Telekomunikacije - STRUČNO-NAUČNI ČASOPIS REPUBLIČKE AGENCIJE ZA ELEKTRONSKE KOMUNIKACIJE | mr S. TADIĆ, prof. dr M. DUKIĆ: Principi tehnologije kognitivog radija

Principi tehnologije kognitivog radija

Srđan Tadić, Miroslav L. Dukić

SADRŽAJ

U ovom preglednom radu izloženi su osnovni principi kognitivnog radija i ukazano je na glavne probleme u njegovoj realizaciji. Posebna pažnja posvećena je problemu nadgledanja spektra, odnosno detekcije slobodnih radio kanala, i problemima prenosa podataka kroz iste.

1. UVOD

Od 1998. godine kada je prvi put predstavljena ideja o kognitivnom radiju, [1], ova tema sve više zaokuplja stručnu javnost. Kognitivni radio je još uvek u konceptualnom razvoju, a njegova osnovna ideja je promena načina korišćenja, il preciznije rečeno načina dodele radio spektra. U ovoj oblasti postoji mnogo prostor za multidisciplinarno istraživanje i zato razvoj kognitivnog radija predstavlja jednu od najzanimljivijih oblasti radio komunikacija i telekomunikacione elektronike danas.

Razvoj i porast upotrebe bežičnih telekomunikacionih sistema imaju za posledicu i izuzetno visoke zahteve za novim radio spektrom kao i rešavanje problema elektromagnetne kompatibilnosti. FCC (Federal Commission for Communications) Sjedinjenih Američkih Država je toko 2002. godine istraživala nivo iskorišćenosti već dodeljenih radio kanala. Merenjem je ustanovljeno da je prosečno u svakom trenutku na bil kojoj lokaciji u zemlji u upotrebs amo oko 5,2% radio spektra, [2]. Ovaj podatak bio je velik i zamajac za nova istraživanja na koji način bolje koristiti postojeći spektar. Merenja koja su obavile neke privatne kompanije, [3], potvrđuju postojanje velikih praznina u spektru. Naročito je zanimljiv rezulta o iskorišćenost iopsega 3-5 GHz od samo 0,3-0,5%, [4]. Jednostavan, a motivišući primer je i iskorišćenost TV kanala koja po istim izvorima prosečno iznos isvega 12%. Ovaj podatak naravno jako zavisi od geografske lokacije. Ustanovljen je i novi termin – spektralna šupljina (eng. spectrumhole).

Spektralna šupljina je frekvencijski opseg dodeljen primarnom korisniku koji ga u datom trenutku i na određenoj geografskoj lokaciji ne koristi, [5]. Ovom definicijom uveden je i pojam primarnih korisnika koji imaju prednost pri korišćenju radio kanala. Kognitivni radio dakle ne podrazumeva deljenje resursa na neki od postojećih načina, kao na primer kod širokopojasnog radija kratkog dometa zasnovan na UWB (Ultra Wide Band) tehnologiji ili deljenje nelicenciranih radio opsega ograničavanjem predajne snage. Mada ove tehnologije donose veliku iskorišćenost spektra, usled interferencije imaju ograničen kapacitet i skalabilnost. Mnogobrojni su primeri izrazite elektromagnetne nekompatibilnosti različitih radio sistema u nelicenciranim opsezima učestanosti.

Verovatno najopsežnija merenja iskorišćenosti spektra, a koja uslovno mogu da posluže kao referentna tačka za neke druge sredine, obavljena su u SAD u okviru DARPA neXt Generation (XG) projekta, [6], koji je jedan od predvodnika razvoja kognitivnog radija. Na Slici 1. dat je ilustrativan primer rezultata merenja. Uređaj koji je tada razvijen praktično je pokazao da je sa raspoloživom tehnologijom moguće napraviti radio koji će dinamički pristupati slobodnim radio-kanalima bez značajne interferencije prema licenciranim korisnicima.

Slika 2. Zauzetost radio kanala do 5GHz

Najilustrativnija, ali i usled nedostatka statističkog usrednjavanja (lokacija, vreme) manje pouzdana merenja prikazana su u [4], Slika 2. i Tabela 1. Naravno, vremenske i prostorne varijacije merenja najveće su u najviše zauzetim radio-kanalima.

Tabela 1. Zauzetost radio kanala do 5GHz

Prema [7] kognitivni radio je inteligentni bežični komunikacioni sistem koji je svestan svog okruženja, uči iz njega i u realnom vremenu se prilagođava slučajnim varijacijama dolaznog signala menjajući na odgovarajući način određene radne parametre (kao što su predajna snaga, učestanost nosioca, modulacija) težeći da ispuni sledeća dva glavna cilja:

visokopouzdana komunikacija u bilo kom trenutku i pod bilo kojim uslovima;
efikasno korišćenje radio spektra.

Slika 1. Neka merenja iskorišćenosti radio spektra u gusto naseljenim područjima, [6]

Ovaj pojam se često posmatra u užem ili u širem smislu. Tako se „potpunim Mitola-radiom“ smatra nadgradnja softverski definisanog radija (Software Defined Radio, SDR) na višim slojevima kako bi se dobila sposobnost učenja i zaključivanja. Po tome, kognitivni radio je član evolutivnog niza – radio → analogni radio → digitalni radio → DSP radio → SDR → kognitivni radio. Neki autori, [8], osporavaju neophodnost SDR platforme kao polazne osnove. U cilju rešavanja ovih nedoumica FCC je dao sažetu i vrlo prihvaćenu definiciju kognitivnog radija: kognitivni radio je bežični uređaj, ili mreža, koji dinamički detektuje neiskorišćene delove radio spektra i koristi ih tako da ne narušava rad primarnih korisnika, [9].

Kognitivni radio u širem smislu je radio koji se prilagođava ne samo uslovima u kanalu već i svom korisniku. Ovakva kognitivnost, [10], podrazumeva gradaciju čak devet modela ponašanja – od potpuno isprogramiranog do samostalnog pronalaženja i predlaganja novih planova i protokola komunikacije. Modeli obuhvataju razne stepene spoznaje geografske lokacije, radio spektra, akumuliranje prethodnih iskustava i prilagođavanje situaciji razumevanjem i učenjem. Pri tome, moguć je i scenario rada u kome se na osnovu biometrijskih podataka prepoznaje korisnik i na osnovu toga mu se dozvoljava određeni nivo pristupa. Drugim rečima, kognitivni radio prepoznaje i klasifikuje korisnike na osnovu njihovih navika. Imajući sve ovo na umu jasno je da i dalje postoji dualnost pojma – s jedne strane je „FCC kognitivni radio“ koji odgovara gornjoj definiciji i koji je u mnogim primenama realnost, a sa druge strane „idealni kognitivni radio“ (tzv. „Mitola-radio“) koji je znatno šira vizija inteligentnog radio sistema koji se može očekivati tek u nešto daljoj budućnosti.

Ovaj rad nema ambiciju da obuhvati krajnje mogućnosti idealnog kognitivnog radija, a naročito buduće algoritme učenja i rasuđivanja. Ova izuzetno široka tema je prisutna u mnogim drugim naučnim oblastima i uz neke osobenosti razvija se i nezavisno od teme radija. U tekstu koji sledi posebna pažnja posvećena je tehnikama, algoritmima i tehnološkim mogućnostima pronalaženja neiskorišćenih radio-kanala i efikasnog prenosa podataka.

Pored ovog uvodnog izlaganja rad sadrži još sedam poglavlja. U drugom poglavlju analizirana je softverska i hardverska arhitektura potrebna za realizaciju kognitivnog radija, pri čemu je naglasak na tehnološkoj raspoloživosti elektronskih komponenti kao ključnom faktoru pri izboru arhitekture kognitivnog radija. U okviru trećeg poglavlja definisan je kognitivni ciklus. Četvrto poglavlje posvećeno je tehnikama i strategijama pronalaženja slobodnih radio kanala kao i problemima koji se pri tom javljaju. Strategija izbora modulacione tehnike prikazana je u petom, a neke relevantne promene u međunarodnoj regulativi u šestom poglavlju. S obzirom na to da je broj praktičnih realizacija koje istražuju tehnološke granice kognitivnog radija i dalje relativno mali, u sedmom poglavlju dat je pregled tekućih istraživanja na ovu temu. U poslednjem poglavlju data su zaključna razmatranja.

2. SOFTVERSKA I HARDVERSKA ARHITEKTURA

Kognitivnost je de facto zasnovana na SDR. SDR zahteva rekonfigurabilnu hardversku platformu i ukoliko se zanemare procesori opšte namene koji su za sada praktično neupotrebljivi u ovoj oblasti, izbor se svodi na DSP i FPGA (Field Programmable Gate Array) kola. Da bi se smanjili troškovi razvoja i omogućilo funkcionisanje softvera pri promeni hardverske platforme u okviru neke od ovih tehnologija, neophodno je razviti softverski okvir sa jedinstvenim interfejsima, enkapsulacijom komponenti u okviru jedne tehnologije i standardizovanim API (Application Programming Interface). Dakle, nije cilj razviti arhitekturu pogodnu za implementaciju već arhitekturu nezavisnu od iste. Tako bi se na primer biblioteka podržanih talasnih oblika jednostavnije dopunjavala i pri unapređenju hardvera ne bi bilo neophodno iznova pisati softver. Ovo je naravno još uvek teško dostižan cilj koji otvara mnogo praktičnih nedoumica i jedno je od uskih grla u smanjenju troškova budućeg razvoja. Kod procesora opšte namene ove stvari su rešene postojanjem .NET i CORBA okvira. Medjutim, arhitektura ovih kola ne odgovara ni zahtevanim računskim mogućnostima ni potrošnjom energije.

Prirodan izbor hardverske prototipne platforme u većini slučajeva su FPGA kola odnosno Harvard arhitektura koja nudi paralelno izvršavanje matematičkih operacija (kao što je FFT) i tako pruža dovoljno resursa za brzo nadgledanje velikih delova spektra i širokopojasnu komunikaciju. U okviru JTRS (Joint Tactical Radio System) programa razvijena je, a zatim široko prihvaćena Software Communications Architecture (SCA) koja je sada međunarodni otvoreni standard. SCA je zasnovana na konceptu interfejsa koji definišu način interakcije različitih komponenti jednog sistema. Jedna od ključnih komponenti SCA je Modem Hardware Abstraction Layer (MHAL), [11]. MHAL API opisuje kako treba da izgledaju interfejsne strukture između komponenti, zatim memorijski blokovi različite namene, registarske strukture itd. Analizom osnovnih elemenata MHAL API uočava se lakoća njihove primene na FPGA platformi, jer je sve pobrojano uglavnom već sadržano u razvijenim FPGA bibliotekama. Ipak, krajnja softvarska arhitektura koja će omogućiti ovakvu kompatibilnost je i dalje otvoren problem u razvoju kognitivnog radija. Kao i svako unošenje nivoa apstrakcije zarad jednostavnijeg razvoja, to će neminovno umanjiti efikasnost hardverskih realizacija. To se naročito odnosi na cenu budućih komercijalnih uređaja.

Pogodno je na ovom mestu razmotriti raspoloživost i primenljivost ostalih elektronskih komponenti u lancu obrade signala. Pri tom treba imati u vidu probleme linearnosti komponenti pri radu u tako širokim opsezima. Primera radi, postoje antene koje omogućavaju prijem signala iz relativno širokog radio opsega, ali je takođe potrebno koristiti i pojačavače niskog faktora šuma i dobre linearnosti u istom tom opsegu. Naredna kritična tačka mogu biti konvertori. Razvoj A/D konvertora u prethodnoj deceniji bio je izuzetno brz. Trenutno postoje A/D konvertori 8-bitne rezolucije koji rade na više od 3Gsamples/s, što znači da je moguće (ali najčešće ekonomski neisplativo) odabirati direktno na radnoj učestanosti u relativno širokom opsegu. Istorijski, FPGA kola su ušla u radio sisteme obavljajući računski zahtevne obrade signala posle same A/D konverzije (kao npr. mešanje ili filtriranje) uz očekivanje dovoljnog napretka procesora koji bi i taj zadatak preuzeli. Današnja FPGA kola u ovako zahtevnim primenama zapravo potiskuju DSP procesore jer su vrlo povoljna za SoC (System On Chip) rešenja.

Paralelna arhitektura FPGA kola je prilagodjena za matematičke operacije, dok su DSP i procesori opšte namene mnogo pogodniji za implementaciju mrežnih protokola, naročito jer već postoji mnogo razvijenog softvera. Zato su vrlo pogodne arhitekture FPGA kolo koje sadrže i ovakav procesor (često PowerPC ili Nios II) posvećen samo tom zadatku.

3. KOGNITIVNI CIKLUS

Kognitivne sposobnosti podrazumevaju postojanje znanja o uslovima u okruženju, inteligentno odlučivanje, učenje, prilagodljivost, pouzdanost,efikasan radi rekonfigurabilnost koju unosi sam SDR kao platforma.

Kognitivni ciklus su radnje koje kognitivni radio može preduzeti pri svakoj novoj spoljnoj pobudi, Slika3.

Slika 3. Kognitivni ciklus

Kognitivni radio „posmatra” i analizira događaje iz okruženja i pokušava da „razume“ situaciju u kojoj je potrebno uspostaviti vezu. Procenjuje se hitnost korisničke poruke („orijentacija”) i shodno tome postavlja režim rada. Pri „normalnom” radnom režimu uređaj „planira” resurse i razmenjuje informacije sa mrežom pre „odlučivanja”. Posle „odlučivanja” sledi „akcija” odnosno slanje poruke.

„Neodložan” prioritet može imati poruka prilikom čijeg zahteva za slanje je, na primer, došlo do iznenadnog gubitka napajanja i tada ciklus sa „orijentacije” odmah prelazi na „akciju”. U drugoj situaciji, ukoliko je iz nekog razloga iznenada prekinut do tada korišćeni radio link (primera radi, posledica ulaska u zatvoreni prostor) radio će „hitno” preći na neki drugi (skuplji i otporniji) link preskačući planiranje. Ciklus predviđa učenje na osnovu sopstvenih iskustava ili saznanja dobijenih iz mreže pri nadgledanju spektra, planiranju i odlučivanju.

Haykin, [7], posmatra ciklus na drugačiji način - ne kao korake koje zahteva svaka nova pobuda iz spoljnjeg sveta već ilustruje to kao neprekidni proces sa sledeća 3 ključna elementa, Slika 4:

Slika 4. Kognitivni ciklus prema ključnim procesima

·analiza radio spektra odnosno pronalaženje spektralnih šupljina;

·određivanje stanja kanala i procena kapaciteta;

·kontrola snage predajnika i dinamičko dodeljivanje spektra.

Ovaj jednostavni model ukazuje na to da pri radu mora postojati povratna informacija između prijemnika i predajnika. Zadatak prijemnika je da pronađe spektralne šupljine u opsegu od interesa, odredi nivo interferencije u tom opsegu i te informacije prosledi predajniku. Predajnik na osnovu toga emituje signal na određenoj frekvenciji uzdinamičku kontrolu snage.

U opštem slučaju dodatna mogućnost za deljenje spektra i smanjivanje interferencije je i usmeravanje EM talasa (beamforming) ka korisniku, mada se beamforming tehnika retko vezuje za pojam kognitivni radio. Tehnologija beamforming-a primenljiva je kako na predajnoj tako i na prijemnoj strani.

4. ANALIZA RADIO SPEKTRA

Prvi zadatak u kognitivnom ciklusu je analiza radio spektra tj. detekcija signala koji su („značajno“) prisutni. Metoda mora biti takva da otkriva veliki broj različitih tipova signala. Zavisno od dobijenih podataka o raspoloživosti spektra opsezi se opisuju kao „crni“, „sivi“ ili „beli“. Oni kanali u kojima je skoro uvek prisutan signal velike snage su crni. Kanali kod kojih je snaga primarnih korisnika niža ili su oni samo manji deo vremena aktivni su sivi kanali. Beli su oni kanali u kojima ne postoje drugi interferujući signali, već samo šum sredine. Možda najpoznatiji projekat na temu kognitivnog radija do sada - neXt Generation Communications (XG) koristio je uglavnom samo spektralne šupljine odnosno „bele” opsege. Neki skoriji projekti, [12], bave se iskorišćavanjem i sivih opsega. Na koji način će kognitivni radio koristiti spektar zavisi i od toga da li je namenjen uvođenju novih korisnika u licencirane opsege ili je namenjen radu u nelicenciranim opsezima.

Kognitivni radio ne sme da ometa komunikaciju primarnog korisnika i zato je pouzdanost detekcije od presudne važnosti. Postoji mnogo načina da do greške dođe - dovoljno je da kognitivni prijemnik bude u senci ili u drugoj polarizacionoj ravni ili da se javi efekat prostiranja signala po više putanja. Jedan scenario u kome se vide nedostaci lokalne detekcije dat je na Slici 5.

Slika 5. Primer nastanka interferencije

U ovom primeru kognitivni radio je izvan zone pokrivanja predajnika primarnog signala. Na granici te zone je primarni korisnik koji je u dometu oba predajnika. U ovom slučaju neophodno je da kognitivni radio ima veću osetljivost nego primarni korisnik kako bi detektovao prisustvo udaljenog predajnika. Ovaj problem može se prevazići i razmenom informacija između više umreženih kognitivnih radija koji su geografski bliski. Na taj način obavlja se distribuirano ili kooperativno nadgledanje spektra, Slika 6, nasuprot lokalnom, [13].

Slika 6. Distribuirano ili centralizovano nadgledanje spektra i odlučivanje

Na ova način se, pod određenim uslovima, može povećat ipouzdanost detekcije ali po cenu veće složenosti uređaja i što može biti još važnije smanjene brzine reagovanja. Sa druge strane, prijemnici bi tada mogli da budu manje osetljivi, što može da utična cenu uređaja i brzinu detekcije.

4.1. Neke metode nadgledanja spektra

Osnovni zahtevi pri izboru metode nadgledanja spektra su računska jednostavnost, brzina rada i pouzdanost u otkrivanju signala. Otuda je potrebno naći pravu meru između verovatnoće detekcije i vremena obrade podataka. Dodatni problem je i to što kognitivni radio ne podrazumeva samo presretanje signala, već i višedimenzionalnu karakterizaciju spektra (formiranje vremenske i prostorne slike presretnutih signala). Generalno, optimalan način presretanja i demodulacije signala je korišćenjem prilagodjenih filtara. Preduslovi za uspešnu demodulaciju su postojanje apriori znanja o signalu i uspešna sinhronizacija, a to u realnim uslovima rada uglavnom nije slučaj. Ovakav pristup bi ujedno bio isuviše skup jer je potrebno omogućiti presretanje i demodulaciju vrlo širokog skupa različitih signala. U radu [14] mogu se naći detalji jednog eksperimenta koji i kvantitativno prikazuju karakteristike i ograničenja ovakvog pristupa.

Metode detekcije prisutnosti signala dele se na parametarske i neparametarske, u zavisnoti od toga da li postoji predznanje o signalu. U parametarske spadaju i sve one metode koje zahtevaju poznavanje statistika potencijalno prisutnih signala, potom detekcije zasnovane na korišćenju pilot-signala odnosno sve one metode koje na bilo koji način unapred sužavaju skup mogućih tipova talasnih oblika signala. Sa stanovišta tehnologije kognitivnog radija za analizu su značajnije neparametarske metode.

Najčešći načini neparametarske detekcije signala su primene detektora energije koji mere spektralnu gustinu srednje snage signala (SGSS). Znatno su jednostavniji za implementaciju i prikladniji od prilagodjenog filtra jer ne podrazumevaju apriori poznavanje signala. Mana im je što ne razlikuju primarnog korisnika od interferencije i imaju ograničenja pri niskim odnosima Signal/Šum (SNR). Njihova pouzdanost u ogromnoj meri zavisi od postavljenih pragova odlučivanja što znači da će nivo šuma imati presudan uticaj. Detektori energije se vrlo često primenjuju jer se zbog jednostavnosti mogu koristiti u postupku inicijalne, grube, procene spektralne slike.

Konvencionalni detektor energije, Slika 7, sadrži predfiltar propusnik opsega učestanosti od interesa. Kvadriran digitalni signal se zatim usrednjava. Postojanje predfiltra je nepraktično jer se njegova širina mora prilagođavati širini posmatranog opsega, a pritom ga je teško realizovati u slučaju detektovanja spektralno jako uskih signala.

Slika 7. Detektor energije – struktura sa predfilt

Drugačiji pristup detekciji energije je korišćenjem periodograma odnosno kvadrata FFT-a na nekom broju tačaka, Slika 8.

Slika 8. Detektor energije – struktura promenljive rezolucije

Odabiranjem samo nekih tačaka periodograma posmatra se kanal proizvoljne širine. Promena frekvencijske rezolucije FFT-a, odnosno broja tačaka je ekvivalentn omenjanju predfiltra. Pri realizaciji ovakvog detektora energije pogodno je postaviti FFT fiksne veličine koja će biti mera dovoljne frekvencijske rezolucije, složenosti realizacije it rajanja obrade, a zatim dubinom usrednjavanja postići željeni rad detektora. Problem detekcije periodogramom je pojava Dirihleovog kernela kao posledice ograničenog skupa podataka. Dobijeni spektar je zapravo konvoluiran spektrom pravougaonog prozora i zato ćeprvi bočni listovi u spektru biti potisnuti samo 13 dB. Sa stanovišta smanjenja curenja spektra poželjno je obraditi ulazni niz nekom drugom prozorskom funkcijom. Posledica ovakvog smanjenja curenja spektra je i smanjena frekvencijska rezolucija. Dodatan problem je što varijansa periodograma ne teži nuli ni za ulazni niz odataka neograničene dužine što znači da je procena nekonzistentna. Pošto segmenti podataka imaju istu raspodelu, varijansa se može smanjiti usrednjavanjem. Usrednjeni periodogram modifikovan prozorskom funkcijom se još naziva i Welch metoda.

Potreban broj odbirak pri kome se postiže željena verovatnoća uspešne detekcije (odnosno lažne detekcije) će pri niskim SNR (<<1) bit israzmeran sa, što je mnogo nepovoljnije nego kod optimalnog prijemnika. Dakle, potrebno je znatno duže vreme za detekciju signala, ali je zato ovakav detektor vrlo otporan na frekvencijski pomak signala. Ovakva zavisnost značila bi da se svaki, ma koliko slab, signal može posle dovoljno dugog usrednjavanja detektovati, pod pretpostavkom da je na njegovom ulazu prisutan samo ABGŠ. Realni šum je sam osličan ABGŠ i sadrži brojne druge efekte koji ga čine vremenski promenljivim. Usled toga je nemoguće postaviti prag ove detekcije na taj način da budu zadovoljeni kontradiktorni zahtevi – visoka verovatnoća detekcije, odnosno niska verovatnoćal ažnog alarma. Minimalni SNR pri kome se signal može detektovati može se izraziti preko neodređenosti varijanse šumaobrascem. Ukoliko bi varijacija varijanse šuma bila 3dB nebi bilo moguće detektovati na ovaj način nijedan signal pri SNR[dB]<0. Češći slučaj je možda, čemu odgovara granica od SNR=-21dB, [14].

MTM (Multitaper Method) ili metoda višestrukih prozora je takođe neparametarska metoda. Ona otklanja glavni nedostatakWelch-ove metode – smanjenje curenja spektra na račun rezolucije. MTM poboljšava pouzdanost estimacije periodogramom korišćenjem određene klase ortogonalnih prozora, [15]. Matematički gledano MTM menja jedan filtar koji koristi periodogram sa nekoliko drugih filtara u svakoj tački, a koji pripadaju familiji diskretnih produženih sferoidnih sekvenci. Pomoću ovih prozora formiraju se nezavisne spektralne procene koje se zatim usrednjavaju, što smanjuje gubitak u rezoluciji. MTM je skoro optimalna metoda detekcije širokopojasnih signala jer je zapravo aproksimacija estimacije na bazi maksimalne verodostojnosti, a pri tom ju je i pored velike složenosti algoritma moguće praktično koristiti.

Svaka od nabrojanih procena može biti pogodna za primenu zavisno koji je kriterijum najvažniji u datoj situaciji, kao i od samog uzorka signala. Uopšteno posmatrano MTM nudi optimalan odnos curenja, rezolucije i konzistentnosti procene ali je i znatno složenija za implementaciju.

Ciklostacionarna analiza signala omogućava određivanje karakteristika signala čak i pri SNR[dB]<0. Metoda koristi ciklostacionarnost primljenog signala odnosno periodičnosti koje se javljaju u signalu. Umesto merenja SGSS analizira se njegova autokorelaciona funkcija. Pošto je beli šum stacionaran u širem smislu, može se uspešno razlikovati od primarnog korisnika. Dakle, adut ciklostacionarne detekcije je činjenica da svaki Gausov proces ima kumulante reda višeg od drugog jednake nuli, pa to važi i za šum. Ovakav vid detekcije je složen za implementaciju.

4.2. Problem nestacionarnosti signala

Posmatrani signali su u opštem slučaju nestacionarni. Njihova aktivnost u kanalu je unapred nepoznata. FFT je operacija u kojoj se (s obzirom na granice intervala integracije) gubi vremenska informacija. Da bi se osigurala detekcija, FFT mora biti ili višeg reda ili se mora usrednjavati veći broj rezultata što doprinosi i vremenskom usrednjavanju. Ako je u periodu posmatranja signal bio neaktivan jedan deo vremena, to će se odraziti na rezultat podjednako kao da je pretrpeo dodatno slabljenje usled prostiranja od udaljenijeg predajnika. Ovaj problem je naročito važan ukoliko se želi da radio koristi kanale u kojima su aktivni primarni korisnici.

Umesto FFT analize signala moguće je osloniti se na wavelet dekompoziciju signala koja dozvoljava kako frekvencijsku tako i vremensku analizu. Prednost wavelet-a je zasnovana upravo na (uslovno rečeno) ograničenju integracije po vremenu. Iz ovoga pristupa je ponikla metoda koju poneki autori [16] nazivaju waveshaping. Korišćenjem diadičkih struktura [17], dobija se više različitih rezolucija pri analizi signala i bolja slika aktivnosti primarnih korisnika u vremenu. Takva struktura sastavljena samo od komplementarnih filtara propusnika niskih i propusnika visokih učestanosti, može se(uz određene uslove) posmatrati kao neoptimalna uniformna DFT banka sa dostupnim međurezultatima. Tako se po potrebi može nadgledati signal uz manju frekvencijsku rezoluciju i manje kašnjenje, a što može biti pogodno za realizaciju inteligentnijeg načina analize spektra.

Pored pobrojanih najčešćih metoda za nadgledanje spektra postoji veliki broj drugih i kombinovanih metoda koje uglavnom imaju lošije osobine od nabrojanih ili se mogu koristiti samo u određenim situacijama. Primer takve metode je delimično prilagodjeno filtriranje. Ako su unapred poznati svi talasni oblici koji se mogu javiti u nekom delu spektra, oni se koriste za korelaciju sa estimiranim parametrima dolaznog signala kako bi se postigla otpornija i pouzdanija detekcija. Takođe, od velike pomoći pri detekciji mogu biti i pilot-signali.

5. PRENOS KORIŠĆENJEM SPEKTRALNIH ŠUPLJINA

Neiskorišćeni spektar je najčešće sačinjen od više fragmenata različite širine. Prenošenje poruke putem ortogonalnih nosilaca (Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) veoma je pogodna tehnika jer je spektralno efikasna, a implementaciono ne suviše složena, [18]. Najčešće predlagana tehnika za iskorišćenje opsega je spectrum pooling po kojoj se posle analize spektra anuliraju podnosioci OFDM-a koji se poklapaju sa zauzetim kanalima primarnih korisnika što sprečava interferenciju, Slika 9.

Slika 9. Popunjavanje spektra Spectrum Pooling metodom

Interkanalska interferencija dodatno se umanjuje anuliranjem i onih nosilaca koji su susedni primarnim korisnicima ili obradom prozorskom funkcijom u vremenskom domenu čime se umanjuje uticaj Dirihleovog kernela i smanjuje curenje spektra (Shaped OFDM ili Filtered Multi Tone). Ovu, često predlaganu metodu ipak treba vrlo oprezno razmatrati s obzirom na to da ne postoji funkcionalan mobilni sistem koji je zasnovan na njoj. Dobitak koji ona nudi u vidu bržeg opadanja spektra signala plaćen je većom osetljivošću na Doplerov efekat i uopšte manje otpornom sinhronizacijom.

Pored spectrum pooling metode u nekim slučajevima (zavisno od širine ukupnog frekvencijskog opsega i prosečne zauzetosti) je zgodno unapred grupisati OFDM podnosioce u podkanale, a zatim koristiti samo one koji se ne preklapaju sa zauzetim spektrom, Slika10.

Kada se estimiraju uslovi propagacije u svakom kanalu, poželjno je odbaciti one nepovoljne, a nadoknaditi potencijalni gubitak protoka konstelacijama višeg reda na kanalima sa dobrim SNR, [19], što se naziva bit loading. Pošto se spektralne šupljine vremenom pojavljuju i nestaju potrebno neprestano dinamički dodeljivati spektar.

Slika 10. Popunjavanje spektra korišćenjem podopsega

Jedno od rešenja za fizički sloj kognitivnog radija je prenos signala pomoću MC-CDMA (Multi Carrier Code Division Multiple Access), [20],jer bi tako pri koliziji signala bila naneta znatno manja šteta primarnom korisniku.

Izabrani skup spektralnih šupljina treba na najbolji način podeliti između sekundarnih korisnika. Ekvivalentni protok sekundarnih korisnika se maksimizira kontrolom snage svakog predajnika. Dakle nepoznat broj predajnika deli spektar pri tom vodeći računa da ne ometa takođe nepoznat broj primarnih korisnika bez oslanjanja na centralnu baznu stanicu. Ovakva ad-hoc arhitektura isključuje načine kontrole snage koji se sreću u ćelijskimradiosistemima. Ovaizuzetno široka tema se najčešće oslanja na matematičku eoriju igara ali još uvek nije dobila svoj epilog. Postoje dva sučeljena pristupa - saradnja ili međusobno nadmetanje radija za spektar

6. REGULATIVA I KOGNITIVNI RADIO

U narednim godinama očekuju se velike promene regulative koje će omogućiti širu primenu kognitivnog radija. Još uvek se razmatra nivo licenciranja spektra koji bi bio optimalan, odnosno koji deo opsega se može koristiti i kojim mehanizmima treba kontrolisati njegovu upotrebu od strane sekundarnih korisnika. Optimalan će biti onaj nivo koji je u skladu sa aktivnošću u kanalu odnosno koji uvede pravu meru između dve krajnje metode - potpune isključivosti i licenciranja i potpune otvorenosti spektra.

Jedan od prvih velikih izazova u primeni kognitivnog radija jeste rad u opsegu namenjenom prenosu TV signala. Ovaj opseg ima poželjne karakteristike sa stanovišta dinamičke dodele spektra jer su predajnici stacionarni, a modulacije poznate i standardizovane. Pošto TV emiteri teže maksimalnoj pokrivenosti, korišćenjem TV kanala unosi se interferencija koja će smanjiti zonu pokrivanja nekog udaljenog predajnika. U slučaju dobro odmerene predajne snage naneta „šteta“ će biti reda veličine nekoliko procenata korisnika, dok su mogući dobici mnogo veći, [21]. Može se razmišljati i o korišćenju spektralne šupljine koja postoji u samom TV signalu. Trenutno postoji IEEE 802.22 WRAN (Wireless Regional Area Networks) radna grupa koja priprema prvi standard koji bi regulisao pitanje korišćenja „belih“ TV kanala u opsegu 54÷862MHz. Budući standard treba da bude fokusiran na probleme fizičkog i MAC sloja OSI modela. Svaki uređaj će prema najavama biti opremljen GPS prijemnikom. Ovo pruža mogućnost centralizovanog upravljanja sekundarnim korisnicima jer bi pomoću jedne baze podataka o TV predajnicima bilo lakše pronaći slobodne kanale i pravilno dimenzionisati predajnu snagu. To je scenario koji zagovaraju IEEE i FCC. Postoje i predlozi da nadgledanje i odlučivanje bude isključivo lokalno što bi bilo više u skladu sa davanjem prednosti autonomiji naspram licenciranju opsega. Pored TV kanala interesantni su i radio kanali rezervisani za vojne namene, koji bi u slučaju vanrednih situacija mogli brzo biti vraćeni primarnoj svrsi. Očekuje se da bi u takvim situacijama distribuirani sistem bio mnogo pogodniji i otporniji za primenu i u bezbednosnim službama.

Kognitivni radio u užem smislu je zaživeo i u nelicenciranom opsegu na 5 GHz gde se spektar dinamički deli sa primarnim radarskim sistemima, [22]. Ovaj prvi talas kognitivnosti je najavio nove nelicencirane opsege.

Naredna velika promena u regulativi radio komunikacija očekuje se od strane radne grupe IEEE P1900 osnovane 2005. godine. Radne grupe P1900.1-P1900.4 stvaraju standarde za napredno upravljanje spektrom u sledećoj generaciji radija. Uređaji usklađeni sa novom regulativom očekuju se posle 2011. godine, [23].

7. NEKE PRAKTIČNE REALIZACIJE KOGNITIVNOG RADIJA

Veliki pokretač istraživanja u oblasti kognitivnog radija je DARPA (Defense Advanced Research Project Agency) i JTRS (Joint Tactical Radio System) program. Buduća vojna komunikaciona oprema za taktički nivo veza predviđa rad u sredini koja ima drugačije uređen spektar. Deo napora DARPA je i pomenuti XG program, [24]. To je ujedno i ilustracija trenutnih tehnoloških mogućnosti (kao i koliko je to daleko od cilja). Program je u svojoj prvoj fazi razvoja obezbeđivao dovoljno brzu ciklostacionarnu analizu spektra širine 20MHz rezolucijom od 25kHz, uz mogućnost pokrivanja spektra od 225 do 500MHz. Osnovu sistema čini channelizer izveden pomoću polifazne filtarske banke i FFT-a veličine 1024 kojim se pripremaju podaci o zauzetosti podkanala širine 25kHz. Pri testiranju 6 umreženih radija, [25], izmereno je maksimalno vreme od 465ms potrebno za napuštanje radio kanala u slučaju pojave licenciranih korisnika. Radiju su potrebne 2 sekunde da se sa verovatnoćom od 90% uključi u postojeću mrežu.Prosečan dodati nivo interferencije primarnim korisnicima bio je 0,16dB. Proteklo je oko 5 godina od ideje do funkcionalnog mobilnog prototipa.

Berkeley Wireless Research centar takođe više godina istražuje i razvija prototipe kognitivnog radija. Cilj je efikasnije korišćenje nelicenciranog opsega na 2,4GHz u indoor okruženju. Ovo je relativno čest pravac istraživanja jer se indoor smatra pogodnim tlom za usavršavanjem algoritama umrežavanja, saradnje i centralizovane detekcije spektra. Cilj ove faze nije komercijalno dostupan uređaj, što je omogućilo pravljenje izuzetno skupe hardverske platforme sa čak 5 Xilinx Virtex II Pro FPGA kola sa po 7 miliona ekvivalentnih gejtova za obradu signala. Sistem je modularan tako da su RF modul i platforma za digitalnu obradu signala povezani optikom. Nadgledan je ceo nelicencirani kanal (80 MHz).

U skupu univerziteta je i Rutgers Winlab laboratorija koja pokušava da poboljša ponašanje jeftinih 802.11 kartica u vanrednim situacijama.

Virginia Tech univerzitet ima dva aktuelna programa. Prvi je razvoj mreža nalik na WiFi koje bi radile u slobodnim TV kanalima, a drugi se odnosi na korišćenje određenih kanala dodeljenih sistemima posebne namene gde je potrebno uskladiti rad sa tri različita i međusobno nekompatibilna tipa signala.

Evropski konzorcijum E²R okuplja industriju i akademske institucije u cilju usklađivanja pojedinačnih napora, uspostavljanja standarda i edukacije u ovoj oblasti.

Na kraju, treba istaći i GNU Radio (GNU je poznata rekurzivna skraćenica GNU Not Unix) kao inicijativu otvorenog koda u SDR. Ovaj program nema jasan kocept jer je i dalje zasnovan na procesorima opšte namene i za sada nudi kod za par tipova signala (kao što je FM) i radnu verziju jednostavnog detektora energije.

8. ZAKLJUČAK

Više ne postoji pitanje opravdanosti ili tehnološke izvodljivosti kognitivnog radija. Kognitivnost je sledeći veliki korak u razvoj u radio komunikacija koji bi, po očekivanjima, trebalo da omogući i do 10 puta efikasnije korišćenja radio spektra. Brzina kojom se ide ka tom cilju zavisi kako od regulative tako i od napretka tehnologije koja bi omogućila brzo i pouzdano analiziranje velikih delova spektra, pouzdanu komunikaciju u fragmentisanim kanalima proizvoljne širine i brzo povlačenje u slučaju detekcije primarnog korisnika. Važan doprinos kognitivnosti biće deregulacija radio spektra. Ovo bi moglo doprineti smanjenju troškova operatera, povećanju broja kanala kojima raspolažu, povećanju konkurentnosti i povećanju inovativnosti na polju radio tehnike uopšte.

Današnja istraživanja usmerena su, pre svega, na realizaciju uredjaja za opseg od 2MHz do 2GHz. Takav poduhvat morao bi da obuhvati mnoge tehnike koje danas nedostaju, pre svega inteligentniji način pretraživanja spektra, algoritme međusobne saradnje radija,primenu algoritama učenja itd. Mada još uvek nije raspoloživa tehnologija u punom smislu kognitivnosti, jasno je da će budući razvoj radija ići u tom pravcu!

Literatura

[1] Mitola, J., III; Maguire, G.Q.: “Cognitive radio: making software radios more personal.”, IEEE Personal Comm., Vol. 6, No. 4, Aug 1999, pp.13–18.
[2] P. Kolodzy: “Spectrum Policy Task Force Report”, ET Docket, No. 02-135, November 2002.
[3] www.sharedspectrum.com
[4] D. Čabrić, M. Mishra, D. Willkomm, R. Brodersen, A. Wolisz: “A Cognitive Radio Approach for Usage of Virtual Unlicensed Spectrum”, 14th IST Mobile and Wireless Communications Summit, June 2005.
[5] P. Kolodzy et al.: “Next generation communications: Kickoff meeting”, Proc. DARPA, Oct. 17, 2001.
[6] M. McHenry: “XG Dynamic Spectrum Access Field Test Results”, IEEE Comm. Magazine, vol. 45, No. 6, June 2007.
[7] S. Haykin: “Cognitive Radio: Brain-Empowered Wireless Communications”, IEEE JSAC, Vol. 23, No. 2, Feb 2005, pp. 201-220.
[8] C. J. Rieser: “Biologically Inspired Cognitive Radio Engine ModelUtilizing Distributed Genetic Algorithms for Secure and RobustWireless Communications and Networking”, Ph.D. Dissertation, Virginia Tech, Blacksburg, VA, Aug. 2004.
[9] FCC-03-322.: “Facilitating Opportunities for Flexible, Efficient, and Reliable Spectrum Use Employing Cognitive Radio Technologies”, ET Docket, No. 03-108, Dec. 2003.
[10] J. Mitola III: “Cognitive Radio An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio”, Dissertation Doctor of Technology, May 2000.
[11] http://sca.jpeojtrs.mil/
[12] A. Mody, S. Blatt, D. Mils, T. McElwain, N. Thammakhoune, J. Niedzwiecki, M. Sherman, C. Myers, P. Fiore: “Recent Advances in Cognitive Communications”, IEEE Comm. Magazine, vol. 45, No. 10, Oct. 2007.
[13] S. M. Mishra, A. Sahai and R. W. Brodersen: “Cooperative Sensing among Cognitive Radios” ICC 2006, Istanbul, June 11-14, 2006.
[14] D. Cabric, A. Tkachenko and R. W. Brodersen: “Spectrum Sensing Measurements of Pilot, Energy, and Collaborative Detection”, MILCOM 2006, Washington, 23-25 Oct. 2006.
[15] B. Farhang-Boroujeny: “Signal Processing Techniques for Spectrum Sensing and Communications in Cognitive Radios”, CrownCom 2007, Orlando, Jul 31-Aug 3 2006.
[16] I. Budiarjo, H. Nikookar, L.P. Ligthart: “Techniques For Cognitive Radio” 2nd CTIF Workshop, Aalborg University, Denmark, 22-23 May 2007.
[17] F. Harris “Cognitive Radio: The next chapter in Software Defined Radio”, CTIF Workshop, Aalborg University, Denmark, 22-23 May 2007.
[18] Hwang J.: “Spectrum Sensing in Wideband OFDM Cognitive Radios”, Chen Institute of Communications Engineering, National Tsing Hua University.
[19] Budiarjo, I. Nikookar, H. Ligthart: “Combined Spectrum Pooling and Adaptive Bit Loading for Cognitive Radio OFDM Based System” , Proc. of the 13th Annual Symposium on Comm. and Veh. Technology, Liège, Belgium, November 23, 2006.
[20] E. Azarnasab, R. Kempter, N. Patwari and B. Boroujeny: “Filterbank Multicarrier and Multicarrier CDMA for Cognitive Radio Systems”, IEEE CrownCom, Orlando FL, Aug. 2007.
[21] J. M. Peha: “The Debate over TV “White Space” Spectrum”, Carnegie Mellon University, 2007.
[22] Code of Federal Regulations (CFR), Title 47, CFR §15, Subpart E, Federal Commission for Communications (FCC).
[23] P. Martigne: “Overview of some standardization activities on Cognitive Radio”, ETSI Workshop on SDR/CR, Sophia Antipolis, 09.02.2007.
[24] P. Marshall, T. Martin: ”XG Communications Program Overview”, 27. Feb. 2007. WAND Industry Day Presentation at DARPA Strategic Technology Office.
[25] “Adaptive Spectrum Technology”, Findings From the DARPA XG Project Software Radio Summit, February 20-23, 2007.

CASOPIS REPUBLICKE AGENCIJE ZA TELEKOMUNIKACIJE

Archive