过去的几十年里，无线电技术标准、相关应用和互联设备得到了爆炸式的发展，对数据带宽和吞吐量的要求越来越高。据统计，45亿因特网用户和迅速发展的物联网(iot)变革对器件性能要求的年增长速度超过25%1，这是一个巨大的挑战。当今，随着在家办公日益普及，地面和空间通讯的关键基础设施已投入测试。

关键的无线电频段资源短缺，无法满足需要。这意味着现代通讯网络需要找到更明智的方式以保持数据的流通。一种有效的方式是分隔和重用宝贵的射频频段，最大化其利用率。在过去的几年里，新建的基础设置已开始考虑到未来的需要。

因特网流量的增长量超过25%(cagr)，2020年每月超过200eb(eb=1018 字节或106 tb)，2022年预计达到每年4.2 zb．

未来电子数据交换的核心技术。在软件定义无线电/网络（sdr/sdn）中，软件技术是影响最大的因素。当今，业内普遍认为虚拟系统硬件以及将人工智能引入复杂的操作流程，可实现最高的系统效率、利用率和动态敏捷度。

mc7447bhx1250re无线网络已经非常复杂，无法通过使用诸如设计时间服务计划或简单的通用设计等传统的方法优化。人们需要更智能、更高级的技术：例如认知无线电(cr) — 这种无线电能监测动态网络行为，识别不同应用的需求，自动调整其物理层参数，使网络性能和服务质量(qos)最大化。在许多情况下，不同的应用共享相同的无线通道和频段，难以同时满足不同的qos标准。现在使用的基本控制架构无法同时平衡关键的功能参数需求，包括延迟、吞吐量、可靠性和适应力。若是考虑到不同的通讯需求，如低/高数据率、时间关键/非时间关键信号等，则更加难以实现。

软件化是一种可行的解决方案。软件化做为一种相对较新的术语，是指利用算法解决之前由硬件解决的通信问题。为了实现软件化，未来的系统会逐渐虚拟化和数字可控化。

sdr：通过认知无线电技术，越来越多的应用可使用软件实现调制、纠错甚至载波频率和通道带宽，以满足动态运行的需要。使用波束成型、相控阵天线以及快速载波跳频可进一步增强sdr的性能。

sdn：控制平面和数据平面的硬件互相解耦，控制集中化，并从具体应用中抽象出基础设计。

系统越来越复杂，需支持数据量剪切和越来越大的容量，还有各种不同的通讯技术（无线标准、光学互连、卫星通讯）以及众多的用户和服务提供商。难怪现在我们期待新的人工智能和机器学习解决方案能将上述的需求一并满足，这需要同时平衡集中和分散的数据方法，如同步进行云计算、雾计算和边缘计算。

包括模数转换器和数模转换器芯片(adc和dac)，为提高射频系统的敏捷度和灵活性做出了巨大贡献。

这些器件支持高频模拟射频信号，并将其下变频/上变频至数字域。它们是数字控制射频无线电系统的关键器件，可提高下一代通讯设施的控制灵活性。

这种先进的数字方法应用于高灵活性的接收系统中，用于处理多个通道，并由数字域变量定义．这是一种简单的优化认知无线电的方案。

在增强型sdr中，数字控制振荡器可调节任何数量的独立通道，接收端射频欠采样，在采样系统里，奈奎斯特-香农采样定理规定了模拟数字转换器以采样率2b采样最大带宽为b的信号时，可在数字域还原原始的信号。 通过使用带通滤波器，则有可能使用欠采样直接将超过带宽限制的高奈奎斯特域的射频信号下变频至其基带频谱范围．欠采样需使用adc前端的采样保持放大器(th)。

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