劉 瑞，朱詩兵，李長青，帥海峰

(航天工程大學(xué) 航天信息學(xué)院，北京 101416)

0 引 言

隨著現(xiàn)代社會(huì)對(duì)通信需求的增長以及衛(wèi)星通信技術(shù)的發(fā)展，衛(wèi)星通信逐漸在許多傳統(tǒng)地面通信領(lǐng)域獲得實(shí)際應(yīng)用。由于衛(wèi)星通信具有覆蓋面積大、通信距離遠(yuǎn)、不受地形限制等優(yōu)點(diǎn)，能夠有效解決地面通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋率低[1]、對(duì)自然環(huán)境依賴高等問題，其在通信方式中逐漸扮演著越來越重要的角色，被廣泛應(yīng)用于軍事、商業(yè)、娛樂等各個(gè)領(lǐng)域。近年來，天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)[2]成為了衛(wèi)星通信的一個(gè)新的發(fā)展方向，我國“十三五”規(guī)劃中也明確了要建設(shè)天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)，因此需要越來越多的衛(wèi)星接入資源。同時(shí)由于衛(wèi)星主要工作在Ka、Ku等較高頻段，其信號(hào)衰落也是衛(wèi)星通信中存在的比較突出的問題。因此，不管是日益增長的需求還是信號(hào)傳輸存在的問題，都需要更多的頻譜資源來應(yīng)對(duì)，但頻譜資源有限且不可再生，如何利用好現(xiàn)有的頻譜資源就成了衛(wèi)星通信系統(tǒng)中亟需優(yōu)化的問題。

雖然頻譜資源很珍貴，國際上的頻譜資源競爭也很激烈，但在目前的衛(wèi)星通信系統(tǒng)中，頻譜資源的利用率仍然很低，導(dǎo)致了資源“假性枯竭”的問題[3]。因此，要想滿足日益增長的通信需求，必須提高頻譜資源的利用率。一些學(xué)者提出了將認(rèn)知無線電(Cognitive Radio，CR)技術(shù)應(yīng)用到衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)中的構(gòu)想[4-5]，越來越多的專家學(xué)者開始對(duì)認(rèn)知衛(wèi)星系統(tǒng)進(jìn)行研究，該方向有較好的研究前景。

CR技術(shù)的核心在于“動(dòng)態(tài)的”頻譜接入[6]，在不干擾授權(quán)用戶的前提下，利用授權(quán)用戶的空閑頻段進(jìn)行通信，這就大大提高了頻譜利用率，能夠很好地解決資源“假性枯竭”的問題。目前CR技術(shù)已經(jīng)發(fā)展得較為成熟，但是與衛(wèi)星通信結(jié)合的實(shí)際應(yīng)用還較少。本文旨在分析總結(jié)認(rèn)知衛(wèi)星通信領(lǐng)域的相關(guān)方向，主要涉及三個(gè)方面：應(yīng)用場景、頻譜感知及頻譜分配和功率控制。下文將分析上述方向的現(xiàn)有研究成果及其不足，并展望未來的研究重點(diǎn)。

1 CR原理簡介

CR技術(shù)是Joseph Mitola博士[7]在1999年基于軟件定義無線電(Software Defined Radio，SDR)提出的用于提高無線電頻譜資源利用率的技術(shù)。CR有兩個(gè)重要特征：認(rèn)知和重構(gòu)。認(rèn)知是指能夠感知周圍的電磁環(huán)境，重構(gòu)是指CR系統(tǒng)根據(jù)認(rèn)知結(jié)果動(dòng)態(tài)地改變工作頻率、調(diào)制方式和功率等參數(shù)。

CR系統(tǒng)的核心就是發(fā)現(xiàn)和利用空閑的頻譜資源，即實(shí)現(xiàn)頻譜資源的動(dòng)態(tài)分配?？臻e的頻段被稱為“頻譜空穴”。在保證授權(quán)用戶正常通信的前提下，認(rèn)知用戶利用頻譜空穴進(jìn)行通信，當(dāng)授權(quán)用戶開始利用該頻譜空穴時(shí)，認(rèn)知用戶便跳躍到其他頻譜空穴[8]。圖1 是動(dòng)態(tài)頻譜接入的原理圖。

圖1 動(dòng)態(tài)頻譜接入原理圖

CR系統(tǒng)的基本工作原理如圖2所示，認(rèn)知用戶能夠感知外部頻譜環(huán)境，對(duì)感知結(jié)果進(jìn)行分析決策，自適應(yīng)調(diào)整工作參數(shù)。同時(shí)，CR系統(tǒng)可以將所有感知結(jié)果綜合分析、進(jìn)行決策，實(shí)現(xiàn)對(duì)頻譜的管理和分配，從而實(shí)現(xiàn)頻譜資源的共享，提高頻帶的利用率。

圖2 CR系統(tǒng)工作原理圖

2 認(rèn)知衛(wèi)星通信場景

如圖3所示，目前國內(nèi)外專家學(xué)者提出的認(rèn)知衛(wèi)星通信場景主要分為以下三類[9]：衛(wèi)星利用認(rèn)知無線電技術(shù)共享地面通信網(wǎng)絡(luò)頻譜資源[10-21]；地面通信網(wǎng)絡(luò)利用認(rèn)知無線電技術(shù)共享衛(wèi)星頻譜資源[22-25]；衛(wèi)星利用認(rèn)知無線電技術(shù)共享其他衛(wèi)星頻譜資源[26-30]。本文將列舉其中比較典型的通信場景。

圖3 認(rèn)知衛(wèi)星通信場景圖

近年來，一些研究[10-13]提出了一種地面固定業(yè)務(wù)與高密度固定衛(wèi)星業(yè)務(wù)在Ka頻段分享頻譜的場景，授權(quán)用戶和認(rèn)知用戶相對(duì)位置都是不變的，所以模型相對(duì)簡單。文獻(xiàn)[14-19]提出了一種基于中繼的認(rèn)知混合星地網(wǎng)絡(luò)，以解決用戶有時(shí)因?yàn)檎系K物等原因無法直接接收發(fā)送端信息的情況。

文獻(xiàn)[22-23]提出一種由衛(wèi)星(授權(quán)用戶)和蜂窩網(wǎng)絡(luò)(認(rèn)知用戶)組成的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)，為星地網(wǎng)絡(luò)的融合提供了借鑒。Kolawole等[24]將蜂窩網(wǎng)絡(luò)共享衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)頻譜的場景細(xì)化為多波束衛(wèi)星將頻譜與隨機(jī)分布的配備有多個(gè)天線的基站共享的場景。

文獻(xiàn)[26-29]提出了雙衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，即兩個(gè)衛(wèi)星系統(tǒng)在同一個(gè)頻譜帶覆蓋的區(qū)域內(nèi)同時(shí)工作，但是大多數(shù)研究都側(cè)重于靜態(tài)系統(tǒng)，其中的衛(wèi)星幾乎都是地球靜止軌道(Geostationary Earth Orbit，GEO)衛(wèi)星。對(duì)于非地球靜止軌道(Non-geostationary Earth Orbit，NGSO)衛(wèi)星，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)將發(fā)生動(dòng)態(tài)變化，模型將會(huì)更加復(fù)雜。由于目前SpaceX、Oneweb、中國航天科技集團(tuán)等正在部署巨型低軌(Low Earth Orbit，LEO)星座，所以構(gòu)建GEO衛(wèi)星與LEO衛(wèi)星頻譜共享模型必要性正在逐漸增加。Wang等[30]提出了LEO衛(wèi)星與GEO衛(wèi)星共享頻譜的模型，其中LEO衛(wèi)星為授權(quán)用戶，GEO衛(wèi)星為認(rèn)知用戶。

3 頻譜感知及頻譜分配

頻譜感知及頻譜資源分配是提高系統(tǒng)頻譜利用率的核心，即認(rèn)知衛(wèi)星系統(tǒng)利用頻譜感知技術(shù)感知到可用的頻段，系統(tǒng)再根據(jù)頻譜資源分配方案，給認(rèn)知用戶分配相應(yīng)資源。

Sharma等[26]在認(rèn)知衛(wèi)星通信的雙極化衰落信道中采用頻譜感知技術(shù)，對(duì)能量探測技術(shù)進(jìn)行了評(píng)估，證明了分級(jí)合并技術(shù)能夠提高系統(tǒng)效率。此外，作者還證明了在低交叉極化鑒別條件下，頻譜感知的效率能夠提高。在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[31]研究了不同組合技術(shù)對(duì)頻譜感知效率的影響，提出了最優(yōu)極化組合(Optimum Polarization Based Combining，OPBC)算法，證明了OPBC算法在犧牲了系統(tǒng)復(fù)雜度的前提下，相比其他算法在頻譜感知效率上有了很大的提高。

Min等[32]提出了一種基于綜合/混合協(xié)同衛(wèi)星通信系統(tǒng)時(shí)間協(xié)同頻譜感知模型的協(xié)同頻譜感知算法，同時(shí)引入了加權(quán)頻譜感知的概念，能夠在整個(gè)幀內(nèi)檢測授權(quán)用戶的存在，顯著提高了檢測概率并減少了干擾。在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[33]提出了一種基于頻譜機(jī)會(huì)的路由方案來提高傳輸性能，使節(jié)點(diǎn)能夠利用本地信息，找到本地可用信道，并對(duì)集群拓?fù)涔芾磉M(jìn)行了研究，提出了集群拓?fù)溥x擇中節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定因子的度量方法；通過搜索協(xié)同認(rèn)知用戶的數(shù)量，證明了它是一個(gè)關(guān)于感知帶寬比例的凸優(yōu)化問題。

文獻(xiàn)[34]針對(duì)衛(wèi)星認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中信號(hào)功率瞬時(shí)下降的問題，提出了一種基于信道狀態(tài)信息(Channel State Information，CSI)的頻譜感知算法。該算法引入了更新機(jī)制，利用之前檢測的CSI映射當(dāng)前的信道狀態(tài)統(tǒng)計(jì)信息，能夠克服陰影效應(yīng)對(duì)頻譜感知的影響，提高了感知的有效性和可靠性。

任榮凱等[35]介紹了雙門限協(xié)作頻譜感知算法，該算法能夠通過兩層判決來克服噪聲的不確定性，提高了頻譜感知的準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[36]提出了基于CURE層次聚類的協(xié)作頻譜感知算法，該算法復(fù)雜度低，效率更高，收斂時(shí)間更短，能夠適應(yīng)大數(shù)據(jù)背景下的快速運(yùn)算，適用于天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)中的巨量數(shù)據(jù)。畢然[37]基于衛(wèi)星-5G一體化網(wǎng)絡(luò)模型提出了在次用戶(Secondary User,SU)端使用附加偶極天線和應(yīng)用基于可靠性的加權(quán)協(xié)作頻譜感知算法的頻譜感知方案，分別用于解決能量檢測中的噪聲不確定性問題和信道衰落問題。

Lagunas等[38]提出了一種認(rèn)知頻譜開發(fā)框架，在下行鏈路中采用聯(lián)合波束形成和載波分配算法，在上行鏈路中采用聯(lián)合功率及載波分配策略和帶寬分配(Joint Power and Carrier Allocation，JPCA)算法，保證了對(duì)地面固定業(yè)務(wù)系統(tǒng)的保護(hù)，同時(shí)最大限度地提高了衛(wèi)星的吞吐量，但該研究主要是在下行頻段為17.7～19.7 GHz和上行頻段為27.5～29.5 GHz的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，向更寬的頻段拓展還需要進(jìn)一步的研究。同時(shí)，未來所提的方案還應(yīng)能夠應(yīng)用于移動(dòng)平臺(tái)上的認(rèn)知地面站和非地球同步軌道衛(wèi)星。文獻(xiàn)[39]對(duì)頻譜占用模型參數(shù)估計(jì)和未來信道狀態(tài)預(yù)測的頻譜不確定性進(jìn)行了量化，使用最優(yōu)頻譜感應(yīng)來檢測和跟蹤可用的信道，提出了離線和在線兩種頻譜分配算法，分別用于衛(wèi)星通信在延遲和干擾下信道可用度的不確定性的時(shí)不變和時(shí)變情況，能夠不斷地學(xué)習(xí)系統(tǒng)狀態(tài)，改變分配方案。

Wang等[40]利用古諾博弈模型描述了認(rèn)知用戶在完全和不完全CSI情況下的傳輸收益變化：針對(duì)完全CSI的情況，提出了一種分布式頻譜分配方案；針對(duì)不完全CSI的情況，提出了一種啟發(fā)式共享優(yōu)化方法，并通過簡化降低了系統(tǒng)的復(fù)雜性，系統(tǒng)利用歷史經(jīng)驗(yàn)信息對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，然后通過貝葉斯均衡理論來獲得唯一的最優(yōu)頻譜分配。Wang等[41]也利用了非合作博弈模型來解決信道選擇的問題，證明了文獻(xiàn)建立的模型是精確勢博弈，至少具有一個(gè)納什均衡解，在誤差(Trial and Error，TE)算法的基礎(chǔ)上提出了一種基于學(xué)習(xí)的分布式頻譜分配算法。為了簡化系統(tǒng)設(shè)計(jì)，對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，使其不需要大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來確定系數(shù)，擴(kuò)大了算法的應(yīng)用范圍，并且提高了算法的收斂性能。在文獻(xiàn)[40]基礎(chǔ)上，為了解決認(rèn)知用戶頻譜資源需求超過衛(wèi)星系統(tǒng)所能提供資源的情況，Li等[42]提出了一種基于議價(jià)博弈的資源分配方案，用來使整個(gè)通信系統(tǒng)在犧牲一定價(jià)值比較低的認(rèn)知信息的情況下，達(dá)到最大的效益，通過最優(yōu)消除策略來尋求貝葉斯均衡以獲得最優(yōu)的頻譜分配方案,但該方法要求認(rèn)知用戶具備歷史交互信息的統(tǒng)計(jì)分析和學(xué)習(xí)能力。同樣在頻譜資源不足的情況下，文獻(xiàn)[43]提出了非平衡矩陣轉(zhuǎn)化方法，克服了匈牙利算法只能解決平衡矩陣一對(duì)一問題的局限性，繼而提出了一種基于優(yōu)先級(jí)的頻譜分配算法，能夠保證優(yōu)先級(jí)高的認(rèn)知用戶有更高的概率可以獲得頻譜資源，同時(shí)提高了系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

文獻(xiàn)[44]根據(jù)小區(qū)內(nèi)用戶密度和頻譜隔離程度，提出了一種基于小區(qū)間公平性的星地綜合頻譜共享方案，與傳統(tǒng)的星地綜合頻譜共享方案相比擁有更優(yōu)的信噪比、吞吐量和小區(qū)公平性。Chen等[45]基于效率和公平性的角度權(quán)衡，提出了認(rèn)知星地網(wǎng)絡(luò)(Cognitive Satellite Terrestrial Network，CSTN)上行鏈路聯(lián)合功率和子信道的分配優(yōu)化模型，該模型考慮了干擾鏈路CSI過時(shí)時(shí)的最大容忍干擾中斷概率約束。文章給出了聯(lián)合資源分配問題的最優(yōu)解條件，得到了功率和子信道分配的封閉解。在解的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種聯(lián)合功率和子信道分配(Joint Power and Subchannel Allocation，JPSA)算法，具體實(shí)現(xiàn)了高效公平的資源分配方案，且該算法的復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于窮舉算法的復(fù)雜度。但該算法的前提是衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)控制中心(Network Control Center，NCC)必須知道每個(gè)子信道的干擾容忍閾值。在未來的工作中，由于多入多出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)和中繼技術(shù)在天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)中將得到廣泛的應(yīng)用，該算法還可以被拓展到MIMO和中繼場景中。

文獻(xiàn)[46]基于對(duì)頻譜有效性和可用度的定義，為認(rèn)知用戶分配最佳頻譜。文獻(xiàn)[47]在此基礎(chǔ)上提出了一種基于時(shí)分多址(Time Division Multiple Access，TDMA)和S-ALOHA的頻譜接入方式，用以提升網(wǎng)絡(luò)吞吐率性能。文獻(xiàn)[48]對(duì)基于圖論的貪婪分配算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了基于分組貪婪分配算法和基于最大收益的網(wǎng)絡(luò)資源分配兩種方法，用于認(rèn)知衛(wèi)星無線網(wǎng)絡(luò)，分別能夠有效提高小組網(wǎng)絡(luò)和整體網(wǎng)絡(luò)的資源均衡性，且都能夠有效地提高網(wǎng)絡(luò)總收益。文獻(xiàn)[49]提出了一種基于級(jí)聯(lián)前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多步預(yù)測算法，能夠通過學(xué)習(xí)分析主用戶(Primary User,PU)歷史頻譜占用情況，對(duì)未來主用戶行為進(jìn)行預(yù)測，從而保證頻譜資源的及時(shí)調(diào)度和分配，減少了對(duì)主用戶的干擾。

上述算法的對(duì)比如表1和表2所示。目前，大多數(shù)的頻譜感知及資源分配算法都側(cè)重于提高系統(tǒng)的頻譜感知效率和吞吐量，保證系統(tǒng)的公平性等方面。博弈論和最優(yōu)化理論是學(xué)者們比較青睞的方法，能夠較好地建立模型和解決優(yōu)化分配問題。在頻譜感知方面，由于衛(wèi)星通信信道易受到各種干擾、多徑衰落等因素的影響，傳統(tǒng)的頻譜感知方法，如能量檢測法、匹配濾波器檢測法和循環(huán)平穩(wěn)特征檢測法并不適用于衛(wèi)星認(rèn)知通信，目前更加側(cè)重于協(xié)作感知技術(shù)的研究。相比之下，文獻(xiàn)[32，34-37]提出的方法較為有效，因?yàn)樾诺拉h(huán)境是不停變化的且信道呈稀疏狀態(tài)，協(xié)同感知的方法能夠更加精確地分析頻譜環(huán)境，做出更優(yōu)的決策，但是協(xié)同感知也需要提高各部分的實(shí)時(shí)性和有效性，才能保證算法的靈敏度和準(zhǔn)確性。在頻譜分配方面，由于信道信息評(píng)估誤差和反饋時(shí)延導(dǎo)致完全CSI難以獲得[50]，提出的算法需要能夠適應(yīng)不完全CSI的情況，上述的文獻(xiàn)大多都考慮了該情況。但許多算法都要求處理中心具備一定的學(xué)習(xí)和運(yùn)算能力[39-42,44，49]，且為了追求更好的算法效果，都增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性，但目前星上處理能力發(fā)展還不夠成熟，計(jì)算能力還很有限，這一類算法不可避免地具有實(shí)時(shí)性不強(qiáng)的缺點(diǎn)。此外，文獻(xiàn)[44-45]還需要系統(tǒng)具有處理中心，不利于網(wǎng)絡(luò)的簡化。文獻(xiàn)[40-42]都是基于博弈論進(jìn)行的研究，在地面認(rèn)知無線電中，博弈論的研究和應(yīng)用已經(jīng)較為成熟，可以更容易的拓展到認(rèn)知衛(wèi)星系統(tǒng)中。

表1 各頻譜感知算法對(duì)比

表2 各頻譜分配算法對(duì)比

未來在星上處理能力得到一定發(fā)展后，各節(jié)點(diǎn)或中心的處理能力能夠有所提升，可以將人工智能和大數(shù)據(jù)理論與優(yōu)化算法結(jié)合，以達(dá)到更高的實(shí)時(shí)性和更好的算法效果。目前，頻譜感知和分配算法還應(yīng)降低算法的復(fù)雜度，減小計(jì)算量，相關(guān)研究可以側(cè)重于減少算法的收斂時(shí)間。此外，能夠適應(yīng)不同系統(tǒng)負(fù)載量，甚至資源不足情況的綜合性算法也是迫切需要的。

4 功率控制

衛(wèi)星系統(tǒng)是一個(gè)能量有限的系統(tǒng)，且信號(hào)功率容易受到星地距離、天線角度等因素影響[51]，要保證授權(quán)用戶不被認(rèn)知用戶所干擾，同時(shí)最大化收益，保證無線電資源的可靠通信和有效利用，必須進(jìn)行功率控制，目前很多研究都集中在功率控制的優(yōu)化上。

Shi等[52]提出了基于最大化時(shí)延限制容量和中斷容量的最優(yōu)功率控制算法，能夠很好地滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用的需求，從長期和短期兩方面考慮，認(rèn)知衛(wèi)星用戶分別采用平均功率約束和峰值約束來限制對(duì)地面基站的有害干擾。不足在于，文獻(xiàn)沒有考慮傳播延遲對(duì)認(rèn)知衛(wèi)星地面網(wǎng)絡(luò)性能的影響，同時(shí)模型是基于完全CSI的，在實(shí)際應(yīng)用中，由于信道估計(jì)誤差、移動(dòng)性和反饋延遲等原因，認(rèn)知衛(wèi)星地面網(wǎng)絡(luò)中通常無法得到完全CSI。在此基礎(chǔ)上，Shi等[53]基于衛(wèi)星鏈路的導(dǎo)頻信道估計(jì)和地面干擾鏈路的回退干擾功率約束，提出了一種新的功率控制方法，在保證地面用戶通信質(zhì)量的同時(shí)，最大限度地提高衛(wèi)星用戶的中斷容量，同時(shí)推導(dǎo)出了衛(wèi)星用戶中斷概率的封閉表達(dá)式。該方法能夠應(yīng)用在不完全CSI的場景中，更符合實(shí)際的認(rèn)知星地網(wǎng)絡(luò)。

Ruan等[54]根據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)延-QoS度量，充分考慮了認(rèn)知星地網(wǎng)絡(luò)存在的時(shí)延問題，提出兩種功率分配優(yōu)化方案，分別在滿足主用戶通信統(tǒng)計(jì)干擾約束和瞬時(shí)干擾約束的條件下，最大限度地提高認(rèn)知用戶的有效能量效率，通過Charnes-Cooper變換將凹凸優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為等價(jià)凸問題來求得最優(yōu)解，并基于解得的最優(yōu)發(fā)射功率，推導(dǎo)出了中斷概率的閉形表達(dá)式。此外，Ruan等[55]還提出了一種帶有偏好因子的“能量效率-頻譜效率”(Energy Efficiency-spectral Efficiency，EE-SE)權(quán)衡度量，能夠靈活地調(diào)整優(yōu)先級(jí)，保證能量效率(Energy Efficiency，EE)和頻譜效率(Spectral Efficiency，SE)，并且將基于EE-SE權(quán)衡度量的最優(yōu)功率分配方案應(yīng)用到認(rèn)知衛(wèi)星-車載網(wǎng)絡(luò)的場景中，得到了最優(yōu)的發(fā)射功率方案。文獻(xiàn)[56]又將該方法拓展到5G和認(rèn)知衛(wèi)星-車載網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的場景中。陳威龍等[57]基于能效因子和譜效因子的定義，提出了一種能效譜效聯(lián)合博弈算法(Combined Optimization Algorithm for Spectral Efficiency and Energy Efficiency，COASE)，能夠針對(duì)不同用戶的特點(diǎn)，最大化用戶的需求。

文獻(xiàn)[20]提出了兩種四維(頻譜、時(shí)間、功率和專用點(diǎn)波束)的分配方案，分別以最大吞吐量(Maximizing Throughput，MT)和最小需求—供給方差(Minimizing Demand-supply Variance，MDSV)為目標(biāo)，將它們轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型，對(duì)于其中功率控制的問題，分別采用拉格朗日對(duì)偶算法和水填充輔助拉格朗日對(duì)偶算法來求解MT的凸問題和MDSV的非凸問題。

Nguyen等[58]針對(duì)多載波雙星系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了一種通過優(yōu)化認(rèn)知衛(wèi)星功率和角度的來最大化和速率(Average Sum Rate Maximization，ASRM)的功率控制算法，該算法不需要瞬時(shí)CSI；提出了一種基于塊坐標(biāo)下降的算法來解決非凸問題，在每一次迭代中，利用對(duì)偶算法優(yōu)化求解功率分配問題，并在保持平均干擾功率的前提下，確定了認(rèn)知用戶的角度以達(dá)到最大平均和速率。文獻(xiàn)[30]基于時(shí)間維的干擾分析模型提出了一種采用波束跳變和自適應(yīng)功率控制技術(shù)的優(yōu)化算法，能夠提高頻譜共享效率。該算法被運(yùn)用在LEO作為授權(quán)用戶、GEO作為認(rèn)知用戶的新型認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中。

文獻(xiàn)[59]提出了一種由兩個(gè)認(rèn)知中繼連續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)移動(dòng)信號(hào)的認(rèn)知混合星地模型，能夠有效解決遠(yuǎn)距離用戶無法接收到信號(hào)的情況。文獻(xiàn)將發(fā)射功率約束下的可達(dá)速率最大化問題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題，基于Karush-Kuhn-Tucker(KKT)條件，將優(yōu)化問題分為四種情況，每種情況都找到一個(gè)封閉解。由于是基于KKT條件的閉型精確算法，所以復(fù)雜性較低。但該文獻(xiàn)主要研究的是單用戶場景，未來還需要將方案修改及拓展到多用戶場景。

Chen等[60]針對(duì)全局吞吐量，構(gòu)造了一個(gè)非合作對(duì)策，為每個(gè)用戶設(shè)置了動(dòng)態(tài)的效用函數(shù)，通過數(shù)學(xué)分析將全局博弈簡化為認(rèn)知子網(wǎng)絡(luò)的博弈，并證明了認(rèn)知子網(wǎng)絡(luò)的納什均衡和全局吞吐量最大化問題的穩(wěn)定點(diǎn)是一致的，提出了一種基于非合作博弈的認(rèn)知星地網(wǎng)絡(luò)分布式功率控制(Distributed Power Control，DPC)算法，能夠在保證信干噪比(Signal-to-Interference plus Noise Ratio，SINR)的情況下得到博弈的納什均衡。此外，針對(duì)實(shí)際通信場景中不完全CSI的情況，對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，該算法具有較好的收斂性和數(shù)值結(jié)果。但目前該算法還只適用于單用戶場景，未來還需要向多用戶場景拓展。

Gao等[61]提出了一種針對(duì)多衛(wèi)星用戶和多地面用戶的認(rèn)知衛(wèi)星地面上行網(wǎng)絡(luò)的下墊式功率控制方案，能夠在保證滿足主要地面用戶(Primary Terrestrial Users，PTUs)擾功率約束和干擾中斷約束(Interference Outage Probability Constraints，IOPCs)的條件下優(yōu)化系統(tǒng)吞吐量。由于PTUs的IOPCs是機(jī)會(huì)約束，優(yōu)化模型是非凸的，作者首先利用Marcum-Q函數(shù)將IOPCs變換為一系列等效的發(fā)射功率約束，接著提出了一種基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM)的功率控制系數(shù)求解方法，保證了算法的低復(fù)雜度和全局收斂性。

文獻(xiàn)[62]研究的是衛(wèi)星通信系統(tǒng)和地面分布式天線共存的場景。利用RM推導(dǎo)出大量CSI，并提出了一種基于無線電地圖(Radio Map，RM)的功率分配方案，用來調(diào)整不同分布式天線的發(fā)射功率，以適應(yīng)來自衛(wèi)星系統(tǒng)的干擾。其中分布式天線已經(jīng)廣泛地應(yīng)用在了目前的4G網(wǎng)絡(luò)中，也將繼續(xù)在5G網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮作用，所以該成果對(duì)于以后的天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)有一定的啟發(fā)。

上述算法的對(duì)比如表3所示。根據(jù)當(dāng)前學(xué)者們的研究，功率控制的主要目的大多集中于保證授權(quán)用戶通信質(zhì)量，提高全系統(tǒng)最大吞吐量、保證應(yīng)用實(shí)時(shí)性和提高認(rèn)知用戶的中斷容量等方面。算法大多都是基于下墊式認(rèn)知通信場景，因?yàn)槟壳敖y(tǒng)計(jì)復(fù)用的逐漸普及，“頻譜空穴”將越來越難以尋找或跳變很快，且衛(wèi)星通信的時(shí)延不可避免，認(rèn)知用戶無法及時(shí)跳轉(zhuǎn)到空閑的頻譜上，所以大多數(shù)的研究都集中在保證授權(quán)用戶不受干擾的情況下，優(yōu)化認(rèn)知用戶的發(fā)射功率。

表3 各功率控制算法對(duì)比

在下一步研究中，提出的算法應(yīng)當(dāng)更側(cè)重于適應(yīng)不需要具備其他用戶先驗(yàn)知識(shí)或者實(shí)時(shí)信息交換的情況。同時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大，需要研究更多適用于多用戶場景的算法。此外，在滿足不同用戶需求的同時(shí)，要保證網(wǎng)絡(luò)吞吐量、公平性等指標(biāo)不出現(xiàn)明顯降低。未來，更多的研究應(yīng)該側(cè)重于聯(lián)合算法，并且智能化的算法應(yīng)該被引入到認(rèn)知通信網(wǎng)絡(luò)的功率控制當(dāng)中來。

5 結(jié)束語

本文主要介紹了認(rèn)知衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論和技術(shù)，總結(jié)了近幾年來認(rèn)知衛(wèi)星理論中頻譜感知及分配和功率控制方面的研究進(jìn)展，對(duì)已有算法或方案進(jìn)行了分析和評(píng)價(jià)，指出了其中的不足和優(yōu)勢?？偟膩砜矗m然認(rèn)知衛(wèi)星通信技術(shù)已經(jīng)取得了一定的成果，但仍需要進(jìn)一步研究，未來設(shè)計(jì)的算法應(yīng)更適用于當(dāng)前實(shí)際的衛(wèi)星和地面網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)可以引入人工智能，研究出智能化的算法。此外，天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)正如火如荼，將CR技術(shù)與天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合也具有較好的研究前景。