基于USRP2920 與差分能量檢測的雙門限頻譜感知算法實現(xiàn)*

崔翠梅，秦貴秋，吳秋怡

（1.常州工學(xué)院，江蘇 常州 213032；2.東南大學(xué)，江蘇 南京 211189）

0 引言

電磁頻譜是支撐未來寬帶無線移動通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展不可或缺的國家戰(zhàn)略資源，而爆炸式增長的頻譜需求與有限的頻譜資源之間矛盾與日俱增。認(rèn)知無線電（Cognitive Radio，CR）技術(shù)具有提高頻譜效率的巨大潛能，被認(rèn)為是解決頻譜緊缺矛盾的有效途徑之一[1]。為了避免有限頻譜資源的浪費，認(rèn)知無線電設(shè)備（用戶）必須具有能感知周圍環(huán)境的能力，即檢測授權(quán)用戶也稱主用戶（Primary User，PU），在不同空間與時間未使用與使用率低的頻帶。在不對授權(quán)用戶產(chǎn)生干擾的情況下，認(rèn)知用戶（Secondary User，SU）機會接入空閑可用授權(quán)頻帶，從而提高頻譜利用率。

頻譜感知作為認(rèn)知無線電的核心關(guān)鍵技術(shù)，相關(guān)研究成果不斷涌現(xiàn)，其中能量檢測因簡單易實現(xiàn)深受研究者的關(guān)注[2]。傳統(tǒng)的能量檢測算法雖不需授權(quán)用戶的先驗信息，但易受噪聲不確定性影響[3]，特別是在低信噪比的環(huán)境下較難快速準(zhǔn)確檢測出PU 信號。為此，文獻[3]提出了一種基于噪聲功率不確定度區(qū)間的自適應(yīng)雙門限感知算法，理論上分析了估計的噪聲功率對能量檢測算法檢測性能的影響，并推導(dǎo)出不同噪聲不確定度下的最佳門限值。文獻[4]采用能量檢測算法，分析了具有不確定性的噪聲功率，在一定區(qū)間內(nèi)服從對數(shù)正態(tài)分布的檢測性能和信噪比墻現(xiàn)象。文獻[5]提出了基于動態(tài)自適應(yīng)雙門限能量檢測的序貫協(xié)作頻譜感知算法，仿真分析表明相較于經(jīng)典雙門限能量檢測算法，此方法的檢測性能較優(yōu)。上述關(guān)于噪聲不確定性影響的頻譜感知研究多是采用理論仿真分析，尚未經(jīng)過實際原型平臺驗證。

通用軟件無線電外設(shè)（Universal Software Radio Peripheral，USRP）是一款當(dāng)前應(yīng)用較廣的軟件無線電（Software Defined Radio，SDR）平臺設(shè)備。文獻[6]提出了一種基于差分能量檢測的雙門限協(xié)作頻譜感知算法，仿真分析了判決系數(shù)與信道信噪比對系統(tǒng)性能的影響，并采用通用軟件無線電平臺NI USRP N200 進行實驗驗證。文獻[7]和文獻[8]利用USRP平臺對傳統(tǒng)能量檢測算法進行實驗驗證，但沒有分析噪聲不確定性的影響。文獻[9]和文獻[10]考慮了噪聲不確定性影響，設(shè)計了一種基于能量檢測和特征值的雙門限-雙階段檢測算法，并用USRP 2920搭建了通信系統(tǒng)平臺，驗證檢測概率具有較好性能，但未分析虛警概率。文獻[11]使用USRP X310 和GNU Radio 搭建頻譜感知系統(tǒng)，實現(xiàn)了利用功率譜極值與噪聲方差估計的頻譜感知算法驗證。文獻[12]僅采用基于特征值的頻譜感知方法，利用較先進的USRP 2954R 平臺進行測試驗證，成本相對較高。

本文考慮噪聲不確定性影響，采用差分雙門限能量檢測算法進行頻譜感知，基于USRP 2920 軟件無線電平臺和Labview、matlab 軟件系統(tǒng)設(shè)計認(rèn)知通信系統(tǒng)平臺，估計噪聲功率、驗證判決系數(shù)與噪聲波動系數(shù)對檢測性能的影響，實現(xiàn)認(rèn)知無線電頻譜感知的要求。

1 差分雙門限頻譜感知模型

1.1 傳統(tǒng)能量檢測

假設(shè)CR 系統(tǒng)中，PU 發(fā)射的信號為s(t)，環(huán)境中的加性噪聲為ω(t)，SU 接收到的信號為y(t)，H0和H1分別表示授權(quán)用戶未占用和占用授權(quán)頻帶，頻譜檢測的二元假設(shè)模型可表示為：

式中：ω(t)為均值為0，方差為σ2的高斯噪聲，t=1,2,…,N，N表示采樣點數(shù)。能量檢測的檢測統(tǒng)計量可表示為：

當(dāng)N取較大數(shù)值時，由中心極限定理，可得到下列近似高斯分布式[13]：

式中：γ為信噪比（SNR）；λ為能量檢測的判決門限值。若判決門限λ給定，可得虛警概率Pf和檢測概率Pd表達式：

將式（6）代入式（5），則可得其對應(yīng)的檢測概率：

1.2 雙門限頻譜感知

由于實際通信環(huán)境除了高斯白噪聲，還包括其它干擾噪聲，噪聲功率隨著時間和相對空間位置在一定范圍內(nèi)變化，具有噪聲不確定性。由式（6）可知，能量檢測門限受噪聲功率變化影響，因此位于門限值兩側(cè)的感知結(jié)果可能不準(zhǔn)確，采用雙門限檢測可降低噪聲不確定性影響，提高檢測準(zhǔn)確度。在雙門限感知中引入λ0和λ1（λ0＜λ1）兩門限，若λ＞λ0，判決為H0；若λ＞λ1，判決為H1；若λ0＜λ＜λ1，待判決（Hu）。其判決準(zhǔn)則可表示為：

分別代入式（4）和式（5），可得相應(yīng)的虛警和檢測概率：

1.3 差分雙門限能量檢測

在上述雙門限檢測待判決區(qū)間[λ0,λ1]采用差分能量檢測算法。差分能量檢測根據(jù)相鄰時刻觀測能量差值大小來判決，其第i+1 與第i時刻的瞬時能量差值表達式和平均能量表達式分別為[6]：

根據(jù)差分檢測原理，其二元假設(shè)模型可改寫為：

式中：c為判決系數(shù)，根據(jù)噪聲不確定性提出。在噪聲不確定度較小時，c取較小值即能得到較低的虛警概率，反之c取較大值。

那么，根據(jù)式（11）、式（12）、式（13）及式（14），可推導(dǎo)出差分雙門限能量檢測的虛警概率Pf_dd和檢測概率Pd_dd表達式為：

2 頻譜感知系統(tǒng)實現(xiàn)與性能評估

2.1 通信系統(tǒng)模型實現(xiàn)

本文采用通用軟件無線電外設(shè)NI USRP2920 與個人計算機（PC）連接，基于LABVIEW 軟件平臺與MATLAB 軟件的嵌套使用，搭建認(rèn)知無線通信系統(tǒng)以驗證差分雙門限頻譜感知性能。計算機的IP 地址設(shè)置為192.168.1.1，USRP 的IP 地址設(shè)置為192.168.1.2，這是廠商固定設(shè)置，若更換兩IP地址，則無法通信。圖1 是基于LABVIEW 的差分雙門限頻譜感知程序框圖，圖2 展示了USRP 的前面板。USRP 接收信號時所需的參數(shù)設(shè)置為：IQrate設(shè)為4M（信號帶寬為4 MHz），carrier frequency（載頻）設(shè)為89 MHz，頻譜波形圖橫坐標(biāo)范圍設(shè)置為-2～2 MHz，縱坐標(biāo)自動變更，抽樣數(shù)為10 000。

圖1 基于LABVIEW 的差分雙門限頻譜感知程序

圖2 USRP 前面板

基于上述設(shè)置，將對檢測雙門限、噪聲功率、判決系數(shù)和波動系數(shù)進行估計與驗證，并對所搭建認(rèn)知無線通信系統(tǒng)的性能優(yōu)劣進行評估。

2.1.1 檢測雙門限估計與驗證

圖2 前面板的左下角參數(shù)設(shè)置區(qū)域，噪聲波動范圍的起始頻率和終止頻率分別設(shè)置為-1.9 MHz和-1.7 MHz，結(jié)合載頻89 MHz，那么實際檢測噪聲頻率范圍為（89-1.9）MHz 至（89-1.7）MHz。PU 信號的頻率范圍起止頻率設(shè)置為-1.2 MHz 和-0.8 MHz，則實際檢測頻率范圍為（89-1.2）MHz至（89-0.8）MHz。運行程序后，前面板的左下角顯示區(qū)顯示出計算結(jié)果，噪聲功率為4.75775E-11，PU 信號功率為6.62339E-9。通過式（9）和式（10），計算出檢測門限值λ0為-104.117 dB，λ1為-102.17 dB，再根據(jù)兩門限值可檢測出PU 信號所在頻段。從圖3中可以發(fā)現(xiàn)在（-1，0，1），即88 MHz、89 MHz、90 MHz 3 個頻帶存在PU 信號，與圖2 中的頻譜圖結(jié)果一致，檢測準(zhǔn)確率達100%。

圖3 PU 信號感知結(jié)果

2.1.2 噪聲功率估計與驗證

當(dāng)虛警概率Pf=0.1，抽樣數(shù)M=10 000，高斯噪聲的方差已知，由式（9）和式（10）可計算理論門限值。本文將理論值與實際實驗值進行了對比，兩結(jié)果基本吻合，實驗結(jié)果如表1 所示。

表1 理論噪聲功率與實際噪聲功率的比較

2.2 噪聲波動系數(shù)與判決系數(shù)的估計

差分雙門限能量檢測法中引入了噪聲波動系數(shù)α與判決系數(shù)c兩個參數(shù)，為了求出這兩個參數(shù)以得到最佳的門限值，本文設(shè)計了一個計算程序模塊，通過USRP 接收信道的噪聲來測出這兩個參數(shù)的最佳取值。圖4 為噪聲波動系數(shù)α的測算程序模塊，它與虛警概率Pf的性能曲線如圖5 所示，圖6 為判決系數(shù)c的測算程序模塊，它與虛警概率Pf的性能曲線如圖7 所示。

圖4 噪聲波動系數(shù)α 的測算程序模塊

圖4 所示程序模塊含3 個循環(huán)：

（1）對USRP 所接收到的信號采樣求出瞬時能量Y(i)與統(tǒng)計平均Y，計算兩門限值，求ΔY和ΔYi，當(dāng)Y(i)＞λ1或ΔYi≥c·ΔY時，X(i)=1（H1）；循環(huán)計算N=400 個采樣判決，則虛警概率為

（2）由于噪聲的不確定性和USRP 各種現(xiàn)實因素的影響，循環(huán)執(zhí)行（1）20 次，統(tǒng)計計算兩門限值均值及虛警概率。

（3）取α∈[0.8,1.5]，采樣間隔0.01，循環(huán)執(zhí)行（2）71 次，通過嵌入MATLAB 繪出Pf變化趨勢如圖5 所示。

圖5 噪聲波動系數(shù)α 與虛警概率Pf 的關(guān)系

從圖5 可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)α＞1 時，虛警概率Pf陡然下降；當(dāng)α≥1.25 時，虛警概率趨于0。因此α的取值不宜較大，否則門限值λ1亦較大，這樣可能會降低檢測概率，因此選取最先使虛警概率趨于平緩的α值比較好，即α=1.25。

類似地，對于圖6 所示程序模塊，首先計算USRP 所接收的信號瞬時能量Y(i)與統(tǒng)計平均值Y，計算兩門限值，求ΔY和ΔYi，當(dāng)Y(i)＞λ1或ΔYi≥c·ΔY時，X(i)=1（H1）；其次計算N=2 000的采樣判決統(tǒng)計，可得虛警概率為Pf=x/2 000，；最后，取c∈[0,5]，采樣間隔為0.01，可得到51 個Pf值，通過嵌入MATLAB 繪出Pf變化曲線如圖7 所示。從圖7 可知，隨著判決系數(shù)的增大，虛警概率Pf隨之下降，當(dāng)判決系數(shù)c=3.5 處趨于平緩時，由此判決系數(shù)c的驗證符合當(dāng)初的假定。

圖6 判決系數(shù)c 的測算程序模塊

因此，通過實驗可得噪聲波動系數(shù)α與判決系數(shù)c的最佳取值分別為α=1.25，c=3.5。

2.3 性能評估

在相同噪聲環(huán)境下，將差分雙門限能量檢測與傳統(tǒng)單門限能量檢測方法性能比較，觀察樣本N=2 000，循環(huán)迭代20 次，可得到圖7 所示關(guān)于虛警概率的性能曲線圖。從圖7 中可以發(fā)現(xiàn)，差分雙門限能量檢測的虛警概率除第17次迭代結(jié)果異常，其他基本小于0.02，而傳統(tǒng)單門限能量檢測的虛警概率基本大于0.2。因此，所設(shè)計頻譜感知系統(tǒng)平臺驗證差分雙門限能量檢測性能比傳統(tǒng)能量檢測提升約10 倍。

圖7 差分雙門限能量檢測與傳統(tǒng)單門限能量檢測性能比較

圖7 判決系數(shù)c 與虛警概率Pf 關(guān)系

3 結(jié)語

本文利用軟件無線電外設(shè)（USRP,NI 2920）與LABVIEW 軟件系統(tǒng)，實現(xiàn)了噪聲不確定環(huán)境下差分雙門限能量檢測算法驗證、噪聲功率估計及判決系數(shù)與噪聲波動系數(shù)的最佳設(shè)置。同時，與傳統(tǒng)能量檢測算法進行性能比較，差分雙門限能量檢測的虛警概率降低約10 倍。實驗結(jié)果驗證了本文構(gòu)建的認(rèn)知無線通信系統(tǒng)平臺頻譜感知功能的可靠性和可行性。后續(xù)將在此基礎(chǔ)上，擴展動態(tài)頻譜接入與共享的功能，充分提升頻譜資源利用率。