摘要：認知無線電是一種智能頻譜共享技術，它通過自適應頻譜感知尋找“頻譜空穴”，智能學習并實時調整傳輸參數，實現頻譜動態分配和頻譜共享，顯著改善現有頻譜利用率。概括介紹了CR的QoS方案研究現狀，并指出目前研究存在的問題以及可進一步研究的方向。
關鍵詞：CR技術；IEEE；QoS；動態頻譜分配

    為了改善當前頻譜利用率低的狀況，Joseph Mitola III于1999年提出了一種叫做認知無線電CR（Cognitive Radio）的“頻譜池”系統，從此認知無線電技術得到了廣泛關注。人們希望通過認知無線電自適應感知技術，實現頻譜資源的動態共享，從而大大提高現有頻譜資源的利用率。
　QoS（服務質量）是網絡提供更高優先服務的一種能力，包括專用帶寬、抖動控制和延遲、丟包率等，同時確保為每種流量提供的優先權不會阻礙其他流量的進程。不同的應用或不同的業務（如數據、音頻、視頻、多媒體等）在時延、帶寬、丟包率等方面都有著不同的需求。
　利用認知無線電技術實現無線頻譜資源動態共享的過程中，QoS問題引起了國內外眾多學者的極大關注[1-3]。由于存在保障主用戶、次用戶、多個次用戶等情況下的QoS，也存在著使用中可用頻譜資源的快速感知、使用中可用頻譜資源質量的快速評估、單個次用戶的頻譜切換、使用中多個次用戶的頻譜切換等多種在有線網絡領域中所沒有的復雜情況，使得在無線資源動態共享情況下QoS的保證與有線網絡和其他無線頻譜資源在固定的靜態分配方式的無線網絡有很大的不同，因此，必須提出有效的、能夠自適應調整的頻譜資源分配方案及管理策略以保證各用戶的QoS，這也是擴大無線通信應用范圍和層次、滿足無線終端系統成為綜合的、智能的信息終端的最為關鍵的技術保證。 在目前并沒有很好的方案來解決這些問題[1-3]。
1 CR中QoS保障的研究現狀
1.1 國內外研究現狀
　在動態共享可用頻譜資源的服務質量保障方面，已有一些研究成果。參考文獻[1]提出通過改變吞吐量和延遲來優化QoS，同時降低誤比特率BER（Bit Error Rate）來保證主用戶和次用戶的QoS，也可以通過減少傳送功率保證QoS。參考文獻[2]認為，如果BER小于SQP（Sequential Quadratic Programming），則主用戶的QoS保證質量會下降，而次用戶的傳輸功率的降低會提高主用戶的QoS。采用納什協商技術NBS（Nash Bargaining Solutions），可以保證有效地、公平地分配資源。參考文獻[3]提出在收發兩端均采用機會頻譜獲取方式，多個信道相互合作感知，以保證QoS。參考文獻[4]提出端對端的BER方式，結合機會頻譜獲取方法，提出機會認知模型，提高QoS。參考文獻[5]則提出將BER固定，通過限制功率，已達到QoS最優化的目的。這種對QoS的研究大多基于對BER和傳輸功率的控制或改進，著重于單個次用戶已經獲得可用頻譜資源使用權的情況下，如何保障其服務質量方面，而且這種研究僅著重于理論研究與初級階段，還需要進行深入研究與實驗論證。對多用戶競爭共享中的協調分配機制研究較少，對各用戶服務質量保障方面的研究也少有文獻涉及。
　參考文獻[6]研究了頻譜切換的MAC協議設計，參考文獻[7]討論了預留信道的數量對連接保持概率的影響，但這些工作都是把焦點放在物理層的影響上而沒有考慮對MAC層的影響；參考文獻[8]研究了3種頻譜切換并從連接保持概率和次用戶傳輸的有效數據率兩個方面來研究這三種機制的性能；參考文獻[9]通過模糊數學的方法來研究在一個不確定、不完全及多種混雜信息環境的特征下次用戶如何做出頻譜切換決策，它降低了次用戶設備的軟硬件設備的復雜度和時間復雜度；參考文獻[10]提出一個基于認知無線電媒體介入控制協議的頻譜切換方案，該方案使次用戶在不對主用戶造成干擾的條件下能夠機會主義地使用未使用的授權頻譜；參考文獻[11]研究了認知無線電網絡的兩種頻譜切換的方案：反應式的感知頻譜切換和主動感知頻譜切換；參考文獻[12]研究了認知無線電網絡中頻譜切換的性能，提出了頻譜切換的時間關系模型，研究了頻譜移動性和認知用戶的服務時間對頻譜切換概率的影響。
　針對頻譜切換過程中，如何保證主用戶和次用戶的服務質量問題，國內外科研人員進行了一些探索。在保護主用戶方面，要滿足一定的時延容忍限制和干擾限制，參考文獻[13]將來自大規模認知網絡的累積干擾模型化并研究它怎樣影響認知無線電的感知要求以滿足干擾限制，參考文獻[14]通過隨機干擾特征方程的一般式來研究主用戶被保護區域半徑、陰影和小規模衰退（small scale fading）對干擾能量概率密度函數的影響；對于次用戶，是在誤碼率要求、延遲抖動、容量（速率）限制、SINR約束、功率控制、各種目標概率（阻塞概率、丟失概率和失敗概率）限制、切換開銷方面。參考文獻[15]通過預留機制來保證次用戶能夠快速地切換到可用頻譜上，減少了頻譜切換的時間開銷，提出一種算法用以研究預留容量(backup capacity)的共享問題，改善了容量使用和吞吐量可靠性兩方面的性能。
1.2 研究方法現狀
　大量的文章都在研究新的頻譜管理策略，頻譜管理最主要的是設計一個高效的頻譜自適應策略。目前在頻譜分配、功率控制、伺機接入控制方面研究較多。另外切換技術、資源調度、路由及安全等方面均有研究。
　頻譜分配主要采用博弈論［16］、價值論［17］、圖著色理論［18］等。博弈論分為協作與非協作兩類，目前廣泛采用非協作方式。協作博弈考慮公平性，追求全局最優化，非協作博弈考慮自身利益最大化。YU最先提出非協作博弈來對頻譜進行管理，并在參考文獻[16]中提出迭代注水法：當用戶之間不合作時，單個發射機性能通過發射功率的同時注水分布來優化。SHAMIK在設計效用函數同時考慮自身利益和他人利益，使非協作博弈的均衡狀態收斂于系統的最優狀態。WANG等人提出CRs動態地選擇信道和適應傳送功率和速度的PIWF（Price-based Iterative Water-Filling）法，提高吞吐量，降低消耗，提高頻譜利用率。WANG等人在考慮信道分配時著重考慮了次用戶的list-coloring[18]問題，但沒有考慮干擾限制（interference constraints）。
　認知無線電中的功率控制研究主要是設計效用函數、干擾限制值研究以及信道探測等。功率控制中效用函數的基本思想是將影響功率控制和QoS性能的參數用數學式表示出來（如SINR、功率和速率的關系等），然后求出最優解，即得到功率分配的最優參數，得到最優分配方案。在進行最優值求解時，通常采用凸優化算法、納什均衡法、啟發式算法、注水算法等。參考文獻[19]通過干擾限制和峰值功率約束的方法來提高吞吐量、最大化速率并平衡SINR。
　伺機接入控制技術分為合作式與非合作式兩種。ZHENG等人提出基于圖著色理論的、以網絡為中心的協作和公平性隨機頻譜接入算法，在避免次用戶間干擾的前提下最大化系統效益。參考文獻[20]采用馬爾可夫模型來描述主認知用戶的信道質量變化，通過最優化技術求出最佳分配參數，實現最佳信道分配。LOKUGE等人研究了認知網絡下的端到端的路徑性能特征，包括最優化能量、安全、實時業務的抖動、吞吐量、復雜性和代價，引入基于預留的多路統計多媒體接入協議。完成了MAC層一整套設計[21]，實現了動態接入。
2 存在的問題及進一步可研究點
   由此可以看出，當前對頻譜管理和分配方面雖然也取得了一些進步，有的也給出了數學模型，但總體上還處于一種理論研究的初級階段，要想實際應用還有許多問題有待解決。
　由于這種工作在非授權的系統（如WRAN系統）中的用戶駐地設備CPE不需要注冊，就會出現相互競爭頻譜資源的現象，因此多用戶的資源共享是需要重點解決的問題。其中允許哪一個用戶先接入、哪一個用戶后再接入、允許接入的標準是什么，競爭機制該如何統一，怎樣協調多用戶的資源分配問題，不同業務等級用戶的質量保障機制該如何建立，這些都是目前沒有完全解決的問題。
　頻譜池是一種資源共享的方法，也是目前研究的主要策略。這種方法利用博弈論和信息論原理來建立授權用戶和非授權用戶之間的協調和管理機制，使頻譜資源的利用率最大。但是在這種共享中對QoS的研究大多基于對BER和傳輸功率的控制或改進當中。
　單個認知用戶已經獲得可用頻譜資源的使用權，但是如何保障其服務質量、如何避免或最小化對授權用戶的干擾以及如何減少與授權用戶的碰撞概率，這種研究還處在理論研究的初級階段，還需要進行深入研究與實驗論證。
　多個次用戶共存的網絡中，當單個次用戶頻譜切換和多個次用戶頻譜切換時，如何保證主用戶和次用戶的QoS以及如何提高系統的整體性能，都是需要研究的問題。
　對多用戶競爭共享中的協調分配機制研究較少，對各用戶服務質量保障方面的研究尚未見文獻涉及。
參考文獻
[1] MANGOLD S, BERLEMANN L, WALKE B. Equilibrium analysis of coexisting IEEE 802.11e wireless LANs[C]. In Proc. IEEE PIMRC’03, Beijing, China, Sep. 2003:321-325.
[2]  ATTAR A, NAKHAI M R,   AGHVAMI A H. Cognitive radio game: a framework for efficiency, fairness and QoS guarantee[J]. IEEE Communications Society,2008:4170-4174.
[3] FRIDMAN A, WEBER S, DANDEKAR K R, et al. Cross-Layer ulticommodity capacity expansion on ad hoc wireless networks of cognitive radios[J]. IEEE Communications Society, 2008.
[4] AL-FUQAHA A, KHAN B, RAYES A, et al. Opportunistic channel selection strategy for better QoS in cooperative networks with cognitive radio capabilities[C]. IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS, 2008, 26(1):156-167.
[5] CHEN Yan, YU Guan Ding, ZHANG Zhao Yang, et al. On cognitive radio networks with opportunistic power control strategies in fading channels[J]. IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS, 2008,7(7):2752-2761.
[6] SHI Q, TAUBENBEIM D, KYPEROUNTAS S, et al. Link maintenance protocol for cognitive radio system with OFDM PHY[J]. IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2007:440-443.
[7] ZHU X, SHEN L, YUM T-S P. Analysis of cognitive radio spectrum access with optimal channel reservation[J]. IEEE Communications Letters, 2007, 11(4): 304-306.
[8] WANG Li Chun,ANDERSON C. On the performance of spectrum handoff for link maintenance in cognitive radio[J]. Wireless Pervasive Computing, 2008. ISWPC 2008. 3rd International Symposium on7-9 May, 2008: 670-674.
[9] GIUPPONI L,PEREZ-NEIRA A I. Fuzzy-based spectrum handoff in cognitive radio Networks[J]. Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications, 2008. CrownCom 2008. 3rd International Conference on15-17 May, 2008: 1-6.
[10] SU Hang ; ZHANG Xi. Channel-hopping based single transceiver MAC for cognitive radio networks[J]. 2008: 197-202.
[11] WANG Chun Li , WANG Chung Wei . Spectrum handoff for cognitive radio networks:reactive-sensing or proactive-sensing[J]. IEEE, 2008:343-348.
[12] LIU Hong Jie, WANG Zhong Xu, LI Shu Fang, et al. Study on the performance of spectrum mobility in cognitive wireless network[J]. 11th IEEE Singapore International Conference, 2008:1010-1014.
[13] TIMMERS M, POLLIN S, DEJONGHE A, et al. Accumulative lnterference modeling for cognitive radios with distributed channel access[J]. Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications, 2008: 1-7.
[14] HONG Xue Min, WANG Cheng Xiang,  THOMPSON J. Interference modeling of cognitive radio networks[J]. Vehicular Technology Conference, 2008:1851-1855.
[15] LI Kin Fai, LAU Wing Cheong, YUE On Ching. Link restoration in cognitive radio Networks[J]. IEEE International Conference, 2008: 371-376.
[16] YU Wei, GINIS G, CIOFFI J M. Distributed multiuser power control for digital subscriber lines[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2002, 20:1105-1115.
[17] WANG Fan, KRUNZ M, CUI Shu Guang .  Spectrum sharing in cognitive radio networks[J]. INFOCOM 2008, The 27th Conference on Computer Communications, IEEE, 2008: 1885-1893.
[18] WANG W, LIU X. List-coloring based channel allocation for open spectrum wireless networks. Proceedings of  VTC, 2005.
[19] ZHANG Lan, LIANG Ying Chang, Yan Xin. Joint beamforming and power allocation for multiple access channels in cognitive radio networks[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2008,  26(1):38-51.
[20] RASHID M M, HOSSAIN J, HOSSAIN E, et al. Opportunistic spectrum access in cognitive radio net-works: a queueing analytic model and admission controller design[J]. IEEE GLOBECOM 2007 proceedings, 2007 :4647-4652.
[21] ZHENG H, CUI P. Collaboration and fairness in opportunistic spectrum access[J]. 2005 IEEE International Conference, 2005,  5: 3132-3136.