Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ состояния в области когнитивных радиосистем и методов принятия решения 14
1.1. Анализ когнитивной радиосистемы 14
1.1.1. Определенней особенность радио 14
1.1.2. Классификация когнитивных радиосистем 16
1.1.3. Общая архитектура когнитивной радиосистемы 19
1.1.4. Принцип функционирования когнитивной радиосистемы 21
1.1.5. Общая структура ядра когнитивной радиосистемы 22
1.1.6. Программно-программируемое радио 26
1.2. Обзор методов теории принятия решений 28
1.2.1. Общие понятие задачи принятия решений 28
1.2.2. Математическая постановка задачи принятия решений 31
1.2.3. Многокритериальная задача оптимизации 33
1.2.4. Принцип оптимальности в задачах принятия решения 35
1.2.5. Определение критерии важности 37
1.2.6. Анализ методов искусственного интеллекта 38
1.3. Анализ распределения и использования радиочастотного спектра 45
1.3.1. Способы распределения и использования радиочастотного спектра
1.3.2. Регулирующие органы для распределения и использования радиочастотного спектра 47
1.3.3. Эффективность использования радиочастотного спектра 49
1.3.4. Динамический доступ к радиочастотному спектру 52
1.3.5. Основные рекомендации качества обслуживания в системе связи
1.4. Цель и постановка задачи исследования 56
1.5. Выводы 57
2. Разработка методов принятия решений для когнитивной радиосистемы 5 8
2.1. Система принятия решений для технологии когнитивного радио — 58
2.1.1. Принятие решений на основе Метода рассуждения на основе
прецедентов 59
2.1.2. Генетический алгоритм для оптимизации рабочих характеристик радиосистемы 66
2.1.3. Скаляризация целевого вектора 70
2.2. Учет взаимодействия параметров и функций когнитивной радиосистемы 72
2.2.1. Функции когнитивной радиосистемы 72
2.2.2. Связь между целевыми функциями 76
2.2.3. Нормализация решений многоцелевых фитнес-функций 78
2.3. Выводы 83
3. Алгоритмическая реализация когнитивной радиосистемы на жя-платформе (GNU Radio) 84
3.1. Реализация когнитивной радиосистемы 84
3.1.1. Блок принятия решения 84
3.1.2. Блок оптимизации 86
3.1.3. Конфигурация когнитивного контроллера 90
3.1.4. Датчики 91
3.1.5. Блок «Аппаратная платформа» 93
3.2. Обмен информацией между когнитивной радиосистемой и SDR платформой 94
3.2.1. Считывание файлов SDR Behavior XML в Python 96
3.2.2. Отображение параметров SDR Behavior XML в GNU Radio Flow graphs 97
3.3. Реализация приложения программно-программируемого радио на платформе GNU Radio
3.4. Моделирование АМ-радиоприемника 106
3.5. Выводы 111
4. Подтверждение разработанных методов 112
4.1. Пример значений параметров 112
4.1.1. Диапазон значений входных параметров 112
4.1.2. Значения выходных параметров
4.2. Анализ сценариев качества обслуживания 118
4.3. Выводы 121
Заключение 122
Список использованных источников
- Общая архитектура когнитивной радиосистемы
- Скаляризация целевого вектора
- Конфигурация когнитивного контроллера
- Реализация приложения программно-программируемого радио на платформе GNU Radio
Введение к работе
Актуальность работы. В настоящее время в радиопромышленности быстро развиваются системы беспроводной связи, и растет интенсивность их использования, что приводит к увеличению спроса на радиочастотный спектр. Однако, радиочастотный спектр (РЧС) является ограниченным природным ресурсом. В этих условиях начали проявляться ряд противоречий, наиболее острыми из которых являются:
противоречие между увеличивающимся спросом на предоставляемые услуги систем беспроводной связи и ограниченным РЧС;
противоречие между расширением РЧС представляемых системами беспроводной связи и не возможностью использования этого спектра каждым отдельным радио прибором на 100%.
Практически весь частотный диапазон к настоящему времени распределен и лицензирован, однако при этом спектр, как драгоценный природный ресурс, используется не достаточно эффективно. Внедрение и использование новых сервисов, для работы которых необходимо наличие свободных частотных диапазонов, становится затруднительным, а в некоторых случаях вовсе невозможным. Одним из возможных путей решения указанной проблемы является переход к новой технологии, названной когнитивное радио.
Существенным образом повысить эффективность использования спектра позволяет механизм динамического управления спектром, согласно которому вторичным пользователям (не закрепленным за данным частотным диапазоном) предоставляется возможность использовать диапазоны первичных пользователей (закрепленных за данным диапазоном) на время, пока этот диапазон не используется первичным пользователем.
Технология когнитивного радио (КР) предназначена для вторичного использования радиочастоты спектра, когда устройства в сети автоматически перенастраиваются на свободные частоты. Устройства КР изменяют свои параметры на основе получения информации об электромагнитной и географической обстановке, распознают образы сигналов всех первичных радиоэлектронных средств (РЭС) и используют частоты, когда первичные РЭС не работают. Они автоматически перенастраиваются на свободные диапазоны, поддерживая устойчивое соединение.
Алгоритмы динамического управления спектром весьма сложны технически, и могут применяться только в так называемых интеллектуальных радиосистемах. Отличительной особенностью таких систем, выделяющей их в отдельную группу, является способность извлекать и анализировать информацию из окружающего радио пространства, предсказывать изменения канала связи и оптимальным образом подстраивать свои внутренние параметры состояния, адаптируясь к изменениям радио среды.
Существенный вклад в развитие теории системного анализа, управления и обработки информации внесли отечественные и зарубежные ученые: Ланцов В.Н., Костров А.В., Садыков С.С., Goldberg D.E., Zitzler E Thiele L. и др. Их исследования по обработке информации составляют теоретическую основу для решения поставленных задач.
Для описания интеллектуальных радиосистем Д. Митоллой был предложен термин когнитивное радио. Свойство когнитивности (дословно способность к познаванию и самообучению) подразумевает способность радиосистемы решать следующие задачи:
-
-
оценка так называемой шумовой температуры радио среды, обнаружение неиспользуемых в данный момент времени спектральных диапазонов (спектральных дыр);
-
анализ параметров радиоканала, оценка канальной информации, предсказания состояния радиоканала;
-
контроль излучаемой мощности и динамическое управление спектром.
Однако, вопросы разработки алгоритмов, предназначенных для
использования в когнитивных радиосистемах, в настоящее время находятся только на стадии исследований.
На основании изложенного, можно сделать вывод, что исследование и разработки методов и алгоритмов принятия решений для технологии «когнитивного радио» является актуальным. Одним из современных подходов к реализации функций искусственного интеллекта в когнитивных радиосистемах является применение метода рассуждение на основе прецедентов и генетические алгоритмы.
Таким образом, технология когнитивного радио является очень актуальной. Основным элементом когнитивного радио является интеллектуальная система принятия решений. Алгоритмы принятия решений для когнитивного радио пока не разработаны.
Объектом исследования является интеллектуальная система принятия решения, а предмет исследования - это алгоритмы принятия решений для технологии когнитивного радио.
Цель диссертационной работы состоит в разработке методов и алгоритмов принятия решений для технологии когнитивного радио, позволяющих устранять недостатки существующих способов распределения и использования радиочастотного спектра.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
-
-
-
Исследовать методы и алгоритмы теории принятия решений для реализации технологии когнитивного радио и способы распределения и использования радиочастотного спектра;
-
Разработать алгоритм принятия решений для технологии_когнитивного радио;
-
Разработать алгоритм для оптимизации принятия решений в когнитивной радиосистеме;
-
Разработать структурную схему алгоритмической реализации когнитивной радиосистемы;
-
Разработать прикладную программу когнитивной радиосистемы на основе разработанных алгоритмов и методов.
Методы исследования. Теоретические исследования выполнены с использованием методов теории принятия решений, теории искусственного интеллекта, теории рассуждения на основе прецедентов, генетических алгоритмов, теории обработки информации, методов дискретной обработки сигналов, системного анализа, имитационного моделирования, модульного и объектно-ориентированного программирования.
Научная новизна. В рамках диссертационной работы были получены следующие научные результаты:
-
-
-
-
Новая структурная схема системы принятия решений для технологии когнитивного радио;
-
Новый алгоритм принятия решений для технологии когнитивного радио способом сочетании метода рассуждение на основе прецедентов и генетического алгоритма;
-
Генетический алгоритм для оптимизации параметров радиоаппаратуры;
-
Методика для обмена информацией между компонентами когнитивной радиосистемы.
Практическая ценность работы состоит в том, что на базе предложенных в диссертации методов и алгоритмов, разработана система принятия решений для когнитивной радиосистемы. Результаты работы были использованы в учебном процессе Владимирского государственного университета в курсах «Моделирование» и «Методы оптимизации» (акт внедрения от 19.03.2013).
На защиту выносятся следующие основные результаты и научные положения:
-
-
-
-
-
Структурная схема системы принятия решений на основе метода рассуждения на основе прецедентов для технологии когнитивного радио;
-
Алгоритм принятия решений для технологии когнитивного радио на основе метода рассуждения на основе прецедентов;
-
Реализация генетического алгоритма для оптимизации параметров когнитивной радиосистемы;
-
Методика разработки процесса обмена информацией между компонентами когнитивной радиосистемы;
-
Методика моделирования прототипа программно перестраиваемого радио на платформе GNU Radio.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Международных и Всероссийских научно-технических конференциях:
-
-
-
-
-
-
Международная заочная научно-техническая конференция «Алгоритмические и программные средства в информационных технологиях, радиоэлектронике и телекоммуникациях» АПСИТРТ-2013. Январь 2013 г., г. Тольятти.
-
X Международная научно-техническая конференция «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ'2012. Июнь 2012 г., г. Владимир - Суздаль.
-
III Всероссийская научно-техническая конференция «Информационно- измерительные и управляющие системы военной техники» ПУВТ-2012. Ноябрь 2012 г., г. Владимир.
-
II международная заочная научно-техническая конференция «информационные технологии. Радиоэлектроника. Телекоммуникации (ITRT- 2012). Апрель 2012 г., г. Тольятти.
-
Международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии» ИСТ-2013. Апрель 2013 г., г. Н. Новгород.
-
Международная научно-техническая конференция «Состояние и перспективы развития электротехнологии» (XVII Бенардосовские чтения). Май 2013 г., г. Иваново.
-
Дни науки студентов и аспирантов ВлГУ. Апрель 2012 г., г. Владимир.
-
Программная реализация когнитивной радиосистемы на радиоплатформе «GNU Radio». // Проектирование и технология электронных средств. IV Всероссийский научно-технический журнал. 2013 г.
Публикации. По теме диссертации опубликованы 8 печатных работ (в том числе 1 статья в издании, рекомендованном ВАК).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Основной текст работы содержит 127 стр., 23 рисунков и 12 таблиц. Список литературы на 10 стр. включает 112 наименований.
Общая архитектура когнитивной радиосистемы
Идея когнитивного радио предназначена для эффективного выделения и распределения РЧР в современных беспроводных системах связи [4]. Основный принцип КР радиосвязи является динамическое управление выделением радиочастотного диапазона для каждого передаваемого предложения [4, 5, 12].
Идея КР впервые была изложена в статье Джозефа Митолы III {Joseph Mitola ЛГ) и Джеральда К. Магуэйра {Gerald Q. Maguire, Jr.) в 1999 году [4]. Такая идея была предложена в качестве нового подхода обработки информации в области беспроводных систем связи.
Позже в его диссертационной работе 2000 г., Митола описал КР как [5]: термин, идентифицирующий точку, в которой персональные цифровые помощники {personal digital assistants, PDAs) и связанные с ними сети являются достаточно интеллектуальными (по вычислительной возможности), о ресурсах радиосвязи и связанные с ними компьютер-компьютер коммуникаций, чтобы: выявить коммуникационные потребности пользователя как функцию от контекста использования, и предоставить ресурсы радиосвязи и беспроводные услуги наиболее подходящими для этих нужд.
В [6] дано следующее определение интеллектуальной (когнитивной) радиосистемы: «Система с интеллектом - это радиосистема, имеющая собственные потенциальные средства для обучения, самообучения, самостоятельной постановки целей и поиска средств и методов, необходимых для достижения своих целей».
Исследовательская группа IB определили КР как радиосистема, которая [2]: использует технологии, которые позволяют системе получать знания о своей внешней среде, установленных правилах и ее внутреннем состоянии; в состоянии динамически и автономно корректировать свои операционные (рабочие) параметры и протоколы в соответствии с полученными ею знаниями для достижения заранее определенных целей, и обучаться по достигнутым результатам.
Данное определение описывает основные функции КР и способы их реализации. В тоже время, оно не в полной мере отражает способности КР к самоорганизации, использовании динамического доступа к спектру (базовый принцип КР), возможности влиять на операционную рабочую среду, путем занятия свободного участка спектра [2].
Ссылаясь на определения КР у Митолы и исследовательской группы 1В, в [2] предлагается определить КР как самоорганизующаяся радиосистема с динамическим доступом к РЧС, которая способна: познавать свою внутреннюю и внешнюю среду, адаптировать свои функциональные параметры и протоколы к рабочей среде, и/или изменять свою рабочую среду за счет накопленных в процессе функционирования знаний и приобретенных навыков, с учетом установленных нормативных предела и своего функционального состояния.
В [7] КР описывается как дальнейшее развитие технологии программно-реконфигурируемого (программируемого) радио, SDR. Суть технологии SDR заключается в том, что базовые параметры приёмопередающего устройства определяются именно программным обеспечением, а не аппаратной конфигурацией, как в традиционных конструкциях (см. п. 1.6 для подробности о SDR).
На основе вышеизложенных определений к отличительным особенностям КР следует отнести наличие в радиосистеме интеллеюуального (когнитивного) модуля, который обеспечивает: способность получать и передавать сигнал на адаптивно изменяемых радиочастотах, а также изменяя вид модуляции, тип кодирования и другие параметры радиосистемы; возможность проводить интеллектуальный анализ информации о состоянии окружающей радио-среды; при изменении радио-среды адаптивно изменять параметры телекоммуникационной системы таким образом, чтобы обеспечить эффективное функционирование системы связи.
Классификацию когнитивных радиосистем (КРС) можно провести по следующим критериям: По методам цикла познания системы КР (см. п. 1.4) делятся на две категории [3, 8, 40]:
Системы КР с пассивным познанием окружающей радио-среды. В системах на основе обмена информацией между пользователями РЧС -радиосистемы первичных пользователей предоставляют системам вторичных пользователей информацию о выделенных частотах и планируемых для выделения частотах. Например, передающая станция существующей (первичной) системы связи, такой как телевидение, передает сообщение, в котором объявляет о наличии лицензированного спектра для вторичного использования. Передающая станция может предоставить разрешение на доступ к спектру или отказать в доступе. Обмен информацией может включать [3]: - технические параметры: мощность передатчика, его местонахождение, частота, модуляция и т.п.; параметры качества обслуживания: отношение сигнал-шум, частота ошибочных бит и т.д.
Преимуществом пассивных методов познания является то, что они могут обеспечить связь без помех для первичной системы, поскольку для нее используемый спектр определен априори. Вторичная система использует только те частоты, которые предоставлены первичной системой или полномочным органом [3]. Однако метод пассивного познания увеличивает количество информации необходимой для управления системой. Значительный объем информационного ресурса системы, в этом случае, может быть отведен для распространения информации о частотах. Кроме того, пассивные подходы не совместимы с существующими системами лицензирования. Они могут быть очень полезны в будущем. Отметим также, что пассивные методы познания по возможности могут быть объединены с методами использования РЧС [8, 40].
Системы КР с активным познанием окружающей радио-среды. Это способ получения информации о текущем использовании РЧС в окружающей радио-среде. В основу метода активного познания положен мониторинг РЧС с целью выявления полос частот, используемых другими системами. Такой способ требует постоянный мониторинг среды окружающейся радио с тем, чтобы новые первичные пользователи и возможные вакантные каналы были своевременно выявлены [3]. При проведении мониторинга радиочастотного спектра могут возникнуть ситуации, когда существует помеха от вторичной системы абонентскому терминалу основной системы (проблема скрытого терминала). В такой ситуации вторичный пользователь может влиять на первичный приемник, так как сам не всегда может выявить сигнал передатчика основной системы. Чтобы преодолеть эту проблему, необходимо увеличивать период зондирования для повышения точности измерений, что, в свою очередь, сокращает время, которое доступно для передачи информационных сообщений [8, 40].
Скаляризация целевого вектора
Исторически сложилось так, что Федеральная комиссия по связи {Federal communications commission, FCC) Соединенных Штатов Америки (США) распределяла участки спектра для специального использования и выдавала лицензии на использование этих участков отдельным группам или компаниям. В других странах до сих пор распределяют радиочастоты для определенных целей. Сегодня эти частоты обычно выделяются через аукционы по продаже спектра за огромные деньги [35].
Некоторые утверждают, что такой рыночный метод является самым справедливым и эффективным способом правительств распределять ограниченные частотные ресурсы. Кроме того считают, что это обеспечивает значительный доход государству. Другие считают, что этот механизм душит инновации, ограничивает конкуренцию и мешает развитию технологий [8].
Помимо аукционов продаже спектра, определенные частотные диапазоны оставляются для свободного, нелицензируемого использования с соблюдением ряда особых правил («правил этикета»). Эти правила могут касаться особых стандартов электросвязи, уровней мощности и т.д. Цель выделения таких нелицензируемых полос частот (например, беспроводные ЛВС, Bluetooth и беспроводные телефоны) заключается в стимулировании инноваций и недорогих разработок.
Другая альтернатива распределения спектра радиочастот - это системы «второго слоя». Такая система действует в качестве вторичного пользователя частотного диапазона вместе с другими первичными пользователя частотного диапазона. Действия вторичных пользователей обычно ограничены, так как первичные пользователи должны испытывать минимальные мешающие влияния [36]. Это обычно достигается путем ограничения мощности вторичных пользователей из расчета на один герц. Примером такой системы «второго слоя» являются сверхширокополосные системы {Ultra Wide Band, 1MB).
Существует третий класс пользователей. Таким пользователям полосы частот не выделяются, а рекомендуются к использованию при соблюдении определенных технических условий.
Использование РЧС потенциально приводит к помехам, а помехи могут препятствовать работе радиоаппаратуры. Очевидная связь причины — радиоизлучения, и следствия — помехи (побочный эффект). Однако большинства методов управления РЧС характерно воздействие на последствия радиопомех, а не на причины [36]. С тем, чтобы радиопередатчики не создавали нежелательных помех, обычно ограничивают мощность передатчика, направленность антенны и т. д.
Регулирование уровней мощности - альтернативой традиционному подходу управления спектром. Пользователям выдается разрешение не на использование РЭС со всеми определенными параметрами, а лишь на излучаемую им мощность. Однако такой подход, несмотря на простоту и универсальность в отношении радиослужб, не дает существенного выигрыша в эффективности использования РЧС по сравнению с традиционным [37, 39, 41,60].
Регулирование окружающих помех - Подобно разделению спектра по мощности излучения. При этом способе нет прямой корреляции с количеством помех, которое могло бы быть создано службами в этих полосах, но он ограничит количество помех, которое должно попасть в смежные полосы.
Комбинация регулирования уровней мощности и помеховой обстановки могла бы стать жизнеспособной системой. При этом предполагается, что службы, создающие малые помехи, не соседствует со службами, излучающими большую мощность, что может создать проблемы из-за влияния блокирования и внутри полосных помех.
Регулирование ширины занимаемой полосы частот - Различные технологии требуют полосы радиочастот различной ширины. Современные широкополосные радио-технологии могут использовать полосу 10 МГц, тогда как для узкополосной связи может потребоваться не больше 15 кГц. Некоторые широкополосные системы могут допускать определенное количество узкополосных помех, и наоборот. Помехоустойчивость этих технологий зависит как от самих технологий, так и от относительных уровней помех.
Таким образом, способ управления спектром мог бы заключаться в разделении его между системами, требующими полосы различной ширины, и контроле над относительными уровнями помех [8].
Распределение и присвоение частот на основе непрерывного анализа текущей загрузки РЧС - Появление программно реконфигурируемых и интеллектуальных средств радиосвязи и других передовых технологий позволяют предусмотреть такой сценарий. Пользователи радиосредств сами (или даже само оборудование) может выбирать подходящий участок спектра, мощность, вид модуляции и т. д., фактически используя некоторые методы управления одновременно в динамике. В таком сценарии решения относительно приемлемых уровней помех, а также о том, сколько помех может быть создано соседним системам, должны приниматься непрерывно, т. е. службы и технологии обязаны «общаться» между собой.
Международный союз электросвязи (МСЭ) осуществляет распределение РЧС и регистрацию присвоений радиочастот, обеспечивая тем самым нормальную работу радиостанций различных стран. Кроме того, МСЭ координирует деятельность по исключению вредных помех между РЭС и несет ответственность за повышение эффективности использования спектра частот. Распределение радиочастотного спектра осуществляется в соответствии с Таблицей распределения полос частот и планом перспективного использования радиочастотного спектра радиоэлектронными средствами [38].
Существуют базовые глобальные документы, ратифицируя которые, государства принимают на себя обязательство соблюдать общие правила совместного использования спектра, целью чего являются эффективное использование и справедливый доступ.
Правительства стран, которые ратифицировали Устав и Конвенцию МСЭ, берут на себя обязательства [37, 39, 41]: применять в своих странах положения Устава и Конвенции МСЭ; принять соответствующие национальные законодательные акты, которые в обязательном порядке должны быть включены основные положения этих международных договоров.
Ответственность за выполнение этих обязательств берет на себя Администрация связи. Согласно Уставу МСЭ Администрацией связи может выступать любое правительственное учреждение или любая служба, ответственная за выполнение обязательств по Конвенции МСЭ и Регламента радиосвязи (РР). Основным документом, определяющим порядок управления использованием РЧС на международном уровне, является РР МСЭ, содержащий Международную таблицу распределения частот (МТРЧ) между службами [39].
Конфигурация когнитивного контроллера
В зависимости от нужд приложений, поля точности содержат множество параметров для оценки эффективности работы радиосистемы, например, BER, мощность передачи, и т.п. Как только решение найдено, оно развернуто на практике. Его работу оценивается и записывается как практическую полезность решения для данной постановки задачи. Такая оценка используется для нахождения значения для поля точности.
БЗ содержит М прецедентов, следовательно, должен иметь систему удаления (или забытья) не использованных прецедентов. Предполагая, что БЗ наполненный целиком и когда когнитивный модуль наблюдает, что новый прецедент поступает, то либо он не запоминается, либо заменит текущий прецедент. Здесь используются метод временной забывчивости. В этом методе, старейший прецедент забывается. Этот метод очень прост в реализации, как диспетчеризация с дисциплиной обслуживания FIFO (First Input First Output). Каждый новый прецедент помещается в конец очереди, и самый старый прецедент выталкивается.
Умение правильно понять и моделировать подобность также важно для системы БЗ, потому что есть среда, где сигнал не будет вести себя успешно или будет очень трудно построить один хороший сигнал. В этих случаях забыть прецедент на основе низкого значения полезности не позволяет системе достаточного времени узнать правильный ответ. Можно также смешивать эти системы, где информация хранится в различных БЗ для различных целей.
В КРС процесс оптимизации дополняет Метод рассуждения на основе прецедентов. Вместо того чтобы полагаться на только оптимизацию, CBR помогает управлять процессом оптимизации с накопленным опытом. Также, вместо того чтобы не ограничиться на прошлые действий из БЗ, процесс оптимизации позволяет обучение в реальном времени для накапливания знаний. Таким образом, CBR и процесс оптимизации работают совместно, чтобы обеспечить обучение и адаптацию в когнитивной радиосистеме.
Для обработки показателей эффективности, ЯКРС использует результаты процесса оптимизации и анализирует, насколько тесно эти результаты соответствуют фактическому исполнению работы радиосистемой. Процесс оптимизации позволяет улучшить качество сигнала на основе набора математических моделей в виде целевых функций. Результатами целевых функций являются рассчитанные показатели эффективности сигнала. После использования сигнала на практике, результирующее исполнение может отличаться от расчетного исполнения. Эта разница связана с полезности сигнала.
Во время эксплуатации, КР может столкнуться с динамическими средами, ситуациями, а также обновлением технологии за счет развитием технологии. Эти и многие другие причины приводят к увеличению поискового пространства. Согласно теории принятия решений [47, 71, 79, 80], задача принятия решения должна быть направлена на определение наилучшего (оптимального) способа действий для достижения поставленных целей (т.е. идеальное представление желаемого результата).
Среди тех алгоритмов, которые подходят для решения задач оптимизации, выделяют эволюционный, а именно генетический алгоритм (ГА). Существуют два главных преимущества ГА перед классическими оптимизационными методиками: ГА не имеет значительных математических требований к видам целевых функций и ограничений. Исследователь не должен упрощать модель объекта, теряя ее адекватность, и искусственно добиваясь возможносги применения доступных математических методов. При этом могут использоваться самые разнообразные целевые функции и виды -65 ограничений (линейные и нелинейные), определенные на дискретных, непрерывных и смешанных универсальных множествах. При использовании классических пошаговых методик глобальный оптимум может быть найден только в том случае, когда проблема обладает свойством выпуклости. В тоже время эволюционные операции генетических алгоритмов позволяют эффективно отыскивать глобальный оптимум. Таким образом, предлагается генетический алгоритм для реализации процесса оптимизации.
Сочетание значений пригодности со значениями подобия в извлечения прецедента приводит к задаче многоцелевой оптимизации. Для решения такой задачи, предлагается генетический алгоритм для беспроводных систем {Wireless System Genetic Algorithm, WSGA). Метод WSGA позволяет моделировать радиосистему как некий биологический организм [14, 29, 70, 47, 72, 73, 76, 79], и применяется для оптимизации рабочих характеристик радиосистемы, используя генетические и эволюционные процессы. Для этого, гены хромосомы интерпретируются как набор параметров беспроводной системы.
Другие более общих функциональных параметров беспроводной системы (например, конфигурация антенны, голосовое кодирование, шифрование, выравнивание, ретрансляция запросов, а также техника/код распространения) могут быть определены в качестве возможных генов хромосомы для будущего развития системы, как платформу SDR развивается для поддержки каждого из параметров (гена).
Реализация приложения программно-программируемого радио на платформе GNU Radio
Язык программирования python является основным языком GNU Radio следовательно, вся информации которые форматируются в XML должны конвертироваться в python [54]. Данный язык python представляет собой интерпретируемый язык, который использует объекты для манипуляции данных [109].
В зависимости от типа объекта и его содержания, объекты python имеют атрибуты. Отношение между объектами и атрибутами подобно иерархической структуры XML, которое описывается следующим образом: объект python может быть наименован как objectjx, который имеет атрибут attribute of object а. Тип данных этого атрибута может быть number, string, list,u т.п. В python, атрибут attribute j j ойу ес/адоступится использованием следующий синтаксис: «object_a.attribute_of_object_a».
B&TpnftyTeattributeofobjecta, может содержаться другой атрибут attributejwithinjmjxttribute, который может быть доступится так: «object_a.attributej)f_object_a.attribute_within_an_attribute». Таким образом, объекты и соответствующие атрибуты следуют иерархическую структуру, позволяющие интуитивный разбор информации XMLB python.
В рамках данной реализации, две разные информации извлекаются из файлов SDR Behavior XML: XML text nodes и XML attributes. XML text nodes всегда заключаются между начальными и конечными тегами XML. Таким образом, « tag text node /iag ». В случае файлов SDR Behavior XML, они содержат значения кнопок. XML attribute является информацией, которой содержится в начальном теге например, « tag XMLattribute= "some attribute_yalue" /tag ». В файлах SDR XML, XMLattributes обычно дают вторичную информацию о кнопке или информация, об общей структурой радио.
Объекты Flow graphs являются элементами, которые меняются на основе данных содержащих в файлах SDR Behavior XML. В GNU Radio, графи потоков данных (flow graphs) называются template flow graphs из-за того, что один flow graph, может использовать разные конфигурации на основе содержании файлов SDR Behavior XML. Template flow graphs и SDR Behavior XML отображаются вместе в компонент Translator. иллюстрирует отношение между файлами SDR Behavior XML и template flow graphs и показывает разделение файлов SDRDefinitionXML на три разные группы SDR Behavior XML. Эти группы представляют все возможные файлы SDR Behavior XML, которые могут быть сгенерированы файлом SDR Definition XML. Они также подчеркивают отношение файлов SDR Behavior XML и разные template flow graphs. Множество файлов SDR Behavior XML могут иметь отношение к одному и тому же template flow graph, из-за того, что содержания файлов могут быть подобными.
Однако каждый файл SDR Behavior XML не может иметь отношение с более чем одного template flow graph потому, что SDR Behavior XML соответствует только одного реализации SDR. Хотя рис. 3.6 иллюстрирует систему множества template flow graphs в отношении с несколькими файлами SDR Behavior XML, один template flow graph может принимать любой конфигурации, который сгенерируется СЕ.
Рис. 3.6 показывает разделение файлов SDR Definition XML на три разные группы SDR Behavior XML. Эти группы представляют все возможные файлы SDR Behavior XML, которые могут быть сгенерированы файлом SDR Definition XML. Они также подчеркивают отношение файлов SDR Behavior XML и разные template flow graphs.
Множество файлов SDR Behavior XML могут иметь отношение к одному и тому же template flow graph, из-за того, что содержания файлов могут быть подобными. Однако, каждый файл SDR Behavior XML не может иметь отношение с более чем одного template flow graph потому, что SDR Behavior XML соответствует только одного реализации SDR. Хотя рис. 3.6 иллюстрирует систему множества template flow graphs в отношении с несколькими файлами SDR Behavior XML, один template flow graph может принимать любой конфигурации, который сгенерируется СЕ.
3.3. Реализация приложения программно-программируемого радио на платформе GNU Radio
Для упрощения процесса разработки приложений, разработчики проекта GNU Radio предлагают инструментарию GNU Radio Companion (GRC) для расширения основной платформы. GRC представляет собой GUI для создания потоковых графов (flow graphs) и генерация исходного кода [109, 110].
Посредством GNU Radio, GRC предоставляет пользователю библиотек нескольких блоков в виде пакета программ. В GRC имеются инструменты для запуска и верификации выходов блока на графе. Таким образом, GRC обеспечивает возможность не только для симуляции, но и для разработки радиосистем.
Программист разрабатывает радиосистему путем создания графа, где вершинами являются блоки обработки сигналов, а ребра представляют собой поток данных между ними. Некоторые блоки имеют только выходные или входные порты. Они служат в качестве источников и стоков данных на графе. Есть источники, которые считывают данные из файла или аналого-цифровой преобразователь (АЦП) и стоки, которые записывают в файл, цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП) или графический дисплей.
Концептуально, блоки обрабатывают бесконечные потоки данных, вытекающих из портов ввода к выходным портам. Атрибутами блоков включают: количество входных и выходных портов, а также тип данных. Наиболее часто используемые типы данных - это короткое целое (short), тип с плавающей запятой {float) и составной тип данных (complex).
Графы строятся и запускаются в Python [101]. В случае отсутствии нужного блока, можно создать его, используя скриптовый язык XML. В GRC новые блоки могут быть созданы в виде блоков MATLAB Simulink [55, 112] и использоваться для создания разных функциональных приложений.
Нужно отметить, что знание языка Python не является требованием для использования GRC. Однако, на настоящее время, GRC находится в стадии разработки [52]. Поэтому, очень мало информации о том, как эти блоки могут быть использованы и в большинстве случаев нет никакой информации вообще.
Существуют графические интерфейсы пользователя (Graphical User Interfaces, GUP) для разработки GNU Radio приложений. Такими приложениями являются «мягкий» осциллограф (softo scillograph) и «мягкий» анализатор спектра (soft spectrum analyzer). Эти приложения предоставляют большое удобство и гибкость визуализации результатов и построены с использованием программного средства WxPython.
Похожие диссертации на Методы и алгоритмы принятия решения для технологии "когнитивного радио"
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
