摘要：认知无线网络最突出的特征是智能性,而实现智能性的关键在于构建在可重配置无线网络上的认知引擎,认知引擎的设计与实现是认知无线网络主动认知理论的重要研究内容.从对认知环路的研究出发,通过设计通用的认知引擎功能架构实现认知环路中的各种认知功能,并通过认知引擎原型系统对认知引擎的功能架构进行验证.

摘要：认知无线电(CR)的核心是认知引擎设计。为适合变化的无线环境状况,提出了一种基于最小二乘支持向量机的认知无线电认知引擎设计方法,该引擎根据经验知识,动态重配置无线环境参数。在802.11a仿真平台上模拟认知无线电通信系统模型,通过样本值训练支持向量机的分类、回归模型,并利用该模型学习信道特征,建立相应的认知引擎。在对感知信息进行学习前提下,实现满足用户需求的无线通信参数配置功能。仿真结果表明,该认知引擎能有效地实现认知无线电学习重构功能。

摘要：认知无线电是一种智能无线电通信系统，认知引擎的设计是其关键问题之一．认知引擎可通过推理与学习方法来实现认知无线电的感知、自适应与学习能力．为适合变化的无线环境，提出了用RBF神经网络设计认知无线电认知引擎的模型，根据经验知识和环境情况，动态重配置无线环境参数．基于802.11a仿真平台模拟认知无线电通信模型，经样本值训练神经网络，利用该网络学习信道特征，并建立基于RBF神经网络的认知引擎．在对感知信息学习后，实现根据无线环境和用户需求来配置通信参数的功能,仿真表明，这种认知引擎能有效地实现认知无线电的学习重构功能，其预测精度比BP网络模型高出了10％-30％．

摘要：以往的通信行为指导系统未来通信,以满足用户需求并适应环境变化,是认知无线电系统的核心所在,为此提出了一种基于贝叶斯网络的认知引擎,用于解决在复杂多变的电磁环境与用户需求条件下,认知无线电系统参数自适应调整的问题.通过对系统过去通信行为样本数据,进行结构学习和参数学习建立认知引擎,将系统当前环境状态和用户需求信息经预处理作为推理的证据,应用引擎决策出系统此时最佳的工作参数,完成系统参数重构.本文利用OPNET工具建立一个移动无线网络完成仿真实验,仿真结果表明该认知引擎能有效地使移动无线网络适应环境变化,改善端到端通信性能,进一步验证了建模方法的可行性.

摘要：认知无线电(CR)是一种智能无线通信系统,它能根据环境变化、业务需求动态调整参数,提高系统性能,其核心技术是认知引擎的设计。认知引擎可引入人工智能领域的推理与学习方法来实现CR的感知、自适应与学习能力。为适应变化的无线环境和用户需求,提出基于径向基神经网络(RBF)的CR认知引擎设计方法,该法通过对经验知识和环境的学习,重配置通信参数,以达到资源合理分配,提高系统性能。该引擎由两层RBF神经网络组成,外层神经网络学习全局属性,内层神经网络学习局部属性,以解决路由协议及局部参数的学习配置。在训练RBF神经网络学习模型后,根据定义的两个测试基准函数,评估模型性能,仿真验证了该学习模型的有效性,且能够有效实现CR学习重构。

摘要：针对认知引擎中智能优化的问题,提出了一种基于t分布变异萤火虫算法的认知无线电决策引擎技术,分析了萤火虫算法的仿生原理,从数学角度对算法实现优化过程进行了定义,并设计了一种基于t分布随机扰动的变异方案。最后,在多载波环境下对该算法进行了仿真实验,结果表明与普通基于遗传算法的认知引擎相比,该算法收敛速度快且具有较高的目标函数值,并且在加入t分布变异之后,算法的全局寻优能力进一步加强。

摘要：合理的认知引擎参数设置可以提高频谱的使用性能.通过分析认知无线网络中的认知引擎参数配置,给出了其数学模型,并将其转化为一个多目标优化问题,进而提出一种基于混沌免疫多目标优化的求解方法.算法使用Logistic混沌映射初始化种群,并在每一代将混沌特性用于最优解集的搜索;设计了适合此问题的免疫克隆算子和抗体群更新算子,保证了Pateto最优解集分布的多样性和均匀性.最后,在多载波环境下对算法进行了仿真实验.结果表明,算法可以根据信道条件和用户服务的动态变化,自适应调整各个子载波的发射功率和调制方式,可以求出更多满足偏好需求的解,满足认知引擎参数优化要求.

摘要：认知决策引擎的设计是认知无线电系统中的一项关键技术,它的主要功能是依据通信环境的变化和用户需求动态地配置无线电工作参数。提出了一种基于自适应蚁群算法的认知决策引擎来实现工作参数的最优化配置。该算法在基本蚁群算法的基础上加入了路径选择机制和信息素挥发因子自适应调整机制,保证了算法的全局搜索能力和收敛速度,有效地避免了容易陷入局部最优解的缺陷。仿真结果表明,在不同的环境下基于该算法的认知引擎比GA和ACO算法具有更好的性能。

摘要：学习能力是认知无线电区别于现有电台的最主要特征,研究基于SOAR架构的案例学习功能在已有认知引擎平台中的设计与实现。首先介绍了人工智能开发工具SOAR的基本原理与概念,进而在认知无线电原型系统平台上,设计并实现了基于SOAR架构的,具备案例学习能力的认知学习模块。具备案例学习能力的认知引擎使认知无线电系统具备从以往经验中获取知识的能力,提高了其在未来任务中的决策性能。

摘要：该文主要讨论在基于软件无线电的认知系统中,软件无线电平台和认知引擎的接口实现。文中提出了一种基于XML语言描述的接口实现方法,并简单举例说明了如何对软件无线电平台处理能力和认知引擎配置参数进行描述,进而又阐述了软件定义无线电平台与认知引擎间的信息传递方式。文章为在软件定义无线电台上构建认知无线电提供了一种简单,可行的实现方法,同时提高了认知无线通信系统的开放性。