美国DARPA寻求频谱共享新技术

[据防务系统网站2016年7月22日报道] 在无线频谱日趋紧张的环境下，美国五角大楼希望发展更多的电子装置和无线电设备，近日，其研究机构宣布了新的指南，采取技术竞争的方式寻求新的途径用于共享和确保接入无线电波。

2016年3月，美国防先期研究计划局宣布了“频谱协同挑战”计划，旨在利用新兴的机器学习工具，开发能够实时适应拥挤频谱的智能系统，提高整体无线信号传输。

7月19日，DARPA正式宣布该竞赛将于2017年启动，为期三年，2019年结束，奖金为200万美元。参赛者操作的软件定义无线电台将会与其他同时操作的无线电台寻求合作，通过整个通信网络优化频谱效率。

DARPA微系统技术办公室（MTO）的项目管理人员称，此次技术竞赛目的是采用新兴的技术手段重新定义传统的频谱管理方式，例如增加了机器学习功能的可编程软件定义无线电台。DARPA希望从根本上加快机器学习技术和策略的发展，能够以机器时间的速度实现动态频谱共享。

机器学习的方法将会取代过去为特定使用分配专用频率的方式，这是一种刚性构架，已不能跟上频谱需求飙升的步伐。目前有一种新的设想，不同用户之间通过利用机器学习或其他人工智能工具实现频谱共享，这将有助于管理频谱“交通”。

随着军事领域越来越多的无线电系统（例如战术无线电台）协同任务与日俱增，开发实时频谱共享能力迫在眉睫。灵活共享无线频谱的能力预计将随着更多无人战车和无人机的部署得到增强。同时，由于国防部将于2020年释放500MHz频谱用于商用，提高频谱效率变得更加紧迫。

为确保即将到来的“频谱协同挑战”竞赛顺利进行，DARPA列出了基本竞赛规则，竞赛将对公司、初创企业、大学、以及“车库黑客”开放。参赛者需要证明其使用软件定义无线电台能力，以及能够提供频谱随着波形变化敏捷性的可编程射频技术。此外，参赛团队还必须演示利用人工智能技术（例如机器学习）增强频谱共享的能力，目的在于能够自主辨别无线频谱环境下的不断变化。

在诸如赛博防御、频谱共享等其他领域，美国防机构越来越多地转向以技术竞赛的形式，利用新兴的分析手段和机器学习工具促进技术创新。（工业和信息化部电子科学技术情报研究所  李婕敏）