认知无线网络基础理论与关键技术研究论文-本科论文.doc

项目名称：
认知无线网络基础理论与关键技术研究
首席科学家：

起止年限：

依托部门：

一、研究内容
2.1拟解决的关键科学问题
高速增长的宽带无线业务需求对无线网络提出了更高的要求，无线网络演进正处于重大变革的契机点：环境变化、需求差异、技术进步、业务增长、投资保护等因素造就了众多异构的无线网络子系统并存的局面，给网络发展和建设带来极大困难，又无法满足用户日益增长的应用需求；同时无线网络中普遍存在资源静态管理，条块分割使用等问题，可用资源分布高度不均衡、资源短缺和浪费共存、使用方式不能根据需求和环境的变化动态调整等矛盾日益尖锐，造成了网络使用方式僵化、资源利用效率低下。这些问题已成为制约无线网络发展的主要瓶颈，而且日趋严重。这些现象的产生源于原有无线网络的设计思想：封闭式的静态网络工作模式。这造成了网络融合需求与当前孤岛式的异构网络的矛盾，以及动态环境与静态网络工作模式间的矛盾。
为了解决这些问题，使网络从静态工作模式发展到动态自适应工作模式，从单一封闭式网络发展到异构融合网络，必须具备对无线环境、网络环境、用户环境等的高度认知能力;在认知的基础上无线网络需以一定的衡量准则进行自主的决策控制，并借助重构的手段达到适变的目的。可以看出，这些问题的解决离不开认知、自主决策控制及重构这三个要素，而目前封闭静态的无线网络体系结构不具备这些要素和适变性能力，因此认知无线网络所面临的核心问题是解决无线网络体系结构的适变性问题，在此基础上研究无线网络多域环境的认知性问题，和认知无线网络管理与控制的自主性问题，上述三个问题就是本项目所凝练出来的科学问题。

科学问题一：认知无线网络体系结构的适变性问题
以适变性为特征的体系结构是认知无线网络的核心问题。在研究传统无线网络体系结构理论的基础上，项目组围绕认知无线网络的适变性特征，通过对认知理论与方法深入剖析，提出了新型无线网络结构模型。其基本思想是将控制信息和认知信息分离，抽取出“认知平面”和“认知流”，增强了无线网络的伸缩性和可扩展性，体现了认知无线网络的适变性特征。
传统静态封闭的网络结构严重制约了网络的发展，认知无线电的出现已使该问题得到初步缓解，然而，当前认知与控制信息混合承载的模式，制约了无线网络智能化水平的进一步提高。为了解决这些问题，本项目提出新型认知无线网络结构模型，将控制信息和认知信息分离，提出“认知平面”和“认知流”的全新概念，为建立灵活的网络框架、有效提高认知和决策效率奠定了良好的基础。其基本构建是其一将认知平面和业务平面、控制平面相分离，认知流独立于业务流和控制流；其二认知流存在于认知平面，承载认知信息、学习和推理信息、资源优化配置信息和智能决策信息，在认知网络各节点、实体中传递。我们初步的研究表明认知平面和认知流的引入体现了认知网络的多平面和适变性的特征，增强了网络的灵活性和可扩展性，是一个意义重大的科学创新思想。
本科学问题以此模型为基础，重点揭示体系结构内在要素对网络适变性的制约规律；研究网络性能局部与全局优化的关联关系；探索认知能力、自主能力与端到端重构能力的关系及其在网络中的分布规律。进而研究端到端可重构的理论、机理、模型，建立可预测、可评估、可调节的协同工作环境，解决现有静态无线网络与动态变化无线环境、多样性的业务间的矛盾问题；达到提升端到端效能和包容网络间的异构性的目标。

科学问题二：无线网络多域环境的认知性问题
无线网络多域环境的认知性问题是认知无线网络的基础问题。基于多平面的网络体系结构，构建无线网络多域认知基础理论框架。该理论框架提炼出“多域认知”新概念；并提出一个三层理论体系结构框架。
认知无线网络与认知无线电的明显区别之一是认知环境发生了变化，从无线环境拓展到网络环境与用户环境，形成多域认知环境。其每一域都包含种类繁多的认知信息，且域内域间的认知信息之间还存在错综复杂的关系，这样如何实现认知信息的海量摄入、认知信息的传递融合、认知信息的挖掘利用，是本项目必须解决的重要问题。
本科学问题面向多域认知环境，提出三层理论体系框架。其中“多域本地认知层”完成认知信息的海量获取，为认知流提供认知信息的海量摄入；“多域协同认知层”从有效表达、高效传递与分布处理出发进行一体化考虑，实现认知信息的合理流动与融合；“多域主动认知层 ”从预测推理角度挖掘深层含义，实现认知信息的高效运用。
这三层模型结合在一起，构成了无线网络的认知基础理论框架，解决多域认知信息的获取、表达、传递、共享、处理和预测的基础理论与科学方法，形成由单域认知向多域认知的飞跃。

科学问题三：认知无线网络管理与控制的自主性问题
认知无线网络管理与控制的自主性是认知无线网络的关键。认知无线网络的基本特征是能够根据认知结果，通过自主的决策来调整网络，以适应环境的变化，而端到端效能是认知无线网络调整的依据，也是衡量网络性能的标准，因此如何充分利用认知所获取的多域环境信息，针对资源共享、环境适变和异构网络融合等需求，建立自主管理与控制模型，设计认知无线网络自主传输机制，实现资源的智能、动态、优化管理，显著提升认知无线网络端到端效能，是认知无线网络必须解决的关键问题。
该科学问题重点研究支持“资源移动性”的矢量资源空间模型、支持动态频谱共享和异构网络融合的资源管理的自适应决策和智能控制机制，建立可变粒度联合资源分配方法；设计能够逼近网络传输容量且具有自主控制能力的传输机制,以及资源管理和传输机制的联合优化设计方法。
2.2主要研究内容
围绕上述三个关键科学问题，本项目拟从如下方面开展研究工作：
其中研究内容一“认知无线网络体系结构与协议研究”和研究内容五“端到端重构机理研究”针对科学问题一，研究内容二“无线网络认知基础理论与方法研究”针对科学问题二，研究无线网络认知的基础理论、建模方法和关键机制；研究内容三“智能的动态网络资源管理模型与控制机制研究”和研究内容四“基于认知的无线网络传输机制研究”针对科学问题三，探索认知无线网络自主控制与优化问题，为认知无线网络的构建提供深层次的理论与方法，指导研究认知网络体系结构与协议；研究内容六“认知无线网络验证演示平台建设与试验”将在实验验证平台、应用示范的开发方法方面取得突破，从而为本项目各项理论和技术成果提供验证和应用场景。

研究内容一：认知无线网络体系结构与协议研究
面向静态网络工作模式与动态环境的矛盾问题，围绕异构网络的融合问题，研究认知和控制分离的认知网络体系结构，基于认知平面和认知流，构建泛在的、异构的和可重构的认知网络框架，设计协议栈原型以支持网络的适变性，研究跨网络的、满足端到端效能的认知服务体系。主要研究内容如下：
l 多平面认知网络体系结构设计
l 具有认知、自主和重构能力的协议栈原型设计
l 认知网络的性能优化
l 满足端到端效能的认知服务体系
研究内容二：无线网络认知基础理论与方法研究
面向动态复杂的无线网络环境，围绕网络认知过程，确定多域认知的范畴，研究可认知信息获取、表达、传递、处理、预测和共享的基础理论与科学方法，创建多域认知理论框架，为认知信息的获取、组合、分析和处理等问题的解决提供指导性方法，为认知无线网络的研究奠定理论基础和方法支撑。主要研究内容如下：
l 多域认知理论体系和模型
l 多域本地认知理论与方法研究
l 多域协同认知理论与方法研究
l 多域主动认知理论与方法研究
l 动态环境认知策略研究
研究内容三：智能的动态网络资源管理模型与控制机制研究
为了解决传统无线网络适变性差、资源利用率和效率不高等问题，有效提升网络资源利用率和端到端效能，对智能的动态资源管理模型与控制机制进行探索研究，通过自适应用户环境、网络环境和无线环境的变化，动态调整管理方法和控制策略，实现资源的智能、动态、按需获取，为建立自管理、自保护、自适应、自愈合的认知无线网络体系奠定基础主要研究内容如下：
l 矢量资源空间的基本理论和构建方法
l “资源移动性”控制理论和方法
l 动态资源管理的自适应决策模型和机制
l 网间资源联合管理理论与方法
l 智能资源矢量分配理论与方法
研究内容四：基于认知的无线网络传输机制研究
在复杂的多域环境（无线、网络和用户环境）下充分利用认知所获得的资源分布及状态信息，实现网络整体传输容量和端到端效能的最大化，适应未来异构网络融合的趋势和需要，支持用户根据网络环境和业务需求进行可重构的自主传输。主要研究内容如下：
l 认知无线网络传输容量分析
l 逼近传输容量的认知无线网络传输机制
w 支持空间频谱共享的传输信号设计
w 机会式干扰抵消（OIC）
w 认知多天线与认知波束成形
l 认知无线网络传输自主控制和适变机制
研究内容五：端到端重构机理研究
研究异构多模系统体系结构的一般规律,建立高适应性、高速、高效能、可管理、可控制、可运营的重构系统模型及相关协议原型，研究协议系统、体系结构针对重构的优化，建立网络重构理论框架，给出重构评估机制，以端到端效能为目标实现网络高效自主适变。主要研究内容如下：
l 端到端重构管理框架模型与构建方法
l 网络行为的细粒度分解与功能重组的方法
l 网络、协议可重构性与重构机制
l 重构效率、安全等问题的评估机制
研究内容六：认知无线网络验证演示平台建设与试验
在适变的无线认知网络总体设计思想下，根据无线认知网络的基础理论、无线认知网络体系结构以及网络自主传输、控制与优化的原理和方法，建设认知无线网络验证演示平台，验证并评估相关理论与关键技术。主要研究内容如下：
l 建立适变的、多平面的无线认知网络框架
l 验证多域信息认知的原理、机理和方法
l 验证与演示认知无线网络的关键技术和方法
l 监测与分析网络功能和性能，评估网络端到端效能

二、预期目标
3.1总体目标
本项目将紧密配合国家中长期对于科技创新和社会发展的重大需求，站在国际相关领域的前列，对下一代认知无线网络中若干极具挑战性的重要基础科学问题进行研究并加以解决。
总体目标为：
1） 为国家中长期信息领域的若干前沿技术和重大专项研究提供坚实的理论基础。在基础理论与关键技术方面取得一批具有原创性的研究成果并达到国际领先水平，面向ITU、IEEE、3GPP等国际标准化组织，形成认知无线网络的一系列具有自主知识产权的国家、国际标准。拟提出的主要标准包括以下方面：
l 认知无线网络体系结构的相关标准
l 多域认知相关标准
l 认知网络自主传输、资源管理控制机制相关标准
l 端到端重构相关标准
2） 创建基于多平面的认知无线网络体系模型与理论；建立多域认知理论与方法；提出基于认知的自主无线传输、资源管理和控制原理与机制；创建自主端到端重构理论并给出重构机理
3） 为保障我军信息系统特别是军事通信系统在复杂电磁环境下作战效能的发挥提供理论技术支撑。
4） 加强优秀骨干人才培养，提高我国在该研究领域的国际地位。
项目在五年时间内的可量化指标：
1） 完成SCI可检索的高质量学术论文100篇以上，授权国内外发明专利30 项以上，提交国际相关标准、草案10条以上，完成专著5本以上。
2） 培养青年学术骨干20名以上，培养博士生、博士后100名以上。
3） 项目组成员在国际标准化组织以及相关组织上承担副组长以上职务2－4人次。
4） 组织大型国际学术会议3-5次。
5） 建立一个能够展示项目理论成果的综合实验验证平台。
3.2五年预期目标
Ÿ 建立认知平面、业务平面和控制平面分离的具有适变特性和端到端重构能力的认知无线网络体系结构，提出认知和控制分离的设计思想，引入新的认知平面，以及承载认知信息的认知流，建立灵活的逻辑统一网络框架，增强无线网络的认知、自主和端到端重构能力，达到有效解决异构网络融合的目标；
Ÿ 提出认知平面的统一协议描述语言，建立融合认知功能的协议栈原型；
Ÿ 针对认知无线网络的异构适变特征、分布式结构，以提高端到端效能为目标，提出应用分布式信号处理、分布式优化与网络编码等认知无线网络性能优化的完整理论；
Ÿ 创建多域认知分层理论体系框架，研究无线环境、网络环境与用户环境各个域内与域间的关联关系和作用规律，并基于该体系框架，深入探究多域认知的工作机理，创建认知信息的流动模型；
Ÿ 提出多域认知理论中认知引擎的基本概念，建立基于认知引擎的认知行为模型；
Ÿ 创建基于变换域信号处理、分析及多域感知的模型，对信道容量进行理论分析，研究提升系统容量的技术实现手段，达到系统容量的有效提升；
Ÿ 研究基于压缩感知理论的数据处理方法，消除多维频谱信息的冗余性，从而提高网络信息的容量；
Ÿ 提出基于多维空间的动态频谱空穴检测的理论及相应方法，并建立和完善相应的评价体系；
Ÿ 在多维多域环境下，提出基于网络编码的多维认知信息联合表达方法，基于多维认知信息联合表达的方法，提出多维认知信息联合表达与信道能力映射的机制；
Ÿ 给出一种高效的多域认知信息的多认知节点协同方案，利用网络编码等相关理论，提出一种认知信息系统传输的有效方法；
Ÿ 提出一种基于多智能体协同的认知信息处理方法和一种有效的多域认知信息融合方法；
Ÿ 提出并建立基于软件无线电平台的认知无线网络多域主动认知模型，提出基于人工智能算法的认知无线网络在线强化学习、离线内省学习基础理论与方法，提出认知无线网络的知识共享与重用方法，提出面向不同系统能力需求下的认知策略问题和不同策略下的认知决策机理，使得无线网络从被动认知向主动认知演进，真正具备学习能力；
Ÿ 提出认知环境无线资源表征结构，形成有关资源空间和相关概念的理论体系提出管理结构、维护控制方式和管理层面信息交流的规则协议；针对频谱移动性和用户移动性形成矢量资源分配方法、优化的资源控制方法和用户切换协议；设计复杂网络下动态资源管理和控制实现方法，建立认知无线网络资源管理体系；
Ÿ 得到不同网络模式、应用场景、信道条件的认知无线网络容量与容量域的计算方法和量化结果，以及逼近容量的无线传输体制的设计准则；
Ÿ 针对不同的认知无线网络模式和应用场景，从最大化系统容量和用户公平性的角度，形成认知无线网络中多用户、多天线、多载波无线传输信号处理理论方法；
Ÿ 针对认知无线网络模式的适变特性，基于对环境、网络和用户的认知信息，得到与网络模式匹配的认知无线网络无线传输自主控制理论与适变机制，通过自学习、自推理，提出满足网络用户端到端的效能需求的无线传输模式进行一体化优化控制方法；
Ÿ 提出具有自学习和先验智能决策能力的端到端重构机制，提出基于组件的协议拓扑概念，设计具备可重构能力的协议栈，使得协议栈能够依据业务环境和网络环境进行自主调整，从而实现异构无线网络的灵活、高效融合；
Ÿ 建立适变的、多平面的认知无线网络框架，对认知无线网络平台的框架进行建模，详细设计验证演示平台的功能模块，将项目各个课题研究成果应用到各功能模块中，设计独立的应用场景对功能模块的功能性能进行仿真；
Ÿ 将设计的演示平台的功能模块部署到实际环境中，并进行整合、测试、数据分析，对整个项目周期内的研究成果进行验证。
三、研究方案
4.1学术思路
本项目将针对以端到端效能为目标、以自主适变为属性的认知无线网络，全面系统地研究其基础理论及关键技术。首先构建包含多平面的新型无线网络体系结构模型，在此基础上，提出无线网络认知理论及方法，提出面向端到端效能的资源管理与控制理论及方法，最终形成系统性的认知无线网络理论体系。
首先，为达到认知无线网络可认知性、适变性和自主优化能力的内在统一，本项目提出构造基于多平面的、具有适变特性的认知无线网络体系结构，将认知平面从控制平面中分离，通过智能映射形成网络的逻辑统一，增强无线网络的认知、自主和端到端重构能力，并在此基础上建立满足端到端效能的认知服务体系，从而达到有效解决异构网络融合的目标。
其次，从多平面的角度出发，以适应认知无线网络的自主决策、网络重构与端到端性能的需求为目标，提出具有预测推理能力的多域认知理论与方法。针对认知无线网络如何实现认知信息的海量摄入、传递融合与挖掘利用问题，从多域本地认知研究入手，为认知流提供认知信息的海量摄入；从有效表达、高效传递与分布处理出发进行一体化考虑，实现认知信息的合理流动与融合；从预测推理角度进行认知信息的挖掘，实现认知信息的高效运用。
再次，通过建立认知无线网络的矢量资源空间模型，并分析广义资源矢量的空间特征和“资源移动性”，对网络资源的动态特征进行刻画。提出认知无线网络的自适应决策理论和联合资源分配方法，建立认知无线网络的传输模型和逼近网络传输容量的传输体制设计准则，以有效解决网络资源差异性所引起的静态、离散管理、可控性差的难题。
最后，基于上述研究成果，构建认知无线网络验证演示平台，面向异构网络融合的典型应用场景，进行综合实证研究。
综上，本项目的总体学术思路是：以多平面的、具有适变特性的网络体系结构为依托，以具有预测推理能力的多域认知理论与方法研究为切入点，以自主资源管理、适变的无线传输和端到端重构为手段，形成系统性的认知无线网络原理、工作机制以及体系结构标准。
4.2技术途径
4.2.1 认知无线网络体系结构与协议研究
本项目所提出的认知无线网络结构分为三部分：异构无线网络、认知逻辑网络和满足端到端效能的认知服务体系。认知无线网络的新型体系结构模型。其中异构无线网络包括GSM、WCDMA、TD-SCDMA、WLAN、802.22、WiMAX以及LTE等。
在认知逻辑网络中，通过引入智能映射机制，可以将异构网络映射为一个统一网络。提出认知平面和认知流的概念，通过引入新的认知平面，将认知和控制相分离，可以有效的提高认知和决策效率，增加认知网络的灵活性。
业务流在业务平面的各层协议间传递；控制流在控制平面的各层协议间传递。认知流指从外部环境摄取的认知信息以及经过学习/推理/决策得到的反馈信息，在认知平面的各层协议间传递。认知流是一个全新的概念，它独立于业务流和控制流，承载环境认知信息、学习和推理信息、资源优化配置信息和智能决策等信息，在认知网络相应节点/实体中传递，从而增强无线网络的认知、自主和重构能力。
基于统一的逻辑网络，可以提供网络各节点/实体之间、网络与网络之间的合作平台，构建满足端到端效能的认知服务体系。

（1）认知网络结构设计
异构无线网络的环境信息是动态变化的，需要研究智能映射机制对各种动态信息进行统一处理。进而研究动态组网方案，通过自适应的任务划分和智能拓扑构建，使认知无线网络具有自主选择异构网络，智能适配网络变化的能力，从而保证端到端的效能。在此基础上，提出业务/控制/认知平面的划分准则，进一步分解和设计具有认知、自主和重构能力的功能实体。
（2）协议原型设计
协议原型设计的目标是构建与具体技术和设备无关的，可以适应多种网络的统一协议结构。基于认知平面、业务平面和控制平面的划分，建立各平面的交互模型，对各平面的功能和协议进行设计。进一步提出基于策略的具有认知能力的协议优化策略和方法，提高网络的运营效率。
（3）网络性能优化
引入认知平面，采用自主优化的手段，从无线传输、动态频谱管理与联合的无线资源管理几个不同层面提高网络整体资源利用效率，解决有限的网络资源与不断增长的业务需求的矛盾，达到异构网络自主无线传输、智能无线资源管理和控制机制的最优化。端到端效能优化问题可以归结为多个个体的竞争和协作问题，这些问题可通过凸优化、博弈论等数学工具进行建模分析和优化，提出优化策略。
（4）满足端到端效能的认知服务体系
在认知服务体系中，本课题建立移动业务的认知模型、端到端效能评价方法以及认知无线网络优化机制。基于认知平面与认知功能实体，可以对各种移动业务进行认知功能建模，获取主/客观技术参数，用于端到端效能评价模型。
端到端效能的指标体系既包括QoS指标（如误码率、时延、吞吐量、容量等），也包括用户满意度指标（如业务可用性、易用性、保真度、费用等）和网络满意度指标（如网络适变性、网络运营成本、网络匹配度等）。对于传统无线网络，主要关注QoS指标，对于用户/网络满意度难以完全满足。而认知无线网络通过端到端可重构和网络适变方式，可以充分满足端到端效能的指标要求。我们需要针对端到端效能，建立评价准则和评价模型，然后得出一个综合的评价结果。
在此基础上，为了提高端到端效能，需要进一步研究认知逻辑网络与端到端效能评价体系的信息交互机制，从而实现自主优化的功能。
4.2.2 无线网络认知基础理论与方法研究
针对海量认知信息的摄入问题、认知信息的泛滥问题、认知信息的挖掘等问题，本课题提出了多域认知理论与方法，，框架分为三层：多域本地认知层、多域协同认知层与多域主动认知层。多域认知理论与方法的研究方案如图3所示。研究思路是首先构建认知理论体系；其次在重点研究无线频谱认知的基础上，研究多域本地认知，实现认知信息的海量摄入；继而针对海量认知信息，从有效表达、高效传递与协同处理出发进行一体化研究，实现认知信息的合理流动与可信融合；然后从预测推理角度进行认知信息的挖掘，实现认知信息的高效运用；认知信息的挖掘包括从不完全的认知信息得到较为完整的认知信息，从先验认知信息得到预测认知信息；最后，研究面向不同系统能力和需求的动态环境认知策略。

（1）多域本地认知理论与方法研究
多域本地认知以信号检测与估计、模式识别等理论为基础，从无线环境、网络环境、用户环境三域出发，进行认知信息的获取机理研究。建立资源空间感知模型，提出多维边缘检测方法，确定资源的占用边界提升频谱的利用率；从异构网络的类型识别、路由质量、网络状态、网络配置、网络行为等角度出发，研究网络环境认知；通过对业务感知机理、用户需求等方面研究实现用户环境认知，使得用户需求能够与无线网络能力动态匹配，从而保证了端到端效能。三个空间域分别从参量、状态、行为三个属性域进行认知信息的获取机理研究。多域本地认知将实现本地范围内环境认知信息的获取，为认知流提供输入。
在本地认知中，无线环境的认知是较为复杂困难的，特别是无线频谱环境的认知。本方面研究将以频谱检测为中心建立超频谱空间多维综合感知模型，采用小波等时频分析方法，并结合分布式协同定位和地理信息，实现多维空穴的边缘检测。
（2）多域协同认知理论与方法研究
以数据挖掘、网络编码等理论为基础，进行认知信息的有效表达、高效传递、分布处理，融合等方面的研究。研究认知信息的有效表达、映射方法，在维护认知信息的完整性和无二意性前提下提高信息表达的效率；提出采用认知信息节点融合与分离技术来实现高效的认知信息传递方法。拟采用多智能体协同的基本思想进行多域认知信息的分布处理；采用证据理论来融合认知用户的感知信息，提升认知信息的融合性能。
（3）多域主动认知理论与方法研究
本部分研究内容包括预测推理、学习算法与认知信息共享，侧重在前两个问题的研究。研究中以机器学习等理论为基础，研究认知参量随环境变化趋势，建立预测推理机制，将传统的认知-溯源决策-反应环缩减为认知-反应-修正环；以环境认知信息为基础，考察已有的机器学习方法，或对几种学习方法进行融合，选择收敛性、稳定性、处理能力等方面均能满足认知网络要求的学习方法。
（4）动态环境下的认知策略研究
面向系统能力和需求，研究在简单环境与复杂环境、即时响应环境与延时响应环境、动态确定响应环境与模糊响应环境、多目标多精度响应等不同环境下的策略准则和机制，以及不同策略准则下的决策手段。
4.2.3 智能的动态网络资源管理模型与控制机制研究
在感知、学习、推理等智能引擎的支撑下，通过对无线环境、网络环境和用户环境的认知，获得可用的认知资源、频谱资源限制、网系分布、地理条件等资源，在资源空间内形成矢量资源池。为了实现异构网络中端到端效能的目标， 利用资源共享博弈等动态管理和优化模型，通过网络认知单元的信息交互和协调，形成优化的资源分配方案和控制方法，实现认知网络中资源的动态、智能管理与控制机制。智能的动态网络资源管理与控制的研究方案：
1）动态矢量资源的基本理论和构建方法
任何资源和资源需求都可以用广义矢量资源空间网格中的一个矢量来表示。依据资源分布，建立资源使用约束条件，将资源矢量划分为可用资源矢量、己用资源矢量和禁用资源矢量。资源使用的决策实际上就可转化为可用资源矢量和资源需求矢量匹配的过程。 在这种思想的指导下，根据不完整、不一致和不确定的资源信息，利用广义矢量资源空间网格，实现资源特征信息的识别、汇聚、组织、描述，建立认知无线网络统一的资源特征描述和表达方法。

2）认知无线网络资源动态管控理论
为了实现网络资源的有序和优化共用，面向异构无线网络资源按需获取的目标，建立动态无线资源智能管控的基本理论。利用认知无线网络下资源博弈的特点，通过在纯策略的模型中引入策略选择的顺序、外生事件概率等多种关键因素，扩展博弈理论，形成基于多用户博弈的动态资源管理控制机制和方法。
为了实现跨网系资源的联合优化共用，需要研究网间无线资源联合管理的理论与方法。首先根据网间协调使用准则，建立联合管理目标函数，然后利用动态门限检测手段，分析网间资源联合使用需求，确定联合管理策略，实现对资源的协调和一体化优化利用。
将资源使用情况变化、资源的占用和释放等动态行为，抽象为资源移动性特征，并对其进行统一的矢量建模，然后建立多个用户之间“资源移动性”的关系并进行分析，研究“资源移动性”对资源管理的影响，建立多用户资源管理控制机制和方法。
3）认知无线网络资源动态分配方法
首先，在资源矢量空间，利用神经网络、博弈论及拓扑演化等技术，对资源使用需求、资源调整需求等进行多粒度的矢量建模，通过可用资源矢量的相关分析，给出可分配资源的预案，进一步考虑端到端效能，通过多目标优化，给出资源使用的优化分配方法。
4.2.4 基于认知的无线网络传输机制研究
基于认知的无线传输机制的工作机理，分为自主控制与适变机制和认知传输体制两部分。自主控制与适变机制根据对多域环境的认知，结合资源管理与配置信息，针对端到端的目标，通过学习和推理，得到匹配网络模式的最佳传输模式，通过与无线传输处理进行交互，控制无线传输的模式和方法，以匹配网络模式。认知传输体制部分则通过与控制和适变机制部分的交互，利用其获知多域环境的认知信息、资源配置信息和端到端效能目标后，得到与认知无线网络环境相匹配的最优传输参数和信息处理模式。

基于上述工作机理，研究的方案：以满足认知无线网络端到端效能的无线传输机制为目标，以认知无线网络端到端的无线传输容量分析和基于认知的无线传输的自学习、自推理与自适变机制研究为出发点，最终获得逼近网络传输容量的具有自主控制和适变能力的认知无线网络传输机制。
研究认知无线网络的传输模型对于揭示其容量随动态网络环境的变化规律以及认知对容量的影响和作用都具有重要的意义。通过建立认知无线网络的异构优先级（主次）传输模型和对等共存传输模型，利用网络信息论中关于干扰信道理论、具有信道边信息（side information）的信道容量理论以及现有无线网络容量理论，在完全认知和不完全认知的条件下，得出认知无线网络端到端传输的容量并获得逼近该容量的传输体制设计准则。
基于传输容量的研究结果和逼近容量的传输体制的设计原则，研究适合于认知无线网络的新型传输方法，主要包括：1）支持空间频谱共享的传输信号设计：由于认知无线传输链路在频谱共享的条件下实际上可以等效为收发状态不完全一致且谱受限的随机波形信道，因此必须在谱受限和次优先级限制条件下，最优地设计能满足网络干扰约束、并支持认知无线网络多用户接入并易于自主接收和分离的认知传输信号，从而实现真正的共享传输；2）机会式干扰抵消（OIC）：为实现异构网络之间的频谱共享，认知无线网络可以在无线环境感知和自主学习的基础上根据主网络信号的各种特征来自主地择机抵消其干扰，从而实现自身的最佳传输。这是多用户信息论中强干扰信道有关理论在认知无线环境中的绝妙运用。3）认知多天线与认知多波束成形（Cognitive Beamforming）：多天线作为宽带无线通信系统中容量增强的主要手段，在认知的条件下却受到极大的限制，即除发送功率约束之外，还受到由主网络所决定的干扰功率约束，只有充分考虑上述两种约束才可能最佳空时传输模式。作为利用多天线提高频谱共享效率的新型手段，认知多波束成形在动态跟踪主用户的干扰特征的基础上，机会式地采用正交或者空间谱受限的波束来进行传输，从而显著增加空间频谱共享的效率和自由度。
另一方面，基于认知的无线传输自主学习、自推理、自适变机制，研究无线传输与网络模式匹配的自主适变机制和方法。从马尔可夫决策过程和博弈论出发，完成局部区域的无线传输资源动态集构建，并在局部信息条件下，运用非完全信息的合作博弈方法完成网络所需无线传输资源子集的动态选择与组合，为网元间传输提供最优化无线传输资源，解决无线传输资源的自主控制问题。在异构网络融合的场景中，采用允许非互易协同（non-reciprocal cooperation），基于非合作博弈理论，研究并建立自主传输的效用函数模型，通过理性用户的本地决策，决定参与传输的活动节点集合。
4.2.5端到端重构机理研究
在对认知无线环境、网络环境和用户环境的认知并智能决策后，需要利用重构机理，执行接收到的策略信息并作用于环境。这一过程的实现是提升端到端效能的重要途径。认知无线网络中的端到端重构机理研究在多域认知的基础上，以端到端效能为目标，形成优化的重构方案，实现网络高效自主适变。
端到端重构通过异构无线通信系统中所有相关功能模块和网元之间的配合与协同，构建重构管理框架，并根据框架中的相关功能模块设计重构机制。1）构建端到端重构管理框架
在认知无线网络体系结构中建立相应的功能模块进行重构管理实现端到端重构，其中包括重构策略、重构管理、重构软件服务等不同的功能模块。这些功能模块负责不同网络域的网元重构行为，通过规范化的信息交互、协调，并通过认知、学习等过程，形成最佳的重构策略。不同逻辑实体之间需要建立高效的网络拓扑以及灵活的网络部署和规划，并设计标准化的接口、协议、流程，进而能够实现整体网络和终端的重构管理与控制。所有逻辑实体以及它们之间的相互对应关系、接口协议、信令流程等构成了端到端重构管理平台。
为了能够实现自主端到端重构，各网络协同工作，形成有机的整体。因此，本课题将自主控制引入到端到端重构管理平台，使其具有开放、灵活的信息交互和共享机制，并具有自主学习和决策能力，进而形成自适应的重构策略，有效控制各网络域中的重构过程。
2）端到端重构机制
首先，利用网络重构的细粒度构件化方法，分析重构的模式和参数等，并定义一系列通用的构件模块，将重构对象及其重构行为，包括协议、软件、模式等，进行模块化分解。运用软件系统工程设计思想进行构件功能及粒度的划分，并使用图论及方法对构件关系进行抽象和关联，进而实现高效的重构。
其次自主重构要求做到根据不同环境进行有效的重构，以端到端效能为目标，设计从高层到底层目标策略的智能目标转化方法，并结合构件化分解方法，形成自主端到端重构功能。此外，需要研究构件模块的描述方法和度量空间，具体化其构件对重构性能和服务的影响，构造构建模块的度量矩阵和重构的度量方法。本课题将设计智能检测和触发方法，并基于目标策略的映射和构件模块度量空间，进行构件模块的最优筛选，建立最优的重构方法。提出基于组件的协议拓扑概念，设计具备可重构能力的协议栈，使得协议栈能够依据业务环境和网络环境进行自主调整，从而实现异构无线网络的灵活、高效融合。
最后，本课题将定义重构性能能的关键指标，如重构构件模块数量构件模块的可重构性、构件模块的实际匹配程度、重构运行的效果等，设计指标相应的度量空间，研究自主评估机理，进而提高自主重构中的自学习和自优化能力。
4.2.6认知无线网络验证演示平台建设与试验
在适变的无线认知网络总体设计思想下，根据无线认知网络的基础理论、无线认知网络体系结构以及网络自主传输、控制与优化的原理和方法，建设认知无线网络验证演示平台，验证并评估相关理论与关键技术。
演示平台的设计以理论分析为依据，通过建模、仿真、分析，首先设计验证平台，再针对平台得到的数据进行再分析和反馈，指导理论研究，重新修正建模与仿真方法，最终完善设计，从而达到有效评估本项目提出的理论、方法与关键技术的目标。
验证演示平台从功能上由4部分组成，1）认知无线网络体系结构的验证与演示。实现认知无线网络功能实体，认知平面、网络业务平面和控制平面的接口，实现各平面协议及信息交互，达到认知与控制功能的分离，从原理上演示与验证基于多平面的、满足适变性的认知网络运行方式；2）多域信息认知原理、机理和方法的验证与演示。平台实现从无线环境、网络环境和用户环境对认知信息的获取、挖掘、组合、分析、推理，最终形成认知流，并对这一认知过程中的基础理论和关键算法进行验证； 3）认知无线网络的关键技术和方法的验证与演示。包括动态组网、拓扑构建、资源分配与管理算法、自主传输算法和端到端重构相关算法等，对异构网络的自主和可重构功能进行验证。4）平台在综合考虑无线环境、网络环境和用户环境因素的基础上，验证认知网络评估理论与标准，对网络性能等进行监测与分析，评估网络端到端效能。
验证演示平台不仅将验证演示新型认知网络的功能，还将演示现有网络与基于多平面的认知无线网络的融合关系与及现有网络向智能化网络演进的方案，演示系统中网络包括现有的蜂窝网络（GSM/GPRS、cdma2000）、城域网络（WiMax）、短距离无线网络（WLAN802.11/b/g/n）以及未来的具有认知功能的网络等。终端包括现有的各种网络制式的终端和基于软件无线电和认知无线电的可重构终端。现有网络可作为虚拟认知网络的接入部分，通过智能映射机制，分配统一的网络标识，进行统一地管理与控制，就可以穿越该网络访问不同类型的其它网络，具有较强的适变性，而且还利用对无线环境、网络环境和用户环境的认知结果，进一步提高网络的性能，异构网之间不再是简单的互联互通，而是达到高层次、高效率的融合。
4.3主要创新点与特色
（1）提出认知和控制信息分离的认知无线网络结构模型
本项目在国内外首次创建了认知平面、业务平面和控制平面的具有适变特性和端到端重构能力的认知无线网络体系结构。创新地提出认知和控制分离的设计思想，引入新的认知平面，以及承载认知信息的认知流，建立灵活的逻辑统一网络框架，增强无线网络的认知、自主和端到端重构能力，达到有效解决异构网络融合的目标。
（2）提出具有预测推理能力的多域认知理论与方法
本项目创新性地提出了具有预测推理能力的多域认知理论与方法。它超越了传统认知无线电的范畴，提出了一个包括多域本地认知层、多域协同认知层和多域主动认知层的三层认知理论体系框架。有效解决了认知信息的海量摄入、传递融合和挖掘利用，实现了由单域认知到多域认知、用户级认知到网络级认知的飞跃。
（3）提出支持“资源移动性”的矢量资源空间模型、自适应决策方法以及支持可变粒度的联合分配方法
本项目创新性地建立了认知无线网络的矢量资源空间模型，提出了 “资源移动性”概念，刻画了网络资源的动态特征。此外在资源博弈决策的基础上，提出了认知无线网络的自适应决策理论，并通过对需求、资源的多粒度建模，形成了支撑可变粒度的联合资源分配方法，有效解决了网络资源差异性所引起的静态、离散管理和可控性差的难题。
（4）提出逼近网络传输容量的具有自主控制和适变能力的认知无线网络传输机制
本项目在多域认知的基础上，建立认知无线网络的动态传输模型，并在端到端效能约束下获得其传输容量，创新性地提出具有自主控制和适变能力的认知无线网络传输机制，建立逼近其传输容量的传输体制设计准则，揭示该容量随认知无线网络动态环境变化的规律。
（5）提出具有自学习和先验智能决策能力的端到端重构机制
本项目提出具有自学习和先验智能决策能力的端到端重构机制，提出基于组件的协议拓扑