面向“互聯網+”的頻譜服務*

岳　亮，鄒　明

(解放軍理工大學 通信工程學院,江蘇 南京 210007)

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面向“互聯網+”的頻譜服務*

岳亮，鄒明

(解放軍理工大學 通信工程學院,江蘇 南京 210007)

摘要：無線頻譜作為信息的重要載體,是一種不可或缺的資源。隨著用頻設備的不斷增加，頻譜資源緊缺的問題日益突出?！盎ヂ摼W+”作為一種新的社會形態，有著泛在的接入特性，其發展必將導致用頻設備的進一步爆發式增長。海量設備不斷增加的頻譜需求對有限的頻譜資源的利用提出了很高的要求，高效的頻譜服務成為緩解頻譜危機的關鍵。定義了“互聯網+”條件下頻譜服務的新內涵，分析了“互聯網+”給頻譜服務帶來的新的挑戰，并闡述了相應的關鍵技術，最后探討了未來的發展趨勢。

關鍵詞：互聯網+；頻譜服務；資源優化；智能決策

0引言

隨著互聯網和無線通信技術的發展，移動互聯網快速興起，給傳統行業帶來巨大的沖擊，甚至引起顛覆性的改變?；ヂ摼W的作用不再是簡單地消除空間距離以提供通信交流，而是開創一種全新的思維模式，推動了經濟社會的全面變革。盡管當前網絡連接越來越便捷，但數字世界與物理世界仍然相對獨立，并沒有完全融合，無法發揮互聯網的潛在優勢， “互聯網+”概念的正式提出可以有效彌補這一不足[1]?！盎ヂ摼W+”代表一種新的經濟形態，通過充分發揮互聯網在生產要素配置中的優化和集成作用，將互聯網的創新成果深度融合于經濟社會各領域之中，形成更廣泛的以互聯網為基礎設施和實現工具的經濟發展新形態，其核心在于利用云計算、物聯網、大數據為代表的新一代信息技術，實現與現代制造業、生產性服務業等的融合創新，實現“一加一大于二”的效果。

無線電頻譜資源作為信息傳遞的重要載體，是“互聯網+”時代的關鍵產業要素[2]。隨著信息交互的日益頻繁，各種無線通信設備呈現爆發式的增長，當前數據業務量正以逐年翻一番的速度迅速增長，無線頻譜資源緊缺的問題日趨嚴重，頻譜赤字開始出現，頻譜資源的利用面臨著巨大的挑戰[3]?！盎ヂ摼W+”的推進將產生更多的業務傳輸需求，同時設備、網絡和應用的異構性使頻譜使用需求變得異常復雜，最終將加劇頻譜危機并反過來阻礙“互聯網+”的發展。由于頻譜資源的有限性，無限制地增加可用頻譜資源是不切實際的，高效的頻譜服務成為緩解“互聯網+”發展中的頻譜危機的關鍵。

1“互聯網+”背景下頻譜服務特點

傳統的頻譜管理采用固定的頻譜分配模式，將大部分頻段被指定為只允許授權用戶獨占的授權頻段，只保留少量的非授權頻段允許非授權用戶競爭使用[4]。按照目前的頻譜分配現狀，可用來分配的授權頻段已面臨枯竭，但由于地理和時間上的差異，大部分授權頻段的利用率卻并不高，頻譜利用低和頻譜資源緊缺的矛盾日益突出。

頻譜服務源于“互聯網+”背景下對頻譜資源高效精細化管理和利用的需求，指的是將頻譜資源的分配和需求用戶的接入以服務的方式進行,通過頻譜監測、使用和管理的一體化有效融合，推進頻譜資源分配的精細化和規范化，提升頻譜利用的智能化水平。

頻譜服務不是簡單的頻譜資源分配管理，而是包含用戶需求、業務授權、頻譜安全管理三個層次：終端用戶根據自身需要提出相應的頻譜需求，業務管理平臺根據實時的頻譜監測態勢提供相應的信息服務，發掘出實時的頻譜機會，以授權服務的方式實現對頻譜資源合理、高效的分配以滿足終端用戶的需求，同時對非授權的惡意用戶進行監控和管理，維護頻譜資源使用的有序性和安全性。頻譜服務通過三個層次的有效融合，可以實現頻譜資源的動態授權和管理，將頻譜資源的接入以服務的形式呈現，用戶只需提出需求和報價，服務平臺根據用戶的需求和報價進行資源的維護、查詢和授權分配，實現市場化的頻譜資源配置，可以有效降低終端用戶的接入成本，同時可以提供良好的服務保證。在高度動態變化的環境下，頻譜服務可以進一步發掘頻譜機會，實現頻譜資源的精細化管理，有效提升頻譜利用率，同時保證頻譜的安全使用。典型的頻譜服務包括地理頻譜數據庫[5]，LSA頻譜共享[6]以及無線電秩序管理[7]等方面，頻譜服務成為緩解“互聯網+”發展中的頻譜危機的關鍵。

1.1海量的聯網設備和物品

“互聯網+”理念的提出，將互聯網與傳統產業結合起來，由此衍生的聊天、購物等大眾消費應用，移動辦公、遠程會議等商務應用，以及智慧城市，智能交通，智慧電網等社會公益應用，都將使通信設備數量呈現爆發式增長[8]。近年來，智能手機、平板電腦、智能穿戴設備等移動終端的數量持續增長，其數量在2014年已達到人類的總人口數，并繼續呈現高速增長的態勢。隨著物聯網等技術的進一步發展，單個蜂窩網絡不僅需要支持有著高速率傳輸要求的移動用戶，還需要支持超過10000個相對低速率傳輸要求的其他網絡設備。海量的聯網設備將產生巨大的頻譜需求，為如此巨大數量的連接終端提供頻譜服務將是一項巨大的挑戰。

1.2跨網絡的異構頻譜共享

“互聯網+”更加強調對上層應用和服務的有效整合，對下層具體的接入方式并不關心。為了滿足不同的需求，各種服務和接入技術被廣泛運用，涌現出大量不同類型的網絡，導致網絡規模和結構上的復雜多樣性?！盎ヂ摼W+”將這些的異構網絡連接在一起，形成一個復雜的網絡結構，連接特定服務和應用的用戶可能處于不同的物理網絡、采用不同的無線接入技術或者是分布在不同的域內，在同一個空間內，可能存在需求異構、授權異構、業務異構、網絡異構、基站異構、運營異構等復雜的異構特性。為了保障服務質量，頻譜共享需要在跨網絡的大規模系統中進行，對頻譜資源的優化共享有著很高的要求。

1.3應用為中心的頻譜服務需求

“互聯網+”作為一種新的社會形態，利用云計算、物聯網、大數據等信息技術，可以實現與現代各項產業的有效的融合和創新，深刻改變著現有的服務模式?！盎ヂ摼W+”與不同行業的整合將產生面向特定領域專業的應用和服務。當前多個領域已出現了“互聯網+”的具體形態，如“互聯網+商品交易”產生了淘寶、京東等電商，“互聯網+銀行”產生了支付寶等新的金融模式?！盎ヂ摼W+”未來的發展前景巨大，能夠提供的應用越來越多，然而“互聯網+”面向不同的行業將產生不同的業務需求，各個業務用對于實時性、容錯性、能耗特性等的要求不一，在頻譜分配中需要針對應用的特點，采取合適的策略來提供頻譜服務，滿足不同應用的頻譜需求。

2“互聯網+”背景下頻譜服務面臨的挑戰

2.1泛在接入特性加劇頻譜危機

“互聯網+”理念的提出，將使通信設備數量呈現爆發式增長。IPV6協議的提出，大大提升了可供使用的IP地址的范圍，為“互聯網+”時代終端數目的爆發式增長提供了尋址基礎。調查研究表明，2014年全球移動設備數量為74億，移動網絡的平均速度為1.7 Mb/s，預計到2019年將達到115億與4 Mb/s。

移動終端的爆發式增長必然對頻譜的利用提出新的需求。預計到2020年，國際移動通信系統(IMT)在6 GHz頻段以下至少需新增500 MHz的頻譜帶寬，才能繼續支持移動寬帶產業的健康發展。研究報告顯示，到2020年，中國城區IMT的頻譜需求為1 864 MHz，頻譜缺口為1 177 MHz。在當前頻譜基本劃分完畢的情況下，可供分配的頻譜資源越來越少?！盎ヂ摼W+”的到來帶來的將是整個社會各行各業與網絡的高度連接，實現各類設備的高度互聯。面向“互聯網+”的泛在、密集、異構無線接入將加劇頻譜危機，對頻譜規劃服務的提升提出了進一步的要求。

2.2動態資源分配亟需快速信息挖掘

“互聯網+”有著泛在的接入特性，基于無線網絡的互聯是“互聯網+”各類設備實現廣泛連接的基礎。實際中受到能量和成本等的限制，接入網絡中的許多傳感器或者其他設備的發射功率相對比較低，信號難以捕捉。然而為了實現頻譜的精細化利用，必須對所有用頻設備有著清晰的掌控，從而對頻譜可用信息的構建提出了更加精細的要求，需要精確的挖掘出可用頻譜信息?！盎ヂ摼W+”是一個動態網絡，復雜時空環境下的頻譜資源需求不是固定不變的，而是呈現高度動態變化的特性。各類設備可以隨時的接入或者離開網絡，網絡的拓撲結構呈現快速變化的趨勢。在時間維度上，在一天的不同時間段，頻譜需求都將不斷變化，在特定的時刻達到峰值水平，導致潮汐效應的產生；在空間維度上，演唱會，運動會等大型群體性活動的開展將導致特定區域頻譜需求爆發式的急劇上升。在高動態變化的環境下，可用頻譜機會稍縱即逝，需要頻譜信息構建具備較低的時延和快速的更新能力，從而實現精確、快速的頻譜可用信息挖掘。

2.3靈活的異構頻譜分配機制需求

“互聯網+” 是一個廣域聯通的泛在網絡，網絡結構復雜，同一個空間內復雜的異構特性使得頻譜資源共享的優化成為一個問題。當前的頻譜共享主要集中于局部區域的網絡內，沒有考慮到需求異構、業務異構、網絡異構等復雜的異構特性導致的不同空間頻譜資源利用的相互影響，缺乏對復雜干擾關系的建模。為了支持更大范圍網絡間的頻譜共享，需要更靈活的機制，打破傳統固定、條塊分割式頻譜分配方式，消除頻譜資源的界限，將不同網絡的頻譜資源匯聚起來進行動態按需的分配；此外，由于網絡的異構、分層部署，接入設備數量巨大，空間頻譜之間復雜的影響和干擾關系使得頻譜資源共享模型的構建難度加大，導致無論是局部優化還是廣域最優服務的求解比較復雜，難以找到最優的合作點實現頻譜利用效率的最大化，現有的頻譜分配機制在大規模場景中的穩健性和可擴展性存在不足，需要更高效的分配機制。

2.4個性化的服務評估需求

“互聯網+”深度融合于經濟社會各領域，推動新的產業模式的發展，用戶地位將得到進一步的提升，更加注重服務體驗，需要對不同的用戶進行個性化的頻譜服務質量評估。頻譜服務質量指的是用戶在給定的頻譜分配下獲得的效能，最直接的評估指標包括分配的頻譜帶寬或者是可獲得的吞吐量，其它可用指標也包括中斷概率、有效容量、遍歷容量等[9]。

面向“互聯網+”頻譜服務評估在泛在和異構的接入特性下變得更加復雜，主要體現在兩個方面：一是當“互聯網+”與不同的行業結合時，不同的用戶的需求各異，簡單的統一評估模型不精確，需要利用復雜的個性化模型以提升精確度；二是從系統的角度看，整體的頻譜服務質量除了要考慮用戶需求的差異性，還要考慮不同網絡和不同用戶間的關聯性，“互聯網+”包含了大量的異構網絡，相互之間的干擾關系相當復雜?，F有研究中沒有考慮用戶的需求，缺乏從用戶的角度進行頻譜服務質量的評估，如何針對“互聯網+”的特性，采取相應的方案有效應對以上挑戰值得關注。

3“互聯網+”背景下頻譜服務的關鍵技術

“互聯網+”背景下的頻譜服務面對著海量的聯網設備，跨網絡的異構頻譜共享需求，隨之而來將產生海量的頻譜數據，且面臨高度動態變化的無線網絡環境，頻譜機會稍縱即逝，對頻譜大數據分析處理和智能的頻譜決策機制提出了很高的要求，同時基于QOE的服務質量評估可以有效提升頻譜服務，滿處差異化的頻譜需求。

3.1群智頻譜大數據分析

“互聯網+”將海量的頻譜感知設備采集的頻譜狀態數據存儲在數據庫中，構建出頻譜大數據，通過對大數據進一步分析以挖掘其變化規律，進而進行頻譜占用狀態預測不可或缺。頻譜數據分析可以分為頻譜感知和頻譜預測兩個方向。

頻譜感知通過頻譜網格數值化表征建模，將頻譜大數據與地理信息系統相結合，建立以群智頻譜感知為基礎的頻譜監測云平臺，將頻譜靜態、動態數據庫、頻譜資源、無線網絡頻譜需求等要素相整合，構建不同粗細粒度的網格，實現頻譜資源的空間數值化、多域數值化和不同粒度數值化表征，進而形成頻譜態勢圖，演化出視頻，文本，表格等綜合頻譜數據，實現快速的頻譜態勢生成，為后續的頻譜數據分析打下基礎。

頻譜預測則是從頻譜數據或信息中，考慮數據來源的不可靠和檢測結果的不準確，探索可以具有相應錯誤容忍度的群智數據模型，并通過對大量數據中例外與異常的分析，提煉出有用的以及最終可理解的知識。群智頻譜數據分析能夠處理海量設備的頻譜監測數據和頻譜使用數據，在高速動態變化的環境中克服數據真實性的影響，實現快速的頻譜狀態預測和頻譜占用規律挖掘，找出頻譜機會的內在規律和設備的用戶頻需求，及時發現頻譜機會，為頻譜共享決策提供支撐。

3.2分層頻譜智能決策機制

現有的頻譜決策算法側重于用頻設備比較少的情況，多采用的單層的決策算法,缺乏用戶間相互影響的分析。實際環境中無線網絡異構共存，各個用戶之間相互影響，需要將頻譜資源融合以提升頻譜利用率；同時頻譜需求與異構頻譜資源之間的關系復雜多樣，單一的優化方法無法獲得滿意的性能，必須實現多種策略的有機融合?；诖?，單層的決策算法無法滿足高動態條件下的復雜決策，需要引入分層決策的模式。

頻譜資源分層智能決策需要實現從單層決策向多層決策的躍升，首先必須厘清分層體系中上下層級決策者間與同級決策者間的決策耦合關系, 進而給出分層決策的形式化描述[10]。然后在充分利用信息庫、知識庫，結合在線學習、統計學習等學習算法的基礎上，考慮引入分層博弈，構建出動態大規模頻譜分層管理模型。面對復雜的頻譜決策要求，還需要引入機器學習的方法，充分出挖掘用戶位置及需求等不同方面的先驗情景信息，通過對需求、資源、環境與頻譜資源變化規律的深入分析，建立起面向大規模動態多樣化需求的分層頻譜管理與優化策略，進一步提升智能決策效能，從而實現頻譜粗粒度管理與資源細粒度優化之間的最優適配。

3.3面向QoE的服務質量評估

現有的研究中多采用服務質量QoS(quality of service)作為相應的評價指標，沒有考慮用戶的需求，缺乏從用戶的角度進行的頻譜服務質量的評估。服務體驗QoE(quality of experience)的提出，轉變了現有的以客觀QoS為主的評估思路，從用戶主觀感受的角度,可以更加有效的實現服務質量的評估[11]。面向QoE的頻譜服務質量評估借助云端存儲的頻譜分配信息以及用戶反饋行為等數據，可以構建出頻譜QoE。相應的評估包括用戶級QoE和系統級QoE兩個層次。

基于用戶數據分析的頻譜QoE可以克服主觀QoE評估方法復雜度和開銷較大以及客觀QoE評估方法精度較低的不足。通過利用傳感器采集用戶在服務中的動作、表情等主觀反饋數據，采用基于數據分析的方法，借助大數據分析和機器學習建立頻譜QoE模型，可以實現對用戶服務質量的有效評估。

系統級頻譜QoE則在用戶頻譜QoE的基礎上，從系統級角度評估QoE。通過在云端建立用頻網絡結構模型，構建用戶之間干擾關系、資源競爭關系、層級結構關系等耦合關系，以網絡所有用戶的QoE為基礎，借助網絡結構與用戶間關聯關系矩陣，采用集成評估方法獲得系統級QoE，可以實時監控頻譜資源利用效果，從而主動調整頻譜資源優化方案。面向QoE的頻譜服務質量評估通過基于用戶數據分析，建立相應的頻譜QoE模型頻譜共享云架構，可以實現對頻譜服務質量的有效評估。

4發展趨勢展望

“互聯網+”的提出，給頻譜服務增加了許多新的挑戰，但海量設備的聯網給頻譜服務帶來挑戰的同時也提供了潛在的機會。頻聯網的提出就是要通過發揮海量連接設備的優勢，讓有能力的終端設備進行頻譜監測，組建頻譜綜合監測網，突破傳統頻譜管理中用頻設備和頻譜監測設備相互分割，各自為政的格局。頻譜監測將不再依賴專用設備，還可以借助手機、網絡接入點等具有頻譜感知能力的設備。通過專用設備與普通感知設備的結合、用頻譜設備與頻譜監測設備的有效融合，可以實時監控目標區域的頻譜使用情況，為高度動態的頻譜需求變化趨勢的情況下的頻譜發現打下基礎。

然而海量的異構數據必將帶來存儲和計算處理上的新問題，搭建頻譜共享云架構，利用云端強大的數據存儲和處理能力輔助進行頻譜監測與管理，成為解決這一問題的關鍵[12]。頻譜云融合了信息資源、計算資源、通信資源、存儲資源和可用頻譜資源，基于云端的頻譜資源認知計算可以挖掘出隱藏在頻譜大數據中有關用戶位置、行為、需求等信息，并利用這些先驗信息為決策進行指導[13]。通過構建分布式虛擬動態頻譜決策框架，可以實現與無線環境以及用戶行為和用戶需求之間的最佳匹配，克服基于局部信息的分布式實體信息決策機制的不足，建立云端輔助的分布式虛擬智能穩健決策，實現靈活、動態、高效的頻譜共享。

頻譜云架構利用計算能力和大數據存儲與分析能力以提升頻譜可用信息的挖掘速度、頻譜分配的效率和頻譜服務質量評估的能力，體現了通信與計算融合的思想，成為未來發展的關鍵。頻譜服務為用戶和設備提供通信服務的同時，云計算和大數據也服務于這一過程以提升頻譜機會開發能力，支持更復雜、快速的頻譜決策服務。云平臺能夠存儲和處理海量設備的頻譜監測數據和頻譜使用數據，挖掘頻譜機會的內在規律和設備的用頻需求，有效緩解終端和無線接入網絡的處理負載，從而符合“互聯網+”弱化終端能力的需求，引領未來的發展趨勢。

5結語

“互聯網+”概念的提出使得用頻設備的數目呈現爆發式的增長，現有的固定的，條塊式分割的頻譜服務體系無法滿足日益增長的頻譜需求?！盎ヂ摼W+”新形勢下泛在接入帶來的網絡和需求的異構特性使得頻譜資源的優化問題變得復雜。為了解決“互聯網+”條件下頻譜服務的問題，文章探討了“互聯網+”條件下頻譜服務的新內涵，分析了“互聯網+”給現有的頻譜服務體系帶來的技術挑戰，梳理了其中的關鍵技術，最后對未來的發展趨勢進行了展望，為進一步研究“互聯網+”條件下的頻譜服務打下了基礎。

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岳亮(1989—)，男，碩士研究生，主要研究方向為認知無線電、頻譜管理；

鄒明(1994—)，女，碩士研究生，主要研究方向為認知無線電、頻譜管理。

“Internet+” Oriented Spectrum Service

YUE Liang,ZOU Ming

(College of Communications Engineering, PLAUST, Nanjing Jiangsu 210007,China)

Abstract：As an important carrier of information, wireless spectrum is an indispensable resource. With the increase in the number of equipment relying on frequency, the problem of spectrum resources shortage becomes increasingly prominent. As a new social form, “Internet +” enjoys comprehensive access characteristic, and its development would lead to a further explosive growth of equipments relying on frequency, Ever-increasing spectrum requirements of numerous equipments result in the increasing demand for the limited spectrum resource, thus high-efficient spectrum service becomes the key to ease the spectrum issue. In this paper, the new connotation and the challenges of spectrum service under the condition of “Internet +” is defined and analyzed, related key technologies are described, and finally the future development direction is also discussed.

Key words：“Internet +”; spectrum service; resource optimization; intelligent decision

作者簡介：

中圖分類號：TN92

文獻標志碼：A

文章編號：1002-0802(2016)01-0068-05

*收稿日期：2015-08-12；修回日期：2015-11-26Received date:2015-08-12；Revised date：2015-11-26

doi:10.3969/j.issn.1002-0802.2016.01.014