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【深度】一种动态频谱接入系统的仿真设计

学术plus 学术plus 2022-07-29


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今日荐文

今日荐文的作者为解放军91655部队专家裴小东,中国电子科技集团公司第七研究所专家王琳,刘为。本篇节选自论文《一种动态频谱接入系统的仿真设计》,发表于《中国电子科学研究院学报》第12卷第4期。

摘 要在无线通信领域,频谱资源短缺和利用率低的问题长期存在,使得认知无线电中动态频谱接入技术成为研究热点。提出一种基于软件无线电平台的动态频谱接入系统仿真设计,使得无线通信网络能够高效地进行频谱感知,并实现动态频谱接入完成数据通信。通过数据业务收发的实例,验证了采用动态频谱接入的方法,该系统仿真设计能够基于频谱策略成功地选频换频,从而提高了无线频谱资源的利用率。


关键词: 无线通信;动态频谱接入;认知无线电;软件无线电;频谱感知

1 引言


认知无线电(Cognitive Radio,CR)被国内外研究机构公认是解决频谱利用率低的最佳解决方案,它的出现给提高频谱资源利用率带来革命性的解决方案。


认知无线电技术的基础是动态频谱接入技术,利用频谱检测对周围无线频谱环境进行感知,通过对感知数据进行分析和智能学习,决策得出可用频谱资源状况,采用动态频谱接入空闲频谱,从而提高无线频谱利用率。


本文提出了一种基于软件无线电平台的动态频谱接入系统仿真设计,使得无线通信网络能够高效地进行频谱感知,并实现动态频谱接入完成数据通信业务。


2 认知无线电

软件无线电,即软件定义的无线电(Software Defined Radio,SDR),是一种通过软件来实现连接物理层的无线通信设计技术,其核心是在通用的硬件平台上加载不同的通信软件,即波形,以实现不同的通信波形间的转换。SDR采用组件化的设计结构,具有开放性强的特点,可以重新封装组件或者重构物理层,动态地加载新的软件波形和协议,实现与不同体制、不同制式电台的通信,软件无线电可以实现与新旧体制的电台完美兼容,延长生命周期,从而能够降低系统成本,节省通信系统的开支[2]


认知无线电技术是一种由软件无线电技术发展而来的无线通信技术。认知无线电在软件无线电的基础上,采用了随时变化的通讯协议技术,同时增加了人工智能的支持,能够感知其所在的环境以及所处位置,并在此基础上智能地改变其通信参数,实现动态频谱接入,得到更高的频谱利用率[3]


动态频谱接入技术是认知无线电的最主要的技术之一,通过感知周围的频谱使用情况,智能地动态调整接入的频谱范围,能够将原来低效使用的空闲的频谱资源利用起来,从而提高整体的频谱资源利用率。


3 软件无线电平台

软件无线电平台包含一个母板和多块射频子板,母板主要完成中频采样,以及基带信号和中频信号的转换,子板完成射频信号的收发。一块母板最多可以接四块子板,两块发射,两块接收,完成基带和中频部分,波形部分由上层软件完成。


通过建立流向图并按照相应的机制把多个信号处理模块连接在一起,完成无线电系统的搭建。信号处理模块采用C++编程实现,具有较高的执行效率,如调制解调、数学运算等。流向图的搭建和模块之间的连接通过Python脚本语言实现[4]


通过这套软件无线电平台,设计出仿真原型,实现无线电信号的接收与发射。本文提出一种频谱感知和动态频谱接入系统的仿真设计,实现认知无线电网络内的动态频谱接入。

4 动态频谱接入系统

4.1系统结构

动态频谱接入是一个自适应的过程,本文设计的动态频谱接入系统结构由频管软件、通信软件、数传软件和硬件设备组成。系统包括一个主节点和多个从节点,频管软件部署在主节点电脑终端上,数传软件和通信软件部署在所有节点电脑终端上。动态频谱接入系统的结构如图1所示。

图 1动态频谱接入系统结构图


其中:

(1)频管软件

包括策略管理系统和频谱服务系统。主要功能包括:1)生成用频策略,下发用频策略;2)频谱感知处理,频谱使用效能分析等频谱决策。


(2)通信软件

  • 包括MAC层模块和物理层模块,为频管软件和数传软件提供MAC层和物理层服务。MAC层模块用于连接并控制硬件设备,为频管软件和数传软件提供MAC层服务。

  • 主要功能包括:1)组网:MAC协议封装与解析,节点监测与通信任务管理;2)统计上报:统计并上报频率感知扫描数据,所有节点状态、电平强度和丢包率等节点信息。

  • 物理层模块是硬件设备的运行程序。主要功能包括:1)电平强度信号采集:采集所有节点电平信号强度;2)调制解调:在指定频率上进行业务数据调制解调;3)频率感知扫描:在指定频段上进行频率感知扫描。


(3)数传软件

主要功能:数据通信业务数据收发。


(4)硬件设备

采用一块软件无线电母板搭载一块射频子板,拥有100MHz14位ADCs和400MHz16位DACs处理能力,千兆以太网传输速率100MB/s,能处理的最大宽度25MHz。主节点的硬件设备有两个通道:通道0和通道1。通道0用于业务数据传输;通道1用于广播和感知扫描。从节点的硬件设备有一个通道:通道0,用于业务数据传输。


主节点用来完成频谱感知扫描和频谱决策,从节点需要监听主节点的广播频率接收广播信令,主从节点之间进行业务数据收发。主节点在扫频范围内进行频谱感知扫描,对感知扫描数据进行分析,检测出空闲可用频率。在当前通信频率受到干扰后,主节点通过网络节点状态信息进行换频决策,广播下发新的业务频率,主从节点重置通信参数,切换到新的业务频率上进行通信。


动态频谱接入系统的用例图如图2所示。

图 2 动态频谱接入系统用例图


4.2通信软件

通信软件为频管软件和数传软件提供MAC层和物理层服务,设计组件结构流图如图3所示。

图 3 通信软件组件结构流图


其中:

硬件设备有两个通道:UHD0用于业务数据传输,采用GMSK调制解调算法;UHD1用于广播和感知扫描,感知扫描采用FFT能量检测算法,周期广播采用FSK慢跳频算法。UHD0/1:Source和0/1:Sink分别是信源和信宿组件模块。


MAC Manage包含节点状态控制与通信任务管理功能,通过Socket PDU与上层频管软件(Spectrum Manage)进行通信。将上层软件指令数据按照接口协议进行解析,修改节点状态参数、执行任务管理,并将节点状态和任务管理信息上报给上层软件。


4.3感知扫描的能量检测FFT方法

FFT是一种离散傅立叶变换快速算法,可以将信号的频谱提取出来,将信号从时域变换到频域,再对其进行模平方运算。本系统采取步进频段检测的方式,每次扫描25MHz频段,进行能量检测,然后进入下一个步进频段进行扫描,一个扫描周期结束后可以完成对大范围的频谱检测。


设计的FFT运算结构流图如图4所示。通过采样,将基带采样信号转化为向量,经过重采样窗口调整后进行FFT运算,所得结果进行复信号转化,用均方表示,然后对FFT数据做进一步功率校准处理,除去冗余,最后将扫频范围内的所有步进频段拼接起来,生成一个message文件并显示扫频结果。

图 4FFT运算结构流图


4.4频管软件

频管软件包括策略管理系统和频谱服务系统,以及数据库系统组成,组件结构如图5所示。

图 5频管软件组件结构图


其中:

(1)策略管理系统

主要功能包括:1)频谱感知处理与呈现,分析感知数据,呈现频谱感知态势;2)频管策略生成与下发,根据动态配置的频谱资源和网络用频需求生成频管策略并下发;3)频谱使用效能呈现,分析当前频率的质量和效能信息,对当前无线通信状况做出判断与建议;4)频率生成与频谱决策,当用频效能低于决策门限要求时,生成换频策略,执行换频操作。


(2)频谱服务系统

主要功能包括:1)频谱综合信息服务;2)频谱资源动态配置,根据感知信息分析多维电磁空间空穴,识别频谱机会,并根据频谱池的情况和任务需求动态地生成频谱资源;3)电磁态势数据服务和4)使用效能数据服务,根据感知信息、频谱资源、网络和节点需求提供数据服务。


4.5系统实现

本文采用一个主节点和两个以上从节点进行组网,搭建动态频谱接入系统。动态频谱接入的过程如图6所示。

图 6动态频谱接入过程


频管软件根据上级频管系统指定的资源、条件和任务等信息,以及通信用频系统不同业务优先级协同机制,制定频谱策略,通过软件无线电平台加载设置用频系统的频谱参数,用频系统将用频状态返回,与感知模块采集的感知数据进行融合处理,计算出频谱机会和用频效果数据,如果通信系统需要换频,则以动态方式进行频谱接入,最后频管软件形成频谱使用态势以服务的形式提供给上级频管系统。


具体实现步骤如下:

(1)策略管理系统生成并下发频管策略。频管策略包括频率资源、应用域以及频率资源在不同应用域(如时间、地点、组织等)的使用策略(允许/禁止、限制条件等),以及不同应用域之间的优先级关系矩阵。

(2)硬件设备对规定频段(例如50MHz-500MHz)进行频谱感知扫描,频谱服务系统根据感知信息动态地生成可用的频谱资源,并对可用的频谱资源进行排序。

(3)主节点和从节点之间通过数传软件发送并接收数据包,进行业务通信。

(4)通过干扰源施加干扰的方式使节点丢包率上升电平信号强度下降,超过门限值后判断节点脱网,业务通信中断。

(5)策略管理系统分析当前频率的质量,当电平信号值和丢包率超过门限值时,说明用频效能低于决策要求,需要做出换频决策,脱网节点数超过门限值或者脱网节点优先级高,则换频。并根据感知信息分析并选择当前可用的频谱资源,生成换频策略。

(6)在信令时序内,主节点根据换频策略周期广播新的通信业务频率,并重置通信参数准备业务传输,脱网的从节点监听周期广播信令,执行换频操作。

(7)主节点和从节点在更换后的频率下再次成功发送并接收数据包,完成动态频谱接入。


顺序图如图7所示,分别对主节点施加干扰(施加干扰A)、对从节点施加干扰(施加干扰B),处理过程都是相同的。

图 7动态频谱接入顺序图


其中:

  • 从节点用频设备定时计算接收的信号强度指示(RSSI)电平值和丢包率是否超过门限值,超过则节点脱网。

  • 主节点业务信道检测到该网络从节点的节点状态发生变化,由在网变为脱网,上报发生变化后的节点状态给频管软件。

  • 频管软件进行受扰分析,做出换频决策:1)脱网节点数是否超过门限值,超过则换频;2)脱网节点优先级较高,则换频。

  • 如果换频,频管软件下发新的业务频率给广播信道,并设置业务信道按照新的业务频率进行监听;广播信道周期广播新的业务频率;从节点用频设备搜素广播信令,并设置业务信道按照新的业务频率进行监听。全网完成换频。


4.6仿真结果

对动态频谱接入系统进行仿真验证,仿真场景包括三种情况:

1)不换频,依靠通信系统自身的抗干扰能力;

2)静态换频,按照预定的频率集进行切换;

3)动态换频,根据感知信息实时生成的可用频谱资源进行动态接入。


通信过程中施加梳状干扰,干扰频率分布为等间隔梳齿状分布。设定网络节点数量为100个,干扰源的发射功率为500W,发射频段为30MHz-88MHz,干扰频率的信道间隔为25kHz,干扰变化的时间设定为10秒,在发射频段范围内按照间隔随机生成干扰频率,统计一小时内频谱接入的成功率和无线通信成功率的变化情况如图8和9所示。在一小时统计周期内,频谱接入的成功率都达到90%以上,可见在通信质量较差时采用动态频谱接入的方式,可以将无线通信成功率保持在较好的状态,明显提高了无线通信质量。

 图 8频谱接入成功率的仿真结果

 图 9动态频谱接入对通信成功率的影响


结 语

本文设计了一套基于软件无线电平台的动态频谱接入仿真系统,包括通信软件和频管软件的功能结构。通过数据业务收发的实例,验证了采用动态频谱接入的方法,该系统仿真设计选频换频成功,从而提高了无线频谱资源的利用效率。

 

参考文献:

[1] M.Haddad. M.Debbah. MenouniHayar.OnArchievable Performance of Cognitive Radio Systems[C]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications “Cognitive Radio: Theory and Applicatons”, 2007.

[2] Ding G, Wang J, Wu Q, et al. On the limits of predictability in real-world radio spectrum state dynamics: from entropy theory to 5G spectrum sharing[J]. IEEE Communications Magazine, 2015, 53(7): 178-183.

[3] Ding G, Wang J, Wu Q, et al. Joint spectral-temporal spectrum prediction from incomplete historical observations [C]. in Proc. of IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP), Dec. 2014.

[4] 姚富强,张建照,柳永祥,赵杭生,动态频谱管理的发展现状及应对策略分析[J],电波科学学报,2013, 28(4): 794-803.

[5] 胡波;傅丰林;陈东;杨涛. 认知无线电系统中的关键技术研究[J].电子元器件应用.2008年06期.

[6] 黄凌. 基于GNU Radio和USRP的认知无线电平台研究[D]. 华南理工大学. 2010.05.

[7] 洪钻鸿. 基于GNU Radio和USRP的动态频谱接入研究[D].北京邮电大学. 2012.12.

[8] 张雯. 认知无线电频谱感知技术性能分析及优化[D]. 西安电子科技大学. 2011.04.

[9] 刘义. 基于用户合作的频谱检测与动态接入理论及算法研究[D]. 华南理工大学. 2011.10.

[10] 周晓. 认知无线电网络及其安全性研究[D]. 北京交通大学. 2011.06.

[11] Wu Q, Ding G, Wang J, et al. Spatial-Temporal Opportunity detection for spectrum-heterogeneous cognitive radio networks: two-dimensional sensing [J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2013, 12(2): 516-526.

[12] Wu Q, Ding G, Xu Y, et al. Cognitive internet of things: a new paradigm beyond connection [J]. IEEE Internet of Things Journal, 2014, 1(2): 129-143.

 



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