Реализация фазовой модуляции в когнитивном радио для динамического управления спектром

Сопротивление помехе

Фазовые вариации по своей природе менее чувствительны к амплитудному затуханию, вызванному многолучевым распространением или коканальным вмешательством. В CR-средах вторичные пользователи должны работать без ухудшения первичной производительности пользователя; таким образом, устойчивость к помехам имеет решающее значение. Схемы фазовой модуляции, такие как дифференциальная PSK (DPSK), могут использоваться для избежания необходимости согласованной фазовой ссылки, упрощения конструкции приемника и повышения устойчивости к внезапным фазовым сдвигам из-за затухания. Кроме того, фазовые кодированные формы волн могут быть разработаны для низкой перекрестной корреляции с первичными сигналами пользователя, что дополнительно снижает вероятность вредных помех. Адаптивные фазовые созвездия могут быть сформированы для минимизации соотношения пиковой и средней мощности (PAPR), что полезно в когнитивных радиоустройствах с ограниченным энергопотреблением.

Совместимость с существующими схемами модуляции

Методы фазовой модуляции плавно интегрируются с ортогональным мультиплексированием с частотным разделением (OFDM), форматом модуляции, используемым в LTE, 5G и Wi-Fi. В системе OFDM каждая поднесущая может быть независимо модулирована созвездием PSK, что позволяет точно заземленной адаптивной модуляции по всему спектру. Когнитивные радиореализаторы, использующие OFDMA (ортогональный многократный доступ с частотным разделением), могут назначать разные заказы PSK различным поднесущим на основе качества канала, максимизируя совокупную пропускную способность. Эта совместимость означает, что системы CR могут использовать зрелые аппаратные и программные библиотеки для модуляции и демодуляции PSK, уменьшая сложность разработки и время выхода на рынок.

Реализация фазовой модуляции для динамического спектрального доступа

Интеграция фазовой модуляции в когнитивную радиосистему для динамического доступа к спектру требует скоординированного подхода, включающего зондирование спектра, адаптивный выбор алгоритмов и реконфигурацию в реальном времени. Следующие шаги описывают практическую основу реализации.

Спектровое зондирование и характеристика канала

Перед тем, как может произойти любая передача, CR должен надежно обнаружить дыры спектра. Общие методы обнаружения спектра включают обнаружение энергии, обнаружение фильтра с соответствием и обнаружение циклостационарных признаков. Обнаружение энергии просто, но страдает при низком SNR; детектирование с соответствием требует предварительного знания первичных сигналов пользователя. Циклостационное обнаружение использует периодичности, присущие сигналам связи, и обеспечивает улучшенную надежность. Как только определена полоса кандидатов, когнитивное радио должно оценить параметры канала, такие как SNR, распространение задержки и доплеровский сдвиг. Эти показатели информируют о выборе порядка фазовой модуляции. Например, канал с высоким SNR с низким мультипатом может поддерживать 16-PSK, в то время как среда с низким SNR или затуханием может потребовать BPSK или QPSK.

Адаптивная модуляция алгоритма проектирования

Ядром модуляции CR является адаптивный алгоритм, который выбирает размер и форму фазового созвездия на основе ощущаемой среды. Широко используемый подход — это алгоритм адаптации скорости, который нацелен на конкретный BER (например, 10 ^]-3 ] для данных или максимизирует пропускную способность при максимальном ограничении мощности передачи. Методы машинного обучения, включая обучение с подкреплением и нейронные сети, были применены для прогнозирования оптимальных порядков модуляции из исторических данных зондирования. Например, когнитивное радио может узнать, какие уровни PSK лучше всего работают в определенное время дня или в конкретных географических местоположениях. Алгоритм также должен включать механизм гистерезиса, чтобы избежать частого переключения между состояниями модуляции, что может ухудшить стабильность системы.

Реконфигурация и контроль реального времени

После принятия решения когнитивное радио должно быстро перенастроить свой передатчик для применения выбранной схемы фазовой модуляции. В программно-определяемой радиоплатформе (SDR) это включает обновление параметров генерации формы волны - фазовые смещения, отображение символов, фильтры формирования импульсов - и синхронизацию приемника соответственно. Сроки синхронизации имеют решающее значение для фазовой модуляции, потому что любое смещение в фазовом выравнивании непосредственно ухудшает частоту ошибок символа. Многие практические системы CR используют основанные на преамбуле тренировочные последовательности для оценки и коррекции фаз несущих и частотных смещений перед передачей данных. Весь цикл преобразования с помощью анализа-анализа-решения-реконфигурации должен выполняться в пределах доли времени согласования канала, чтобы гарантировать, что модуляция остается подходящей. Подробное исследование методов адаптивной модуляции в CR можно найти в этой статье IEEE Communications Magazine .

Проблемы и будущие направления

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение фазовой модуляции в когнитивное радио представляет собой ряд технических проблем, которые исследователи и инженеры продолжают решать.

Синхронизация и отслеживание фазы

Фазовая модуляция требует точной синхронизации между передатчиком и приемником. В сценарии динамического доступа к спектру вторичные пользователи могут испытывать смещение частоты из-за доплеровского сдвига или дрейфа осциллятора, а также фазовый шум от недорогих компонентов, часто используемых в устройствах CR. Эти нарушения вызывают вращение созвездий и ошибки символов. Обычные фазовые петли (PLL) могут быть недостаточными при быстро меняющихся условиях канала. Для поддержания фазовой блокировки предложены передовые методы, такие как оценка фазы с помощью пилота, отслеживание с помощью принятия решений и фильтры без запаха Калмана. Проблема особенно остра в передачах в режиме всплеска, распространенных в сетях CR, где для каждого пакета данных должна быть установлена новая фазовая ссылка.

Сложность оборудования и ограничения мощности

Модуляция фазы более высокого порядка требует большей линейности от усилителей мощности и повышенного разрешения от аналого-цифровых преобразователей (ADCs). Это увеличивает стоимость, размер и энергопотребление когнитивных радиоустройств, которые могут быть развернуты в качестве датчиков или смартфонов с батарейным питанием. Проектирование маломощных SDR, которые могут обрабатывать 16-PSK или 64-PSK созвездия с приемлемой энергоэффективностью, остается активной областью исследований. Такие методы, как отслеживание оболочек и цифровое искажение, могут улучшить линейность усилителя, но они добавляют сложность. Для многих приложений IoT PSK более низкого порядка (BPSK или QPSK) может быть наиболее практичным выбором, несмотря на жертву спектральной эффективности.

Машинное обучение и оптимизация на основе ИИ

Будущие когнитивные радиосистемы будут все больше полагаться на искусственный интеллект для оптимизации фазовой модуляции в реальном времени. Глубокое обучение усилению может совместно оптимизировать зондирование спектра, выбор модуляции и распределение мощности для максимизации долгосрочного вознаграждения, такого как пропускная способность или энергоэффективность. Например, CR может использовать глубокую Q-сеть, чтобы решить, переключаться ли с QPSK на 8-PSK на основе недавней истории зондирования и ожидаемых интерференционных моделей. Однако время обучения и вычислительные накладные расходы на модели глубокого обучения могут быть непомерно высокими для приложений CR с задержкой. Легкие алгоритмы онлайн-обучения, такие как контекстные бандиты, предлагают многообещающую промежуточную основу. Исследователи также изучают применение федерального обучения для совместных CR-сетей , где несколько радиостанций обмениваются изученными моделями, не обнажая исходные данные.