从蓝牙差点被终结说起

2019-08-05 18:44:43 来源: 互联网
      蓝牙差点被不合时宜地终结。第一批蓝牙设备曾竭力避免与无线路由器产生冲突。(无线路由器是无线频谱上功率更高、更稳定的一类设备,蓝牙设备与其共享频率。)最终,蓝牙工程师们修改了标准,为蓝牙设备开发了跳频技术,根据对无线信号的探测,将蓝牙操作切换到未被占用的频段,从而避免了蓝牙技术早早夭折。

     
      频率跳频只是避免干扰的一种方法,这个问题从一开始就困扰着无线电。
监管机构从很久以前就开始管理频谱,使得新兴的无线生态系统中不同的无线电用户能够分配到不同的专用频率。虽然这种做法避免了在使用中检测传输状况和变换频率的问题,但由于部分频谱被闲置,因此频谱利用率非常低。
 
      如今,对有限的无线电频谱资源的需求正在高涨。在过去几年里,无线数据传输以每年约50%的速度增长,主要原因是人们越来越多地在智能手机上观看视频和浏览社交媒体。为了满足这一需求,我们必须尽可能有效地分配频谱,这也就意味着无线技术不能有独占频率,必须共享可用频谱。解决方案中将包括蓝牙所使用的跳频技术,但为了应对激增的需求,我们还需要做更多。
 
       为了解决频谱稀缺问题,我在美国国防部高级研究计划局(DARPA)创办了频谱协作挑战赛(SC2),并担任项目经理。SC2是一个为期3年的公开赛,来自世界各地的团队将重新思考频谱管理问题。各团队正在设计新的无线电,使用人工智能来学习如何与竞争对手共享频谱,最终目标则是提高总体数据吞吐量。这些队伍正在争夺今年10月在洛杉矶举行的SC2锦标赛中将近400万美元的奖金。两年的竞争让我们第一次目睹了自主无线电集体共享无线频谱,传输的数据远远超过了为每个无线电分配专用频率所能传输的数据。
 
      在SC2之前,DARPA的多个项目已经证明,少数无线电可以像蓝牙一样,通过跳频技术来自主管理频谱,从而避免彼此干扰。那么,我们为什么不把跳频技术应用到更广泛的无线电领域,用这种方法来解决频谱有限的问题呢?
 

      可惜跳频只能在一定程度上起作用,其有效性取决于未使用频谱的数量,如果试图发送信号的无线电设备太多,就不会有太多(如果有的话)未使用的频谱可用。为了达到SC2竞赛的目的,我们意识到,需要在多个场景下测试相互竞争的团队,这些场景中将有几十台无线电设备试图同时共享一个频段。这样一来,我们就可以确保每台无线电广播设备都不会有自己的专用频道,因为没有足够的频谱可供使用。
 
      考虑到这一点,我们开发了一系列循环比赛的场景,在大约1平方公里的区域内,3个、4个或5个独立的无线网络一起广播。无线网络将被允许访问相同的频率,每个网络会使用一个人工智能系统来解决如何与其他网络共享这些频率的问题。我们将根据完成的任务(如电话和视频流)数量来确定比赛的成功程度。假如某组的无线网络比另一组完成了更多任务,那该组将在比赛中获胜。我们的主要目标是让团队开发出人工智能管理的无线电网络,使这种网络能够共同完成更多的任务,而不是每个无线电都使用一个专用频段。
 
      我们很快发现,把这些无线电设备放在现实世界中是不切实际的。我们无法保证每个参赛队伍的无线条件始终是一样的。此外,移动一个个无线电设备来设置每个场景和每场比赛非常复杂和耗时。
 
      于是我们建造了世界上最大的射频仿真试验台——Colosseum。Colosseum目前位于马里兰州劳雷尔市约翰霍普金斯大学的应用物理实验室。它包含了21个服务器机架,功率为65千瓦,需要的制冷量与10套大型住宅相当。它可以同时在128台无线电设备之间模拟超过6.5万种独特的交互场景,比如短信或视频流。此外还有64个现场可编程门阵列,可通过一起执行超过150万亿浮点运算(teraflops)来处理模拟演练。
 
      每一场比赛中,我们都会插上无线电,这样他们就可以直接向Colosseum“广播”射频信号。该试验台具有足够的计算能力,可以根据给定环境的详细数学模型计算这些信号的行为。例如,Colosseum内部有模拟墙,可以“反射”信号。还有模拟的暴风雨和池塘,其中的信号会被部分“吸收”。
 
      模拟演练会为团队的人工智能提供所有必备信息,以便其在每个模拟场景中根据观察结果做出适当决策。例如,面对一个充斥着无意义噪声的手机干扰器,人工智能可能会选择将其频率更改为不受干扰器影响的频率。
 
 
 
      2018年12月9日,我和DARPA的同事终于有机会知道一组人工智能能否成功解决如此复杂的多主体问题。我们挤在酒店会议室里的一组电脑旁,离Colosseum的安装地点只有一个街区。一个星期以来,酒店一直是我们的指挥中心,我们分析了300多场比赛以确定得分最高的队伍。我们希望在3天内颁发多达8个75万美元的奖项,每组顶尖团队都有一个获奖。不过直到那一刻,我们都还不知道要颁发多少个奖项。
 
      在一年前举行的第一次资格赛中,评判队伍的标准仅仅是它们的相对排名,而这一次要想获奖,顶尖团队还必须证明他们的无线电能够比传统的专用频道更好地管理频谱。
 
      为了比较自主无线电和专用频率管理,我们设计了最后一组比赛。首先,我们采用了一个基线,为每个团队分配了专用频率来了解他们能够传输多少数据,然后我们取消了限制,看看一个团队的网络是否可以在不妨碍共享频谱中其他4个无线网络的情况下传输更多数据。
 
      我们在酒店房间里焦急地等待着最后一组比赛的结束。如果没有人能越过我们为他们设立的门槛,两年的努力就可能付之东流。我们突然发现,一腔热情之下的我们没有考虑到,如果所有人都失败了,我们并没有后备计划。SC2走到这一步的时候,我们已经开始看到一些方法的局限性,但这并不能安抚我们的紧张情绪。
 
      幸运的是,我们也开始发现一些成功的关键点。比赛开始时,几乎所有的团队都采用了第一代人工智能方法。在开始的时候,这种方法是有用的,因为还没有用于管理频谱的人工智能系统。在第一代方法中,团队正试图编写协作使用频谱的一般规则。
 
      当然,每个团队编写的规则略有不同,不过他们开发的每个系统都有一些通用的原则。首先,系统应该监听每个网络要求使用的频率。第二,在剩下的频段中,每个频段只能分配一台无线电设备,而且每个团队都不得要求超过其公平份额。第三,如果没有空闲频段,无线电应该选择干扰最小的频段。
 
      可惜这些规则未能捕捉到无线管理的所有特性,这导致了意想不到的后果,影响了无线电协同工作的能力。在SC2中,我们目睹了许多这样的例子,这些看似简单的规则失败了。
例如,第二条规则——做一个好邻居而不是独占频率。原则上,如果其他无线电需要,这种合作方式应该为它们提供更多使用频谱的机会。在实践中,我们看到了这种策略的错误之处,有一次,3个团队留下了大量完全未使用的频谱。
 
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责任编辑:sophie

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