。這其中的代表性工作有Bianchi針對IEEE 802.11建立的馬爾科夫模型這一開創(chuàng)性工作[30]及文獻[31,32]對其在非飽和狀態(tài)方面、文獻[33]對其在信道傳輸錯誤方面和文獻[34]對其在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點方面進行的改進。作為總結(jié),圖8給出了這三類方法的分類框圖和其中有代表性的工作。
由于認知網(wǎng)絡(luò)的核心是分配、管理和利用割裂的頻譜資源,從而進行動態(tài)的組網(wǎng)。這些割裂的頻譜資源自然地就形成了多個信道,所以認知網(wǎng)絡(luò)的MAC協(xié)議主要是基于多信道的MAC協(xié)議。多信道MAC協(xié)議完成的主要工作是在獲取了網(wǎng)絡(luò)信息的基礎(chǔ)上,為不同的通信節(jié)點分配相應(yīng)的信道,消除數(shù)據(jù)分組的沖突,使盡量多的節(jié)點可以利用可用的網(wǎng)絡(luò)資源同時進行通信。為了完成這一工作,多信道MAC協(xié)議設(shè)計都會面臨信道協(xié)商機制和信道選擇策略這2個問題(如圖9所示)。
圖8 認知無線網(wǎng)絡(luò)中可用帶寬估計方法總結(jié)框圖
圖9 多信道MAC協(xié)議設(shè)計面臨的問題和解決方案
1) 信道協(xié)商機制
因為網(wǎng)絡(luò)中的任意2個節(jié)點必須在相同的信道上才可以通信,所以就需要尋找一個能讓2個通信節(jié)點都能占用的信道,并且在完成通信時間內(nèi)只有這2個用戶來占用這個信道。不在相同信道上的2個節(jié)點可以通過信道協(xié)商策略解決如何同步地切換到通信信道上。而公共信息在信道協(xié)商策略中起到重要作用,因為每個通信節(jié)點利用公共信息就可以獲得在什么時間、哪個信道上能找到其他通信節(jié)點,而公共信息的獲得是通過逐個查看的方法和單一查看的方法實現(xiàn)的。
逐個查看方法是指所有的通信節(jié)點都在相同的一個信道上會合并且偵聽這個信道,成功競爭的節(jié)點就使用這個信道來進行用于數(shù)據(jù)通信信道的協(xié)商,也稱為單一會合策略[35],所以每個節(jié)點都會知道其他節(jié)點用于數(shù)據(jù)通信的信道使用情況。使用的技術(shù)如下:
公共控制信道技術(shù)
在這種機制中,一個或多個控制信道專門用于交換控制包,目的是進行信道使用的協(xié)商,剩下的信道就稱為數(shù)據(jù)信道,數(shù)據(jù)信道用于數(shù)據(jù)交換。任何一個通信節(jié)點對之間可以在任何時間在專門的控制信道上進行協(xié)商,然后切換到它們共同選取的數(shù)據(jù)信道上進行數(shù)據(jù)交換。使用這類技術(shù)的代表性協(xié)議有 DCA[36]、MCDA[37]和 MCMAC[38]。
公共控制信道技術(shù)的優(yōu)點是:專門的控制信道可以作為一個廣播信道來使用,因為這種控制信道就是用來傳輸控制分組的,并且所有的節(jié)點都會來偵聽這個信道,起到了廣播的作用。并且信道的協(xié)商和廣播包的發(fā)送可以隨時進行,所以數(shù)據(jù)分組之間的發(fā)送時延很小。其缺點是:由于公共控制信道專門用于傳輸控制分組,所以會造成信道資源的浪費,信道帶寬利用率不高,并且控制信道會成為整個網(wǎng)絡(luò)吞吐量提升的瓶頸。
公共控制時期技術(shù)
在公共控制時期技術(shù)中沒有專門的控制信道,而是有一個由數(shù)據(jù)信道來臨時的充當(dāng)?shù)目刂菩诺?。因為通信?jié)點要地某一段時間內(nèi)切換到臨時的控制信道,并且需要在控制時間段與數(shù)據(jù)時間段之間來回切換,所以對于所有的節(jié)點需要同步技術(shù)。在控制時間段內(nèi),所有的節(jié)點都切換到臨時的控制信道上與目的節(jié)點進行信道使用的協(xié)商,成功協(xié)商后,2個通信節(jié)點還要等待當(dāng)前控制時間段的結(jié)束,然后才能切到所選取的信道上進行數(shù)據(jù)交換。使用這類技術(shù)的典型協(xié)議有:MMAC[39]和 MAP[40]。
公共控制時期技術(shù)的優(yōu)點是:公共控制時期是很適合發(fā)送廣播分組的時間段,因為在這一段時間內(nèi),任何節(jié)點都會切換到臨時的控制信道上偵聽信道;公共控制信道在公共控制時間段內(nèi)是充當(dāng)公共控制信道,而在數(shù)據(jù)交換時間段內(nèi)可以充當(dāng)數(shù)據(jù)信道,增加了信道利用率。其缺點是:各個節(jié)點之間需要同步技術(shù);并且信道的協(xié)商與廣播分組的發(fā)送不能隨時進行,所以如果有節(jié)點想發(fā)送數(shù)據(jù)分組可能需要等待,所以造成了發(fā)送時延較大。
公共跳頻序列技術(shù)
在這種機制中需要跳頻技術(shù),所有的節(jié)點在所有的可用信道之間以相同的序列進行跳頻。當(dāng)一個節(jié)點有數(shù)據(jù)要發(fā)送時,它就會在當(dāng)前的信道上與目的節(jié)點聯(lián)系。2個節(jié)點在交換數(shù)據(jù)時都在相同的一個信道上。使用該技術(shù)的經(jīng)典協(xié)議有HRMA[41],后來的研究也大多沿用了其中的思想。
公共跳頻序列技術(shù)的優(yōu)點是:信道的協(xié)商和廣播分組的發(fā)送可以隨時進行,并且利用跳頻技術(shù),所以減少了由于信道之間的干擾而造成的傳輸錯誤。其缺點是:各個節(jié)點之間需要同步技術(shù),并且高頻率的信道切換會造成功率浪費和能量消耗。
表3對逐個查看方法中可采用的不同技術(shù)的優(yōu)缺點進行了總結(jié)和對比。
表3 逐個查看方法不同技術(shù)的優(yōu)缺點對比
單一查看方法是指一個節(jié)點主動的把接口切換到目的節(jié)點所使用的信道上去,以此達到發(fā)送節(jié)點與目的節(jié)點在同一個信道上,也稱為多種會合策略[35],使用的技術(shù)如下:
私有信道技術(shù)
在這種機制中的每個節(jié)點都會偵聽一個專門的信道,并且這些屬于每個節(jié)點的專門的信道是靜態(tài)的或動態(tài)的分配給節(jié)點,稱為私有信道。一個發(fā)送節(jié)點首先要獲得目的節(jié)點的私有信道,然后當(dāng)有數(shù)據(jù)要發(fā)送給目的節(jié)點時就會切換到目的節(jié)點的私有信道上去。這種私有信道的信息可以通過廣播或把信息存放在發(fā)送出去的分組中,以此來通知其他節(jié)點。使用這種技術(shù)的協(xié)議有HMCP[42]、PCAM[43]和xRDT[44],其中HMCP和xRDT是通過發(fā)送多個單播信息,而PCAM是通過在專門的廣播信道上發(fā)送廣播來通知相鄰的節(jié)點。
該技術(shù)的優(yōu)點是:信道的協(xié)商與數(shù)據(jù)的發(fā)送可以在不同的信道上同時進行,這樣可能增加網(wǎng)絡(luò)吞吐量。其缺點是可能會引起隱藏終端問題的產(chǎn)生會導(dǎo)致碰撞概率的上升,進而影響網(wǎng)絡(luò)吞吐量,而且由于要獲得相鄰節(jié)點的信道使用狀況等信息,所以額外開銷很大。
私有跳頻序列技術(shù)
在這種機制中,每個節(jié)點都有一個屬于自己的跳頻序列,稱為私有跳頻序列,每個節(jié)點可以通過選取一個種子并且利用偽隨機產(chǎn)生器生成一個私有跳頻序列。為了能在2個節(jié)點之間建立通信,每個節(jié)點必須通知它的相鄰節(jié)點它所選取的種子。使用這類技術(shù)的協(xié)議有 SSCH[45]和 McMAC[46]。在McMAC協(xié)議中,發(fā)送端與接收端在相同的信道上進行數(shù)據(jù)交換,當(dāng)數(shù)據(jù)交換完成后就會重啟各自的跳頻序列。在SSCH協(xié)議中,發(fā)送端在數(shù)據(jù)交換時間段內(nèi)就會把自己的跳頻序列改變到接收端的跳頻序列上去。
該技術(shù)的優(yōu)點是減少了信道之間的干擾,但該技術(shù)一個明顯缺點是各個節(jié)點之間需要同步技術(shù),而且由接口需要在各個信道之間來回切換,會造成能量消耗過大。
表4對單一查看方法中可采用的不同技術(shù)的優(yōu)缺點進行了總結(jié)和對比。
2) 信道選擇策略
信道選擇策略是指如何在多個可用信道中挑選一個可用的信道用來通信,并且這個挑選的可用信道對于發(fā)送端與接收端來講都是有利的。在逐個查看方法中,所有基于公共控制信道或公共控制時間段的協(xié)議都會面臨如何在協(xié)商期間內(nèi)決定一個公共信道。給每個節(jié)點分配專一信道也可看作是決定性的問題,然而許多協(xié)議簡單的使用固定和隨機的分配。
表4 單一查看方法不同技術(shù)的優(yōu)缺點對比
信道選擇策略可以分為全局機制和局部機制,在全局機制中,每個節(jié)點都知道各自所使用的信道,但是在局部機制中,節(jié)點只能知道相鄰節(jié)點所使用的信道情況。使用全局機制的協(xié)議包括MAP[40]和MAXM[47]。MAP協(xié)議就是在公共控制時間段內(nèi)獲得所有的協(xié)商數(shù)據(jù),這就意味著每個節(jié)點會知道有多少通信節(jié)點對會建立通信和通信節(jié)點對會占用多長時間的信道?;谶@些獲得的信息,每個節(jié)點使用最少業(yè)務(wù)量優(yōu)先機制算法為那些通信節(jié)點對安排合理的信道。在控制時間段結(jié)束后,每個傳輸對就會基于這種機制切換到合適的信道上進行數(shù)據(jù)交換。而目前大部分的協(xié)議都是使用局部機制的,這是因為它們需要較少的維護開銷,比較有代表性的協(xié)議如 DCA[36]和MMAC[39]等。
認知網(wǎng)絡(luò)中的智能決策研究可以從認知用戶、認知網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)這 3個層面來描述(如圖 10所示),將認知功能的邏輯結(jié)構(gòu)細化為推理、學(xué)習(xí)和決策,并引入兩個邏輯功能實體:傳感設(shè)備和執(zhí)行設(shè)備,用來表示認知網(wǎng)絡(luò)與底層可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)之間的接口。
其中,執(zhí)行設(shè)備和傳感設(shè)備作為認知代理,可以部署在實際通信系統(tǒng)中,采集所需相關(guān)信息;認知網(wǎng)絡(luò)層面負責(zé)進行自適應(yīng)學(xué)習(xí)、推理和智能決策,該層面可以部署在通信系統(tǒng)的任意位置,通過認知代理傳遞的信息進行推理和決策,并控制認知代理的行為,實現(xiàn)基于認知網(wǎng)絡(luò)的智能決策。
圖10 智能決策的實現(xiàn)結(jié)構(gòu)
認知網(wǎng)絡(luò)的智能決策涉及到人工智能理論、機器學(xué)習(xí)、推理機制等技術(shù)。目前常用的智能決策技術(shù)主要有:①基于知識的方法,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等;②基于決策樹的學(xué)習(xí)方法,如CLS(concept learning system)算法等;③基于概率的不確定性推理方法,如概率推理、主觀貝葉斯推理、可信度方法等;以及④基于集合理論的方法,如模糊數(shù)學(xué)方法[48]等。
智能決策可以確定網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的具體目標(biāo),而網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的實施使得網(wǎng)絡(luò)行為能夠動態(tài)的適應(yīng)環(huán)境變化。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)對通信環(huán)境變化的應(yīng)對有很多是通過人工調(diào)整的方式,無論是初期的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)還是后期的維護,在增加網(wǎng)絡(luò)配置和維護成本的同時,其效果往往并不理想。認知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該具有自配置、自管理、自優(yōu)化的功能,即網(wǎng)絡(luò)可重構(gòu)。
網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)技術(shù)是指針對無線接入環(huán)境的異構(gòu)特性,以異構(gòu)資源的最優(yōu)化使用和用戶對業(yè)務(wù)的最優(yōu)化體驗為目標(biāo),結(jié)合可編程、可配置、可抽象的硬件環(huán)境以及模塊化的軟件設(shè)計思想,實現(xiàn)對多種無線接口技術(shù)的支持,使網(wǎng)絡(luò)和終端具有支持多種接入,且可靈活配置的技術(shù)。
網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)技術(shù)主要包括網(wǎng)絡(luò)可重構(gòu)體系的設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)元的定義以及快速重構(gòu)技術(shù)。由于認知網(wǎng)絡(luò)具有動態(tài)、靈活、智能、重構(gòu)的特征,因而對網(wǎng)絡(luò)協(xié)議要求具有異步、實時的特點,而且能夠感知終端變動和環(huán)境變化,并能自適應(yīng)的重配置網(wǎng)絡(luò)資源以及指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)拓撲的調(diào)整。因此,認知網(wǎng)絡(luò)的協(xié)議設(shè)計應(yīng)該充分反映認知無線電的特征,協(xié)議架構(gòu)應(yīng)結(jié)合算法與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等因素,統(tǒng)籌考慮。
文獻[49~52]對認知網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)與模型設(shè)計進行了一些研究。其中,文獻[49,50]重點研究了認知網(wǎng)絡(luò)中具有可重構(gòu)能力的平臺框架,提出一種基于元素的節(jié)點體系結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)節(jié)點可由異構(gòu)的軟硬件元素來組建,并可以用XML配置文檔進行定義和描述。文獻[51]提出了一個 3層框架結(jié)構(gòu):端到端的用戶目標(biāo)、認知過程、軟件自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)。該框架中,網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序接口被定義為認知過程與軟件自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的接口,使得兩者之間的耦合較為緊密。文獻[52]則提出了一個支持網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)優(yōu)化決策的認知節(jié)點框架與分布式推理算法。
雖然目前認知網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)獲得了足夠的重視,但是仍然存在許多新問題,值得在該領(lǐng)域持續(xù)投入精力進行更深入的研究。
1) 認知無線網(wǎng)絡(luò)容量分析
任何通信系統(tǒng)的設(shè)計,都離不開對傳輸信道和信道容量的研究。從信道的角度,認知無線通信與傳統(tǒng)無線通信的區(qū)別在于:傳統(tǒng)無線通信系統(tǒng)希望在特定點對點信道下達到最佳理論性能界限或者信道容量。由于信道的時變性和通信系統(tǒng)本身對網(wǎng)絡(luò)中各個信道了解不充分,信道容量往往不可達。而認知通信則通過感知變化的無線信道,增加對網(wǎng)絡(luò)條件下無線信道的了解,從而有可能獲得認知傳輸?shù)男诺廊萘吭鲆妗樵O(shè)計最佳協(xié)議逼近信道容量提供了可能。雖然目前認知無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)都得到了廣泛的關(guān)注,也逐漸取得了部分研究成果,但在認知環(huán)境下認知無線網(wǎng)絡(luò)的容量分析仍是未解決的問題,這也成了制約該技術(shù)進一步發(fā)展和實用化的重要障礙。
2) 網(wǎng)絡(luò)信息感知技術(shù)的進一步實用化發(fā)展
由于目前大多數(shù)關(guān)于認知無線網(wǎng)絡(luò)資源感知的研究均假設(shè)感知過程得到的結(jié)果是正確的,而這一假設(shè)在某些情況下并不成立,如存在網(wǎng)絡(luò)攻擊者等。因此還需要兩方面的研究,一是關(guān)于網(wǎng)絡(luò)信息的可靠感知技術(shù);另一方面就是要加強在感知信息不準(zhǔn)確時認知網(wǎng)絡(luò)研究。比如,在頻譜誤檢和漏檢等情況出現(xiàn)的前提下,如何進行頻譜接入管理就是一個極具挑戰(zhàn)性的研究問題,這涉及到安全管理等研究領(lǐng)域。另外,為了應(yīng)對認知網(wǎng)絡(luò)中需要進行寬頻帶的頻譜感知,壓縮感知技術(shù)也是值得研究的方向。
3) 認知無線網(wǎng)絡(luò)跨層協(xié)議棧設(shè)計
跨層設(shè)計的引入打破了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu),克服了網(wǎng)絡(luò)層次間信息流通不暢的弊端,從而為設(shè)計具有認知能力的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提供了一種解決方案。文獻[53]在跨層設(shè)計的基礎(chǔ)上,以“Knowledge”為核心,將“自感知”與“環(huán)境感知”等元素引入到體系結(jié)構(gòu)設(shè)計中,提出一種新的結(jié)構(gòu):認知層(knowledge plane)。該結(jié)構(gòu)以人工智能和認知系統(tǒng)作為核心技術(shù),以當(dāng)前 Internet為基礎(chǔ),以構(gòu)建高層次模型為目標(biāo),達到對外提供服務(wù)和對網(wǎng)絡(luò)其他元素提供建議的目的,該方法也可以引入到無線網(wǎng)絡(luò)中。文獻[54]則提出上下文感知是使網(wǎng)絡(luò)具備認知能力的關(guān)鍵技術(shù)之一,并將上下文感知方法引入到認知網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的設(shè)計中。以上方法均以跨層協(xié)議棧設(shè)計為主要手段,通過引入認知元素和跨層信息交互使網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)獲得一定的認知能力。
4) 認知引擎的動態(tài)構(gòu)建研究
由于認知技術(shù)多種多樣,目前并無統(tǒng)一的認知標(biāo)準(zhǔn)。因此在認知網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜電磁環(huán)境下,某一種認知技術(shù)將存在相應(yīng)的不足。理想的情況是認知無線電能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境動態(tài)調(diào)整其認知機制,采取多種認知技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)資源進行查找,然后自適應(yīng)的進行決策,即形成認知引擎的動態(tài)構(gòu)建。這將提高認知的準(zhǔn)確性,對認知無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的設(shè)計也將提出更高的要求。
5) 網(wǎng)絡(luò)軟硬件可重構(gòu)的設(shè)計與實現(xiàn)
可重構(gòu)技術(shù)是最終實現(xiàn)認知網(wǎng)絡(luò)的一項核心技術(shù),目前的研究已經(jīng)提出了相關(guān)的體系架構(gòu),但更細化的、高效的重構(gòu)技術(shù)、方法和實現(xiàn)仍需要進一步深入研究??芍貥?gòu)技術(shù)又可從軟件可重構(gòu)和硬件可重構(gòu)兩方面來分別進行研究。軟件可重構(gòu)主要包括網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和算法中參數(shù)的實時動態(tài)調(diào)整,以適應(yīng)變化的無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,甚至實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的可進化功能。硬件可重構(gòu)主要是包括在硬件平臺上運行算法的在線加載、更新和替換。目前一個很重要的思路是借鑒軟件通信體系架構(gòu)(SCA)[55]的思想進行實現(xiàn)和標(biāo)準(zhǔn)化。
綜上所述,認知無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)引起無線網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生重要變革,并將產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟價值及社會效應(yīng)。但認知網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用及推廣,還需要其中一些關(guān)鍵技術(shù)的不斷突破。
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