基于USRP平台的宽带频谱感知系统设计与实现

王志文，徐以涛，江　汉，罗屹洁，赵　勇

(解放军理工大学 通信工程学院，江苏 南京 210007)

摘　要：频谱感知是认知无线电的一项关键技术，也是认知循环的基础。如何高效快速感知频谱环境分布一直是学术界研究的热点问题，尤其是对实际的空中信号进行实时测量是目前频谱感知研究亟待解决的难题。针对以上需求，利用USRP平台和MATLAB信号处理工具设计并实现了一种分布式宽带频谱快速感知系统，系统可支持多种频谱感知算法，通过千兆以太网可在中央处理模块融合感知节点的数据。并对实际的0.4～4.4 GHz无线频谱环境进行了初步测量，该系统能够及时发现频谱空穴和目标信号的存在，能够将感知结果上传给中央处理模块进行分析和存储，具有应用推广价值。

关键词：认知无线电；宽带频谱感知；能量检测；多窄带检测

doi:10.3969/j.issn.1002-0802.2015.06.024

基于USRP平台的宽带频谱感知系统设计与实现

王志文，徐以涛，江汉，罗屹洁，赵勇

(解放军理工大学 通信工程学院，江苏 南京 210007)

摘要：频谱感知是认知无线电的一项关键技术，也是认知循环的基础。如何高效快速感知频谱环境分布一直是学术界研究的热点问题，尤其是对实际的空中信号进行实时测量是目前频谱感知研究亟待解决的难题。针对以上需求，利用USRP平台和MATLAB信号处理工具设计并实现了一种分布式宽带频谱快速感知系统，系统可支持多种频谱感知算法，通过千兆以太网可在中央处理模块融合感知节点的数据。并对实际的0.4～4.4 GHz无线频谱环境进行了初步测量，该系统能够及时发现频谱空穴和目标信号的存在，能够将感知结果上传给中央处理模块进行分析和存储，具有应用推广价值。

关键词：认知无线电；宽带频谱感知；能量检测；多窄带检测

doi:10.3969/j.issn.1002-0802.2015.06.024

收稿日期：2015-01-05；修回日期：2015-04-15Received date:2015-01-05；Revised date：2015-04-15

中图分类号：TN92

文献标志码：码：A

文章编号：号：1002-0802(2015)06-0750-05

Abstract：Spectrum sensing, as a key technology in cognitive radio, acts as the foundation of cognitive loop. How to achieve effective and rapid sensing of spectral distribution in surroundings always attracts much attention from the academic circle, and now becomes a hard problem demanding prompt solution in real-time measurement of the actual signals on the air. In order to deal with the problem mentioned above, a distributed wideband spectrum sensing system based on USRP platform and MATLAB signal processing tools is designed and implemented, which can support various algorithms of spectrum sensing and make a fusion of data from sending nodes in central processing module via Gigabit Ethernet. The preliminary measurement on the whole spectrum band from 0.4GHz to 4.4GHz indicates that this system could find spectrum holes and the presence of target signal in a very short time, and in addition, could store the final decision from each node and make further analysis in central processing module, thus is of certain application and popularization value.

作者简介：

Design and Implementation of Wideband Spectrum Sensing System

based on USRP Platform

WANG Zhi-wen, XU Yi-tao, JIANG Han, LUO Yi-jie, ZHAO Yong

(College of Communication Engineering, PLA University of Science and Technology, Nanjing Jiangsu 210007, China)

Key words：cognitive radio; wideband spectrum sensing; energy detection; multi-narrowband detection

0引言

随着无线通信业务数量的迅速攀升，频谱资源日渐稀缺，传统静态的频谱分配策略成为制约无线通信技术发展的瓶颈，而“认知无线电”的出现为缓解频谱资源紧张提高频谱利用率提供了契机[1]。作为认知无线电的基础工程，频谱感知随即成为研究者广泛关注的热点。

目前，关于频谱感知算法的研究已经相当广泛和成熟，匹配滤波器检测、能量检测和循环特征检测是公认的三种经典方法[2]。然而，传统的窄带检测方法直接应用在宽带频谱感知中存在采样速率过高等问题，多信道串行检测法和并行检测法将该问题进行了转化，利用窄带检测技术完成了对宽频范围的检测。此外，压缩感知技术的出现有效降低了信号采样速率，一定程度上缓解了ADC器件和FPGA的数据处理压力，如何提高检测速度和信号恢复精度始终是这类问题的研究热点[3]。总体来看，多数研究工作仅限于理论研究和仿真，与实际相结合的工程实现较为稀少。部分学者利用USRP (Universal Software Radio Peripherals)和GNU Radio进行了尝试[4-5]，取得了一些进展。但是GNU Radio数据处理功能模块较少，程序语言复杂，开发门槛较高，与之搭配的USRP设备受技术条件限制未能达到宽带频谱感知的指标要求。相对而言，MATLAB拥有丰富强大的数据处理工具，灵活简明的开发环境，因而更受开发者的青睐[6-7]。Ettus Research公司推出的最新产品USRP N210相比之前版本的USRP在性能上有大的提升，通过千兆以太网接口可以很好的支持Matlab仿真调试。本文正是基于能量检测方法利用USRP平台和Matlab信号处理工具，采用多窄带串行扫描的方法上实现了对宽达4 GHz范围频谱的快速感知。

1USRP N210的结构和技术参数

USRP N210是由Ettus Research公司生产的通用软件无线电设备，目前广泛应用与软件无线电技术的原型验证和科研开发，因其强大、灵活并且独立的特点颇受工程师的青睐。USRP N210的体系结构如图1所示。

图1　USRP N210体系结构

搭配SBX子板的USRP N210可以覆盖从400 MHz到4.4 GHz的频率范围。设备的母板可提供两路100 MS/s 14位的模数转换和两路400 MS/s 16位的数模转换，高速和高精度的ADC和DAC转换能力使其能够处理动态范围更高、带宽更宽的信号。强大的FPGA可以对信号进行数字上变频(DUC)和数字下变频(DDC)等高采样率的处理，并且抽取因子和插值因子均可由用户编程确定。通过千兆级的以太网接口和主机相连，使得USRP N210构建的频谱感知系统能够同时快速采集高达50 MHz带宽的射频信号，满足宽带频谱感知大容量实时数据交换的需求。

宽带频谱感知系统由两部分组成，即频谱感知节点和中央处理模块，系统的硬件连接如图2所示。系统的工作流程可描述为，各个分布式频谱感知节点通过UHD驱动控制USRP N210接收无线环境中的空中信号，AD采样之后的数据经过FPGA中的数字下变频之后依托千兆以太网接口传至PC主机。运行在主机上的Matlab环境提供了丰富的信号处理函数和强大数据处理功能，可对实测数据进行一系列的变换和处理，并在屏幕上显示实时处理过程。同时，感知节点的感知结果可通过路由器发送到中央处理模块进行数据汇聚和融合，感知信息被缀以时间戳之后存储在中央处理模块的数据库中，方便回查。

图2　宽带频谱感知系统硬件连接

2检测方法比较

频谱感知算法主要有匹配滤波器检测法、能量检测法和循环平稳特征检测法三大经典方法。

匹配滤波器检测法根据主用户的先验信息(调制方式、脉冲形状、数据包格式等)构造匹配滤波器使接收信号的信噪比达到最大，这是对确知信号的一种最佳检测方法，原理框图如图3所示。其中，x(n)是被检测信号，r(n)为已知的先验信息，检验统计量为：

(1)

但是此方法具有一定的局限性，其严重依赖主用户的先验信息，一旦与匹配滤波器失配，检测性能将大大降低，甚至导致误判。并且，当存在多个主用户时，该方法需要设计多个与之对应的匹配滤波器，实现成本增加。

图3　匹配滤波器检测框

能量检测法的原理框图如图4所示。在主用户先验信息未知的条件下，能量检测法是一种最佳选择。此方法将接收信号的累积能量与门限作比较从而判断主用户信号的存在与否，实现简单，复杂度低，应用非常广泛。检验统计量为：

(2)

但是其在低信噪比的情况下检测性能不佳，不能对信号、干扰和噪声加以区分，严重时出现检测失效。

图4　能量检测框

图5给出了循环特征检测法的原理框图。该方法基于调制信号存在内在周期性这一特点，通过分析其相关函数的特点来进行信号检测，具有良好的检测性能。检验统计量为：

(3)

式中，α为循环频率，ΔT为傅里叶变换间隔，Δt为谱相关间隔，XΔT(t, f)满足：

(4)

由于主用户信号、平稳噪声和干扰信号的循环谱能量往往有着较大差异，故此方法的最大优势就是能够实现对上述三者的有效区分，弥补了能量检测法的短板。但是，伴随着检测性能的提升，算法复杂度和检测时间也有所增大。

图5　循环特征检测框

3宽带频谱感知系统的实现

拥有高精度高速率ADC转换能力的USRP N210，搭配特定频段的子板可以为上述检测方法的实现提供强大的硬件支持，在此基础上，利用UHD和MATLAB工具箱可以轻松调度硬件的组合运行，提高处理速度。

下面以能量检测法为例详细说明该系统的实现方法。

宽带频谱的感知分为两个步骤，即粗扫描和细扫描[8]。粗扫描负责检测全频段的频谱占用情况和目标信号的大致位置，细扫描则进行局部放大，对目标信号的细节(中心频率、能量谱，平均功率等)进行刻画。粗扫描阶段，整个宽带频谱被分割为若干子窄带，USRP N210以串行的方式依次扫描每一个子窄带，最后将扫描结果汇总形成宽带频谱的感知结果。宽带频谱感知的流程图如图6所示。

图6　宽带频谱感知系统流程

在系统初始化的环节，一些关键的参数必须要指定。起始频率和终止频率分别设为400 MHz和4.4 GHz。抽取因子D可选范围4至512，并且必须是4的倍数。经过反复试验，此处设置D=16较为合适。采样频率Fs由R/D确定，其中R是USRP N210母板的ADC转换速率(100 M/s)，由此可知Fs的值为6.25 MHz，这也是一次接收数据所能覆盖的最大频率范围。中心频率Fc变换的步进值Tap应与Fs一致，保证各子频带的完美拼接。接收增益和采样帧长度分别设为32 dB和8 192，FFT的点数N同样设置为8 192。门限值根据实际测量结果综合考虑，-80 dBm是一个合适的选择。

粗扫描流程图如图7所示。为更加快捷的进行频谱粗扫描，此处用子窄带的平均功率值作为子窄带中心频率处的功率，其值为：

(5)

动态显示扫描结果调用MATLAB中的绘图模块即可实现。

图7　粗扫描流程

对于粗扫描中出现的超出门限值的中心频率，则进入细扫描阶段。以粗扫描获得的能量最大的中心频率重新接收信号，完成测量。为提高扫描准确性，此处接收信号应进行反复进行多次，本文设定接收9次。统计这9次结果中能量最高的中心频率，获得“票数”最多的即可认定是目标信号所使用的中心频率值。为了直观地显示该信号的能量分布情况以及提取信号特征参数，系统以新的准确的中心频率对目标信号进行接收，调用绘图模块可以为用户提供直观的展示。

4测量结果及讨论

经实际测量，0.4～4.4 GHz的频谱占用情况如图8所示。

图8粗扫描的频谱占用情况

从图8中可以看到，900 MHz附近的GSM信号、1.8 GHz附近的3G信号、2.4 GHz附近的WIFI信号，还有其他一些幅度较小的信号。一些频谱段诸如1.2～1.4 GHz、1.6～1.7 GHz、2.6～3.0 GHz属于空闲频段，3.5 GHz之后则属于完全未被利用的频段。此外，该系统可以借助频谱细扫描来进一步对感兴趣的频段进行局部放大，来更加清晰地展示频谱占用情况。当然，在2.534 GHz附近出现了一个能量很高的不明信号，即系统认定的目标信号。

经过细扫描，其准确的中心频率在2.533 GHz，纠正了粗扫描中1 MHz的误差。目标信号的功率谱由图9给出，图中可以清楚地看出信号的能量集中分布在2.53～2.536 GHz的频段内，窗口显示宽度为25 MHz，频谱分辨率为3 kHz。

图9　目标信号功率谱

由前述分析可知，中心频率的步进值Tap与抽取因子D成反比关系，而步进值的大小直接决定了全频段粗扫描用时的长短。利用多次测量求平均值的方法，表1给出了在不同抽取因子D的情况下，粗扫描时间t的实际测量值(单位为秒，为表述方便仅精确到小数点后三位)。从表中可以看出，随着抽取因子D的增大，粗扫描时间t相应增长，当D大于64时，漫长的感知时间已经不能满足认知无线电系统对于频谱感知速度的指标要求。

表1　粗扫描时间的实际测量值

该宽带频谱感知系统全频段的粗扫描速度快，细扫描精度准，相比文献[6]在感知速度和感知范围方面有了较大提升，而且能够快速发现侦查范围内高于门限的目标信号，并提取其特征参数。需要说明的是，在满足用户谱线分辨率需求的前提下，可以通过降低抽取因子D，即增大中心频率变换的步进值Tap来进一步提高感知速度，但是粗扫描的显示结果将变得更加粗糙，失去直观性和易读性。另外，更换WBX子板后可以感知400 MHz以下的频段，软件代码本身并不需要做大的改动，非常灵活。

5结语

文章首先由频谱感知算法的研究现状引出可以与理论算法相结合的USRP N210平台，并对设备的体系结构和技术参数进行了说明。之后在比较频谱感知三大经典方法优缺点的基础上，以能量检测法为例详细介绍了宽带频谱感知系统的设计和实现方法，包括硬件连接和软件流程。最后，文章对400 MHz至4.4 GHz的宽频带范围进行了实际的检测。测量结果表明，该系统能够对宽带频谱进行有效的感知，能够及时发现其中出现的目标信号，具备快速精确的感知能力。与现有的频谱分析仪相比，本系统扩展性和可移植性强，且开发周期短，大大降低了设备维护和升级成本，在军事通信、信息安全等领域具有应用价值。

参考文献：

[1]Mitola J, Maquire G J. Cognitive Radio: Making Software Radios More Personal [J]. IEEE Personal Communications, 1999, 6(4): 13-18.

[2]陈雷,李永成,王英泓等. 认知无线电的频谱感知算法研究[J]. 通信技术,2013,47(09):38-41.

CHEN Lei,LI Yong-cheng,WANG Ying-hong,et al. Spectrum Sensing Algorithms for Cognitive Radio[J]. Communications Technology,2013,47(09):38-41.

[3]王韦刚,杨震. 基于压缩感知的宽带频谱检测[J]. 南京邮电大学学报:自然科学版,2012(06):1-6.

WANG Wei-gang, YANG Zhen. Wideband Spectrum Detection based on Compressed Sensing [J]. Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications (Natural Science), 2012(06):1-6.

[4]Nafkha A, Naoues M, Cichon K, et al. Experimental Spectrum Sensing Measurements Using USRP Software Radio Platform and GNU-radio[C]. Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications (CROWNCOM), 2014 9th International Conference on,2014.pp.429-434.

[5]余兵才,姚明,邓晓华等. 基于GNU Radio和USRP新型软件频谱分析仪[J]. 现代雷达,2014(09):17-21.

YU Bing-cai, YAO Ming, DENG Xiao-hua, et al. A Novel Software-defined Spectrum Analyzer based on GNU Radio and Universal Software Radio Peripheral [J]. Modern Radar, 2014(09):17-21.

[6]MU Shu-juan, CHEN De-zhang, WANG Meng, et al. Spectrum Monitoring based on USRP2 Receiver[C]. Antennas, Propagation & EM Theory (ISAPE), 2012 10th International Symposium on,2012.pp.508-511.

[7]Anas N M, Mohamad H, Tahir M. Cognitive RadioTest Bed Experimentation Using USRP and Matlab©/Simulink©[C].Computer Applications and Industrial Electronics (ISCAIE), 2012 IEEE Symposium on,2012.pp.229-232.

[8]Maleki S, Pandharipande A, Leus G. Two-Stage Spectrum Sensing for Cognitive Radios [C]. IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing(ICASSP), 2010:2946-2949.

王志文(1991—)，男，硕士研究生，主要研究方向为认知无线电、宽带频谱感知；

徐以涛(1971—)，男，博士，教授，硕士生导师，主要研究方向为软件无线电、认知无线电、无线通信、数字信号处理、通信对抗技术；

江汉(1978—)，男，博士，讲师，主要研究方向为认知无线电、频谱数据分析、数字信号处理；

罗屹洁(1981—)，女，硕士，讲师，主要研究方向为移动通信；

赵勇(1986—)，男，硕士研究生，主要研究方向为认知无线电、通信对抗、移动通信。