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user: 2. 相关技术发展现状 认知电磁环境适应概念的提出，可以追溯到软件无线(Software Defined Radio， SDR)，是一种无线电广播通信技术，它基于软件定义的无线通信协议而非通过硬连线实现。软件无线电利用现代化软件来操纵、控制传统的“纯硬件电路”的无线通信技术。 之后结合人工智能学习方法，又衍生出认知无线电。“认知”概念也进一步被认知电磁兼容继承，并作为抗干扰的方法，被应用于有线传输领域。上述三种技术都是通信领域的新兴方法，是认知电磁环境适应的理论来源。受益于“认知”概念，认知电磁环境适应将软件化、人工智能等技术引入所有电子设备的电磁兼容与防护领域，以弥补传统抗电磁干扰方法的诸多不足。以下说明涉及的技术背景。 2.1. 认知无线电 随着电子电路技术的发展，无线电数字通信技术已经进入到人类社会生活的方方面面。而无线电技术的大规模应用，也使无线电频谱——这一种不可再生资源成为无线电应用的重难点之一。以监测、管理和有效地利用无线电频谱，同时提高电子设备抗干扰的能力为目的，1999年，Mitola博士在软件无线电的基础上，提出了认知无线电概念，并在之后得到广泛应用和关注 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。认知无线电(Cognitive Radio， CR)技术通过频谱的动态感知与监管手段可以更加高效地利射频谱资源，实现高可靠、高利用率的通信。认知无线电技术可以感知探测复杂的外部电磁环境，实现准确、迅速的频谱扫描，并评估特定频段是否被主用户或者敌方干扰占用 [ 10 ]。认知无线电是一种智能无线电系统，能够感知其环境，对其进行解释，并根据电磁环境，甚至可以对每个用户的需求等因素做出适当的决策。认知无线电是通过综合多种成熟技术的实现的，这些技术确保了系统之间的共存并共享频谱资源 [ 11 ]。 认知无线电是在软件无线电基础上提出的，而软件无线电的基本思想就是电子设备功能的实现尽量少的依靠硬件，而主要取决于驻留在DSP中的信号处理算法。传统的硬件无线电通信设备只是作为无线通信的基本平台，而许多的通信功能则是由软件来实现，打破了有史以来设备的通信功能的实现仅仅依赖于硬件发展的格局。具体而言就是将硬件标准化、通用化、模块化，具有广泛的适应性；但是软件部分则需要可升级、可重构、可灵活变化。各种功能，如工作频段、调制解调类型、数据格式、加密模式、通信协议等，用软件来完成。并从设计上将宽带模数变换器(A/D)及数模变换器(D/A)尽可能地靠近射频天线，建立一个具有“A/D-DSP-D/A”模型的通用的、开放的硬件平台 [ 12 ]。 当然，软件无线电虽然被认为是未来无线电发展的趋势，但目前并未形成主流。主要原因是它需要极高速的软、硬件处理能力。由于硬件工艺水平的限制，直到今天，纯粹的软件无线电概念也没有在实际产品中得到广泛的应用。但这种基于软件化概念基础上的软件定义系统平台却越来越受到人们的重视。 2.2. 人工智能技术 当前，人工智能的研究和应用如火如荼，通过机器学习等人工智能算法研究或构建一种算法从数据中进行学习，发现数据的规律，然后把这些规律用到新的数据上进行预测或决策已经在很多领域得到广泛的关注。方兴未艾的人工智能识别技术，也使得“认知”这一概念进入到无线电通信领域 [ 13 ]。 狭义的人工智能技术主要是人工智能学习算法，国内外一些学者已经在通过学习算法识别电磁环境上取得一定进展。黄家邦博士使用机器学习技术实现智能化干扰抑制，但也仅限于两种调制信号的抗干扰仿真设计 [ 10 ]；利用短时傅里叶变换和卷积神经网络进行频谱感知，但同样没有硬件的试验 [ 14 ]；还有先将电磁信号二维图像化，然后利用卷积神经网络对电磁信号的8种数字调制方式进行识别，但识别的正确率仍可以进一步提高 [ 15 ]；还有一些研究使用改进后的人工蜂群算法来智能实现无线电功率控制 [ 16 ]；黄堂森等人在对比了多种无线电感知方法后，提出了一种多节点无线电感知加权算法 [ 17 ]。利用人工智能算法认知无线电环境，并自适应调节发射参数，实现频谱、功率等信号参数的最优化的相关研究已经表明，人工智能算法可以有效地实现部分电磁信号的识别和自适应控制。但这些研究大都只是仿真研究，很少有实验验证和实际应用。上述这些方法都是提取电磁环境(信号)特征，通过识别特征来认知复杂电磁环境的具体成分。这种方法基于对有限的电磁信号类别的先验知识或数据自身的结构关系，建立外界电磁信号特征和已知电磁信号之间的认知网络。最大的问题在于，目前并没有建立起针对电磁信号的特征提取方法和分类器的理论基础。 而广义的人工智能技术是使认知无线电从概念走向实际应用的真正原因。与先进的人工智能技术相结合，CR就可能通过吸取经验来对现在发生的情况进行实时响应，过去的经验包括对设备损毁、干扰和运行模式等的记忆数据。这样，CR就赋予了无线电设备依照频带可用性、位置和过去的经验来自主确定采用哪个频带的功能。同理，人工智能也可以带给认知电磁环境适应自主调节自身参数来适应复杂多变的电磁环境的能力，人工智能技术是认知电磁环境适应最重要的突破点之一。这种学习能力更倾向于智能控制方面，在自动试验测试技术、自动驾驶技术等工程上应用很多，但是学术研究很少。 2.3. 认知电磁兼容 “认知电磁兼容”最早由Zeddam博士在2009年提出。这一概念最早提出，是认知无线电概念在有线电信上的延伸，它以软件为基础，以智能、自适应的方式抵御电磁干扰，实现有线通信网络的电磁兼容与防护。作为经典电磁兼容方法的补充，基于软件和信号处理方法的认知电磁兼容可以从以下几个方面找到其成功的原因 [ 11 ]： 1. 信号的数字化； 2. 提高数字信号处理器的处理速度； 3. 实时识别并应对各种电磁辐射，避免干扰出现。 与认知无线电相似的，认知电磁兼容的原理也在于软件化的系统平台。目前的一般方法是通过认知电磁环境，寻找“频谱空穴”，然后通过通信协议和算法将通信参数调整到最佳 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]。这种方式的核心在于算法，即信息交互自始至终都由算法控制，而基础的硬件只用于收发信号。通过软件和算法进行信号处理，实现智能化自适应的实现电磁兼容、防护与抗干扰。其中最典型的应用是“自适应陷波” [ 11 ]，即自适应识别射频设备的电磁环境频谱变化，并通过灵活地调节可编程逻辑控制器，对可能造成干扰的频率进行“陷波”。见下图1。 受限于软件化的未普及，“认知电磁兼容”也并未得到广泛应用，目前找到的研究文献仅有一篇。 认知电磁环境适应是将“认知电磁兼容”这一概念应用对象的范围进一步扩展到所有射频、电子设备，同时以设备电磁环境效应的机理分析为“认知”的基础，以达到提高电子设备电磁环境适应能力的目的。 2.4. 设备电磁环境效应机理研究与建模 复杂电磁环境效应，是指射频、电子设备在复杂电磁环境下所显现的响应。随着电磁辐射源数量、种类的不断增长，电子设备在复杂电磁环境下的电磁辐射效应问题成为各国研究的热点。现代社会生活中射频设备的高度密集，使得电磁环境日趋复杂，为确保射频设备在复杂电磁环境下能够正常发挥效能，定型前都需要进行严格的电磁干扰敏感度试验。为了评价射频设备在复杂电磁环境下的生存能力，一般可以通过复杂电磁环境模拟仿真的方法进行相应的电磁辐射效应试验，但是电磁环境纷繁复杂，干扰信号样式、频率、强度能够任意组合，无法通过电磁环境模拟和辐射效应试验的方法一一进行试验和评价，而研究电磁辐射对不同设备的干扰特性成为现在迫切需要解决的难题。 图1. 自适应陷波 电磁辐射效应建模的基本方法主要有：基于机理分析 [ 21 ]，基于机理分析的电磁辐射效应建模方法能够从根本上反映电子系统的电磁辐射效应，但是要弄清楚一个复杂电子系统的电磁辐射效应机理绝非易事，准确建模缺乏理论和试验依据；基于数值分析的电磁辐射效应建模方法 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]，这种方法是以计算电磁学为基础的，通过电磁场理论与高性能的计算技术，解决复杂电磁环境下电子系统辐射效应的建模问题。这些电磁数值分析方法都有较为成熟的软件，这些商业软件虽然在电磁场计算方面具有较高的准确度，但在复杂设备电磁辐射效应方面的计算准确度都差强人意；基于试验数据统计分析的电磁辐射效应建模方法 [ 25 ] [ 26 ]，由于信息化技术的迅速发展，电子器件更加小型化、集成化，功能更加强大，组成的电子系统越来越复杂，耦合路径也并非单一，导致传统的电磁场理论分析方法和仿真方法在处理一些工程实际设备的电磁环境效应时存在很大偏差。因此基于试验数据统计分析的电磁辐射效应建模方法成为电磁学的一个新的研究方向。该方法将受试设备看作为灰箱甚至黑箱，根据输入输出特性来建模。值得指出的是，受试设备的输入输出特性与输入信号的幅度有关，输入大信号时会出现严重的非线性，导致基于试验数据统计分析的电磁辐射效应建模预测方法准确度下降，尤其是强电磁脉冲辐射效应建模，该方法能否适用值得商榷。目前，基于机理分析、电磁辐射效应和试验数据统计分析的建模方法已经取得了一定成果 [ 27 ] [ 28 ]。 在射频设备的电磁兼容与防护方面，传统上一般采用屏蔽、滤波和接地等技术来解决目前日益复杂和严重的电磁干扰问题。但是，与认知无线电类似，还可以通过一个能够感知其环境的系统来处理射频设备所处电磁环境，对其进行认知与解释，并根据电磁环境的具体情况而对电子设备作出适当的调整，提高其电磁兼容性能和干扰防护能力 [ 29 ]。但是这也就要求射频设备自身的复杂电磁环境效应必须已知，这一点无论是对认知电磁环境适应还是对传统的电磁兼容和防护领域来说都是亟待解决的难题。只有已知可以对设备造成干扰的源，才可以在射频前端滤除掉有害的电磁辐射，而这也是认知电磁环境适应的核心所在。 当然，通过试验来建立电子设备效应模型是无法穷尽的，不在效应模型内的干扰永远有可能发生，这也为人工智能发挥作用提供了机会。通过人工智能的学习能力，设备自身可以依据受干扰的记忆数据自主增强自身的防护能力。虽然目前的研究并没有达到这种程度，但是做出这种设想并不是没有依据，新出现的软件化自动试验系统、数字化实验软件与这种智能化适应电磁环境并没有清晰的界限了，自主适应复杂电磁环境并不是个遥遥无期的未来。