【认知无线网络】认知无线网络基础知识学习

源于《认知无线网络理论与关键技术》、《认知无线网络》摘抄与总结

 认知无线网络是认知无线电和认知网络的结合产物，下面介绍认知无线电和认知网络。

认知无线电（Cognitive Radio）

为解决频谱资源匮乏，提高频谱利用率而提出。核心思想就是使无线通信设备具有发现“频谱空洞”并合理利用的能力。

认知无线电是建立在软件无线电平台上的一种内容认知型的智能无线电。认知无线电技术将连续不断的认知外部环境的各种信息（如授权用户终端和无线电终端的工作频率、调制方式、接收端的信噪比、网络的流量分布等），并对这些信息进行分析、学习和判断，然后通过无线电知识描述语言和其他认知无线电终端进行智能交流，以选择合适的工作频率、调制方式、发射功率、介质访问协议和路由等，保证整个网络能够始终提供可靠的通信，最终达到最佳的频谱利用率。

认知网络（Cognitive Network）

认知网络指网络能够感知外部坏境，通过对外部环境的理解与学习，实时调整通信的内部配置，智能地适应外部环境的变化。

认知无线电是认知网络的一种特例，它更多考虑频谱资源的利用；而认知网络更加重视整个网络的性能和系统总体目标。认知网络涉及数据传输过程中的所有网络元素，包括子网、路由器、交换机、终端、加密机制、传输媒体和网络接口等，涵盖整个网络。

认知网络的总体目标是在较长的运行时间内以较低代价提供更好的网络端到端性能，包括资源使用效率、服务质量、安全性、可管理性等。

认知无线网络

认知无线网络是一种具有认知过程的网络，它能分辨当前网络状态，然后根据这些状态进行规划、决策和响应。网络能在这些自适应的过程中学习，并可以将学习到的知识用于以后的决策。最终的目标都是为了实现端到端性能。

认知无线网络应将网络性能的观察（或者代理观察）作为决策处理过程的输入，然后将可作用于网络中可调元素的一些列行为作为输出。理想情况下，一个认知无线网络应该具有前瞻性（预测）而不仅仅是反应式的处理，它应该在问题出现之前就尝试矫正修整。此外，认知无线网络还应该具有扩展性和灵活性，以支持未来改善的网络架构和新增的网络元素。

认知无线网络研究内容

1. 环境感知：感知由无线环境、网络环境与用户环境构成的多域环境。
2. 数据挖掘：从大量实际应用数据提取出有用的信息和知识。
3. 智能决策：快速、智能的决策。
4. 网络重构：要求网络有可重配置特性，根据决策结果重新配置网络。

认知循环的两种方式

• 节点级认知循环（完全非合作认知无线网络）：各节点独立工作，对环境进行感知、学习、决策，进而自适应的调整网参数、配置，这种方式的优化是本地的、局部的，对全网来说可能不是最优的，甚至全网性能很差。
• 网络级认知循环：各节点将感知信息汇总到某一节点或专门的控制节点，由汇总节点进行数据挖掘、智能决策，实现统一地资源分配与节点行为控制。