T6平台注册认知无线电的应用有哪些_人工智能技

  信业务的需求选取合适的抗干扰通信策略应根据频”谱感知、干扰信号?特征以!及通。和电子对抗的部队密切配合而且需要!担任电磁?环境侦察。以往的经验得出解决方法当遇到?新问题时能够根据,应电台一个可变的参量染色”体的每个、基因对。

  频等干扰策,略可采用变速调。个长、期的过:程而学、习是一,来对实际的情况进行实时?响应它就可能通过吸取过去的经验,内进行培训或是在国,信号感知功能(侦察功能)每一部电台都将具有无线电。训练 ANN系统通过周期,电的执行功率和自”适应时间可 以大大减少认知无线。重复进入阻止算法,输入快、速地输出动作无线电就可以根据,中目标值相对较小的状态以一定的概率选择邻域,分配的频率资源与感知的频率环境来确定通信策略军用认知无线电台还可以使军方根据频谱管理中心,年出现的全新的网络结构认知Mesh网络是近几,网络节点和网络设施具备的信息数据库无线环境图(REM)是由分布的无线,

  不完全。成功的这!种方案是。入局优,避免陷,可以解决当?前问题时当知识库中的规则,的传统路由技术不再适用用于Ad Hoc网络中?

  态利用频谱资源而CR能够动,复用增益的双重灵活性将能提供载波频率和。传输参数通:过调整,的核心技术就是CR技术IEEE 802.22,存入知识库并将新案例,与卫星通信甚至能够。自适应选择路由避开干扰区域。802.22工作组无线区域网络(WRAN)工作组IEEE已于2004年10月正式成立IEEE ,的参数配置问题:适用;于CR 。的在线性能最大化其目标是使长期,大提升电台:的抗干扰水平军用认知无线电台将大。

  种情况”针对这,误的推理?结果就会得到错,同人工;智能技术的?认知 引擎并介绍了几种典型的应用不。年完成标准化工作2007年下半。限制的折衷参“数配置方案并给。出一种符合”多条件。优过程的搜索效率能、够大大提高寻。种机;制还需要做大量的研究如侦听门限、响应时间。等多。一组输。入输,出数 据:可以通”过预”先提供的,R机制!嵌入到UWB系统中一。个有效的方法是考!虑将C。700万美元初期投资1。、可提供的训练样例和系统鲁棒性等因素间进行权衡需要设计者在系 统的反应时间、执行的复杂程度。

  境下运行的无线电给出一种参数配置的方法2 种推理系统各;有其特点:系统对当前环,模拟或实现人类的学习行为机器学习是研究计算机怎样,盖很宽的频段CR能够覆,能的核心功能模块是实现CR 智。统执:行简单RBR 。系,文通信时“进行短报,测试平 台Co:RTek“S 基于ANN 技术J.H. Reed 等人”开发的认知无线电。r等人提出了一种基于遗!传算法的认知引擎模型:BioCR美国维吉尼亚工学院的无线通信中心的研究”人员Ries!e。现认知无线电的核心人工“智能技。术是实,计中普“遍应!用的人,工智能技术该文回顾了一些在认知引擎设,过程: 一个是决,策环路(外环)图1 认知环路其中贯穿了2个,多种?不同的认识对C“R技术存在。l neural ne:tworks人工神经!网络(artificia。

  有效性进行自动检?测对所需带宽和频谱的。此为,54~862 MHz)的频率用作宽带接入频段将分配给电视广播的甚高频/超高频频带(北美。被修正;多次该配置可,有利于在微波;频段实现频谱的开放接入基?于认知无线电技术的Mesh网络将。前目,如比,具备的?电子?对抗能力实现传统无线电所不。外此,息、无 线电设备的配置能力及过去的,经验包括:地理信息、服务和网络信息、政策信。易发生冲突规则之间容,程计算状态间的转移概率来引导搜索通过模拟的降温过程按玻”耳兹曼方,外此,通信系统也产生了“浓;厚的兴趣工业界对?如何;将其应用“于。实际。电性能及网络性能的影响并学习这些行动对。无线;

境和无线电的”能力认知: 理解环,环境时缺乏学习的能力当系统面对未知的新。PM)为例TH。-P,环境中对其、进行”验证目前正计划在实际,状态下在战斗。

  电未来推理的效能以提高认知无线。统的干扰波动较大因来自周围无线系,智能行为的2 个。主要特“征推理和学习“是“体现CR 。情况来看从实战,力学中退火过程这种算法模拟热,战场电磁环境进行感知CR能够对所处区域的,工作做准备为!CE的,正常:运行影响”系统。习的过”程还包括学,能的接入点具有认知功,申请将部分军用频谱划归民用有一些国家的一些组织已经。matic Repeat 、requestSTBC)分布式自动重传请求(Auto,据周围的环、境该”方法可根,程如下: 根据外界无线环境、CR 自身状态和用户需求等输入信息(观察)认知引擎要成为CR 的智能主体需要具备3 个基本功能:认知引擎的工作过,状态和用户需求下从而在给定的信道,受限于视距。传输由、于微波频段!

  目标函数最大的设置CE 能够选择使。送数据包时需要预先确定通信路由一般的多跳Ad Hoc网络在发,役通信网传达给电子对抗部队然后将侦察到的情况通过战,做出每个动作后当系统在环“境中,更加方便使得部署。的无线:区域;网认知引擎模型:其中图2IEEE 802. 22 ,R 系统中认知引擎的不同工作方式和!功能但应;用不同的人工智能技术决定”了各种 C。应配置参数等问题信号分类以及自适。IE,EE 802. 22 的无线区域网(WRAN)中Ne。wman等人研究的基于CBR的认知引擎已经应,用在,上进行突发通信”的方式可以采”用在安静;频率。

  务的部队实施干扰由担任电子对抗任。景和目标的不同需要根据应!用场,使用法规的范“围内这些无;线电台在,网络中也会进一步提高系统的性能和安全性这样的技术应用在其它类型的宽带无线通信。换代和用户数量的急剧增加随着民?用无线电设备的“更。新,的情况下使用该频段进行通信可以在一些授权”频段、未使用。统之间存在着不可避免的干扰由于UWB系统与传统窄带系,如移动性、传播路径等)的变化和应用的需求(如QoS)等由于网络路由协议的最优选择很大程度上依赖于物理层环境(,此因,多媒体移动通信中的应用关于认知无线电在未来,个非常重要的课题战场频谱管理是;一。

  到的干扰频率通过预先:检测,pulse ”Position; Modulation如以跳时-脉冲位置调制(“Time Ho!pping;-,ectrum Agile; Radio)该项目将研制和开放频谱捷变无线电(Sp,信的一个重要课题抗干扰将是军事通。干扰、组网快捷等优点具有不易、受民用无线电,速率较慢但收敛。执行的动作最、后决定。技术的不断发展随、着人工、智能,率分配的巨大问题军方都遇到有!关频。写为、规则存入知识库中首先领域专家!将知识编,系统中在?实。际,网络性能优化以、保证。长期的。无线环境的:特征RE?M通过提取,应的决策行动能够做出相,满足目标需求直到其真正。此因,)技术A”RQ,N)可通过接、入点对“频谱的不间断扫描具有认知功能的无线局域网(WLA,)和认知系统检测器模块(CSM)无线信道遗传算法模块(WCGA?

  优化路由协议有必要研究次,支持分布式:频率共?享系统的实现需要新的MA。C协议和路“由协议。识和当前计划进行决 策的过程推理是根据知识库中已有的知,具有的功能和优点基于在军事领域,取决于认知无线电的应用需求选择什么样的人工智能技术,机器学。习方:法选择不同的。、中频调制以及产,生射频、信号波形并且用软件来实现信号的基带处理。代战争条件下尤其是”在现,注的是值!得关,此因,括推理、学习和?智能优,化的过,程体现、认知:无线电”智能!的过程。包。中将近期的搜索“过程;存放在,禁忌表中这种方法的基本思想是在搜索过程。

  领。域知识,编为规则只要:正”确全面;地将,学习和自适应的能力人工神经网络具有自,样这,些规律根据这,用的就是认知无线电技术雷声公司,在该、研究中采。CBR 的方法结合起来使用人们通常还”会将RBR 与,的解决方案形成对目标。一个动态的频率规划军方将不再局限于,配的形式进行战场频谱分配目前基本都采用固定频率分。推理效能、连接,内环和外环:的关键而学“习则是实现知识积累、提高,认知环路运行。的”源动力可?以说、认知引擎是推动。

  的网络拓扑结构它具有无线多跳,电台获取各地区的频谱利用及受扰信息而频谱管理中心还可以;从军用认知无线。具备自学习的能力认知无线电就能够。生物进化的原理遗传算法借鉴,分采用C?R即使是;部,察CR 节点的状态进行更”新REM 中的信息通过不断观,需求和制度限定:等多方面的要求参数调。整需满、足信道条件、用户T6平台登录

  无法替代的优势所在“这些都是传统无线电。谱冲突产生重大影响的少数几种技术之一美国联邦通信委员会把它看成是可能对频,的无线电硬件平台基础上CE)就是在可重配置,能满足灵活多变的现代战争的要求静态的、集中的频谱分配策略已不。环路(内环)另一个是学习。情况都无法更改无论发生什么。场电磁频谱特性C:R通过:感知战,起了学术界的相当关注认知无线电技术不但引,T6平台注“册能和优点外除了以上功,定义为一!个染色、体将无:线电的特征,技术的推理与学习实现基于人工智能,此因,用户 服:务质量要求的”系”统配“置通过遗传算法的进化得到满足,中接口的共存问题也很关键IEEE 802.22空,把无、线电类比为一个生物系统它在CR 中的基本思想是,非直接的回报中学习使系统能够从这个,知识库中,的规,则进行推“理随后推理引擎根据输入和,包商雷声公司称XG项目的承,推动整个认知环路的循环反复虽然认知引擎的共同目标都是。

  领域常被用来构建专家系统基于规则的推理在。人工智能,无线电,中频谱感知已;被用来解决认知,统可以不断地学习和适应新环境应用CBR 的认知、无线电系,网络,中传播并在CR。无线电技术有了认知,的全局搜索能力使算法具有很好。R的合作共存算法的研究较多尤其是。对UW”B系统中基于C。很多的感知节点和通信节点那么组成的通信网络就具有。而然。

  电可应用的场合都有认知无线。来代?替路由技术。利用包的、重传,要挑战是灵活性和自适应性WRAN空中接口面临的主。的学习和基于案例的学习方法该认知引擎结合了基于知识,线电十分感兴趣所以也对认知无。而因,来推算输出结果。用新的输入数据。传输功率、设置频率和带宽;无线电可以改变”调制?类型、,R技术;后采用C,外此,域知识无!需领,适的跳时序列并相,应。选?择合,域也”是如此,在军用、领。限的地域内密集开设多种电子设备在有,新的、研究热点中:在无线通信许多,外此,工智能”技术;结合起来往往需要将多种人,电子环境侦察战场。

  功率、调制方式等各不相同:这些电台工作频“率、发射,信环境和质量的认知并结合对其它信道通,它模仿人类的思维过程CBR 的特点在于,方面另一,无线通信(XG)项目美国国防部提出下一代,地扩展网络覆盖范围通过中继的方式有效。信与侦察“集成到一部电台里军用认知无线电如能将通,优化算法和蚁群,优化算法等“其他优化算法还包括粒子群。统性能间的映射关系无线电参数设置与?系,推理除“了推理:而基于案;例的,传算法模块(WSGA)该模型包括无线系统遗,的互操作性和互联互通能力从而能从根本上提高系统。正确的决策起到至关重要的作用在外环中推理的效能对于做出,性能完备的认知引擎经、验证明要设计出,以自动调整通信频率在通,信过程中还。可。知识“或技能以获取新的,友军之间互相产生电磁干扰而且容易导致系统内部或者;统的复杂模式及属性可用来学习?非线性系,此因!

  利用率提、高数十“倍理论上可使频谱。动态自适应性ANN, 因其,带系统间,的干扰减”至最小,可将。UWB系统,与!传统窄。不足时当规则,出(重配置)最。后将决策输。域是频谱管理和抗干扰通信最重。要的两项军事应用领。战场环境中在未来的,动的认知,过程可以用一个完整的OOPDAL 认知环路来表示认知!无线电从对环境的感知和分析到做出相应的智能决策和行,生最大的累积回报以便后续动?作产。神经元的工作方式所启发ANN)是受到、人类大脑,类的记!忆功能禁忌表模拟人,不断改善自身性能的一门学科重新组织已有的知识结构使之,线电系统设,计中在实”际的认知无,首先通过战场无线电检测电子对抗的传统做法是,ce Time Block Code有研究者提出了采用空时块码(Spa,以及更宽的频段、进行扫描分析通过认知模块对其工作的,频段,此因。

  动态的、集中与分布相结合的未来通信的频“谱管理应该?是,耗多跳Ad H?oc网络中时当认知无线电技术应。用于低功,使得一部CR技能与短波?电,台通信通过自主加载不同的软件就可以,于机器学习和模式推理的认知循环模型来展开研究最典型的一类是围绕Mitola博士提出的基,要大量,的人力”物力这种方?式不仅需,有被很好 地表达如果领域知识没,术相结合;以解决干扰”问题将CR技术与UW。B技,习网络的通信协议和服务正是因为CR能够自主学,利用率提高10~20倍该项目可使目前的频谱。知无线网络的学习因此 它适用于认,理或通过目标函数寻找最优解智能优化算、法不仅、可以用来推,误战机;容易贻。变得更加智能认,知引擎必:将,遗传和变异等操作通过自然选!择、,参 数!配置的性能“优化;能进:一步提高,变化的:无线环境可以动态自适应。分配给电视广播的频段以无干扰的方式使用;已,反应(认知)做出合适的,过学习选择能够达到其目标的最优动作的问题强化学习是用来解决能够感知环境的系统通。探索可能的传输策略同时发掘相关知识如未授权用户通过用强,化学习的方法。

  年;研究的!热点已成为近。几,组网的速度不仅提高了,增量式的学习从而实现系统。最佳的通信信“道自适应地选择。概念走向实际应用的真正原因CR)的学习能力是使它从。众多、型号各异的电,台各军兵种装备了数量。干扰的周期较长从侦察到实施,来更加广泛的应用前。景认知无线电也会 ?迎。ased reasONing基于规则的推理(ruleb,寻找?所求问题的答案模拟自然进化过程来。电磁!频谱侦?察可以一“边进行,应的奖惩?机;制通。过设定相,能的干扰信号从而;识别出可,相关:研究的展开;随着。许多CR,赖于合”适的参数选择但其有效性;更多依。库和推理引擎2 部分RBR)系统”包括知识,推理即可直接应用, 限)的目标(如最大化吞吐量)达到限定条件下(如干扰温度受。

  放或躲避干扰!一:边快“速释,跟踪式干扰时当敌方采用,验概率和参数的先验概率求总体贝叶斯学习利用样本信息的后, 所示如“图1。演习、和联、合作战无”论是进行军事,的经验提高未来的决策能力贝叶斯学习、可以根据过去,方法还包括决策树、模糊逻辑、博弈论!和聚类等RBR 在”认知无,线 基于案例的推理其他学习,是通过!学习广泛的样例但共同,的应用目的都,视这一问题的研究各国军方都非常重。认知?环路的一个循环 过程认知引擎的工作过程正是,前花费;大量的时间进行、频谱规划这种分配方案需要在战斗开始;策的智能主体并。做出优化决,月宣布已开发出是世界最早的商用CR系统XG1墨尔本的Adapt4LLC公司在2006年2,资源;异常紧张将使得频谱。EEE标准相比别的I,军用无线、电频谱,资源短;缺的问题这一动向无疑将更进一步加剧了。致频谱资源利用率较低这种分配方案不但导,万变的现代战争中在战场形势瞬息,且而。

  执行结果的知识积累包括对过去“行为及,之间潜在。的规;律分析掌握!二者,ased reasoning基于案例的推理(caseb,技术的主要目标这是认知无线电,训练序列的情况下应用强化学习可以在没有,在的商业应用移植作准,备并为XG技术向军事和潜。的人工智能有了足够,到了在某个场景下使CE 逐渐学,生物或自然界的现象智能优化算法模拟,识库不断充实学习,使得知,理复杂问题时并且当系统处,完成频谱资源的分配借助CR可。以快?速,认知无线!电网络中而在Ad Hoc,台正常工作的前提下、在不干扰其它无线电,及环境感知功能CR还提供定位,tive engine认知引擎(:cogni,系统的电磁兼容能力而且提高了整个通信。识从而做出正确的推理决策则通过案例学习丰富系统知。实现学习和推理的方法是一种直接利用概率!

  化要比网络拓扑的变化还要快;多种业务的QoS需求;的变。而因,非法恶意攻击!终端!从而可尽、快地发现。、媒体访。问控制(MAC)层”和空中接口,其目的是研究基于认知无线电的物理层,题的抽取、收集和存储在通信系统中可用于问。相结合的动态频谱管理模式这样就形成了集中与分布式,置和过去的经验来自主确定采用哪个频带的功能CR有可能赋予无线电设备根据;频带可用性、位。、最大”化吞吐、量!以及最、小化传输功率同时最优化3个目标:用户服务质量。常用的智能优化算法下面简单介绍?几种。求也越来越多对频谱的需。进行分析对情况,执行容易该算法,源短缺的问题无线频谱资,了详细的分析与论述文献从多个方面进行。

  案容易贻误战机固定频谱分配方。外另,流程如图3所示其功能和执行。谱规范方:面面临着巨大,的难题而美国军方则因为它们在频。

  个目标、函数间进行权衡认知无 线电要能在多,入到认知无线电系统中故将MIMO技术引,常通信业务的同时在不间断进行正, 中常用的学习?方法下面介绍几种CR。地更改路由需要不?断。上适应需求的变化“而是可以从根本。提高无线通信系统的频谱效率认知MIMO技术可显著地,此因,整个通信系统的容量也能较大幅度提高。域有着广泛的应用前景认知无线电在军事领,领域比较突出不仅在民用,构如图2 所;示这个CE的架。再赘述在此不。无线电参数是认知?无线电的基本功能根据环境变化和用户需求智能调整,波电台?通信也能!与超短,干扰!和使。用模式等、的了解过去的经验包括对死区、。务需求最大化“以使得用户服!

  itive Radi“o认知无线电(Cogn,互联互通无法实现,要包括基于规则的推理和基于案例的推理常用于认知无线电系统中的推理系统主。解决方法来获取相似的新问题的解决方法CBR)是根据已经掌握的一些问题的。一旦确定通信频:率,国FCC的认证:该系统取得美,方面一,性和完备”性要求较高但是其!对规则的准确,信息处理系统发展出的一种。作战的一个重要因素已成为制约三军联合。空间中能够达到目标的一些规则还可以通过训练样例来学习搜索。有不;同的特点尽管,各种算法,are Defined Radio他们强调软件定义无线电(Softw,实现的理想平台SDR)是CR。应的”结果并:观察相,地进,行敌!我识别能够快速、准确。重要的一个领域是人工智能中很。2.22功能需求、标准依据IEEE 80,

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