Некогерентная квадратурная обработка радиосигналов на основе быстрых цифровых алгоритмов для мониторинга радиочастотного спектра в технологиях когнитивного радио

А.Н. Глушков,

кандидат технических наук

Н.С. Хохлов,

доктор технических наук

НЕКОГЕРЕНТНАЯ КВАДРАТУРНАЯ ОБРАБОТКА РАДИОСИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ БЫСТРЫХ ЦИФРОВЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ МОНИТОРИНГА РАДИОЧАСТОТНОГО СПЕКТРА В ТЕХНОЛОГИЯХ КОГНИТИВНОГО РАДИО

INCOHERENT QUADRATURE PROCESSING OF SIGNAL BASED ON FAST DIGITAL ALGORITHMS FOR RADIO-FREQUENCY SPECTRUM MONITORING IN COGNITIVE RADIO TECHNOLOGIES

Рассматриваются вопросы возможности применения алгоритмов быстрой цифровой обработки радиосигналов в системах когнитивного радио.

The questions of the possibility of using fast algorithms for digital signalprocessing in cognitive radio systems are considered.

В последние годы наблюдается стремительное развитие беспроводных телекоммуникационных систем, например систем сотовой и спутниковой радиосвязи, локальных беспроводных сетей и Интернет по технологии Wi-Fi и Wi-MAX. Телекоммуникационные системы, используемые в органах внутренних дел, не являются исключением. Они используются для передачи звука и видеоизображения, работы с базами данных и т.п. для решения различных служебных задач.

Однако практически весь частотный диапазон к настоящему времени распределен и лицензирован, при этом, как показали исследования Федеральной комиссии связи США, спектр, как драгоценный природный ресурс, используется недостаточно эффективно. В результате внедрение и использование новых сервисов, для работы которых необходимо наличие свободных частотных диапазонов, становится затруднительным, а в некоторых случаях вовсе невозможным. Сегодня в беспроводных сетях доминирует командно-административный подход к управлению использованием спектра, где фиксированные участки спектра лицензированы для каждой отдельной беспроводной услуги или технологии. Одним из самых перспективных вариантов решения данной проблемы является когнитивное радио.

Система когнитивного радио (CRS) представляет собой радиосистему, которая использует технологию, позволяющую этой системе получать знания о своей среде эксплуатации и географической среде, а также об установленных правилах и своем внутреннем состоянии. Она имеет возможность динамической и автономной корректировки своих эксплуатационных параметров и протоколов согласно полученным знаниям для достижения заранее поставленных целей и учиться на основе полученных результатов [1]. Таким образом, когнитивное радио является передовой технологией, обеспечивающей более рациональное использование радиочастотного спектра.

Когнитивное радио способно получать и передавать сигналы на различных частотах. Частными случаями подобных систем являются технологии распределенного спектра и пространственно-временного мультиплексирования. Использование таких систем предполагает повышение функциональности отдельных оконечных устройств и их конвергенцию. Одно устройство может применяться для приема сигналов телевидения, мобильной связи и радио. Отдельный подкласс этого класса технологий составляет «интеллектуаль-

ное» радио, проводящее анализ электромагнитной среды и позволяющее находить для передачи временно или постоянно не используемые частоты, что позволяет увеличивать количество передаваемой информации на каждой частоте.

На международном уровне вопрос о внедрении когнитивных радиосистем был включен в повестку дня Всемирной конференции радиосвязи 2012 г. (пункт 1.19). В 2007—2011 гг. исследовательские комиссии и рабочие группы МСЭ-R проводили исследования, направленные на определение потребностей в регулировании использования радиочастотного спектра когнитивными системами. В рамках этих исследований изучались вопросы обеспечения электромагнитной совместимости при внедрении когнитивных систем, а также сценарии внедрения и технические характеристики когнитивных систем, в том числе устройств, используемых для сухопутной подвижной службы в ТВ-полосах частот.

Согласно исследованиям МСЭ-R, выделяют три основных вывода относительно применения когнитивных систем и возможностей обеспечения электромагнитной совместимости [2].

• Технологии CRS могут обеспечить преимущества пользователям сухопутной подвижной службы, включая системы IMT (международной подвижной связи), за счет повышения эффективности использования существующего спектра и смягчить проблему перегруженности (обеспечив, например, выигрыш в пропускной способности).

• Внедрение и работа станций на основе технологии CRS в системах какой-либо службы радиосвязи не должны налагать какие-либо дополнительные ограничения на другие службы, совместно использующие соответствующую полосу частот.

• Любая система той или иной службы, использующая системы радиосвязи с программируемыми параметрами (Software-Defined Radio, SDR) и/или CRS в полосе частот, распределенной этой службе, должна функционировать в соответствии с положениями Регламента радиосвязи и административными правилами, регулирующими использование полос частот и критерии защиты, определенные в соответствующих рекомендациях МСЭ-R.

Это позволяет организовать эффективную связь и пользоваться ею в полной мере. Данное радио формирует определенные показатели среды передачи сигналов: диапазон частот, тип и параметры модуляции и кодирования, протоколы взаимодействия радиосредств, определяет мощность сигналов и ряд других величин.

Для описания таких интеллектуальных радиосистем и был предложен термин «когнитивное радио» [3]. Свойство когнитивности (способность к познаванию и самообучению) подразумевает возможность радиосистемы решать следующие задачи:

1) оценки «шумовой температуры» радиосреды, обнаружение неиспользуемых в данный момент времени частотных интервалов (спектральных дыр);

2) анализа параметров радиоканала, оценка канальной информации, предсказания состояния радиоканала;

3) управления радиоплатформами (радиостанциями), излучаемой мощностью и спектром сигнала.

Радиоэлектронные средства когнитивного радио для выполнения перечисленных функций должны иметь в своем составе следующие элементы:

- управляемые приемопередатчики;

- модули наблюдения за радиопространством (мониторинга спектра);

- когнитивный или интеллектуальный модуль, осуществляющий анализ результатов наблюдений и обучение системы;

- базу данных о состоянии радиопространства в различные моменты времени, необходимую для прогнозирования среды распространения сигналов;

- элемент управления системой в соответствии с действующими целями, правилами и политикой управления спектром.

Структурная схема такого когнитивного радио представлена на рис. 1.

Рис.1. Структурная схема когнитивного радио

Система когнитивного радио позволяет использовать временно свободные участки спектра, которые получили название «спектральные дыры». Если эта полоса в дальнейшем используется лицензированным пользователем, вторичный пользователь, для того чтобы не создавать помех, перемещается в другой участок спектра или остается в той же полосе, изменяя уровень мощности передачи или схему модуляции [4].

Работа системы начинается со сканирования частотного диапазона и построения так называемой карты занятости каналов. Эти данные заносятся в базу данных и используются для прогнозирования состояния радиоканалов и обучения системы управления.

Одной из важнейших задач системы когнитивного радио является мониторинг радиочастотного спектра. Его алгоритм должен обеспечивать высокую вероятность обнаружения радиосигналов и низкую вероятность ложного обнаружения в широком диапазоне отношений сигнал/шум. Также необходимо учитывать вычислительную сложность и эффективность применяемых алгоритмов. Существуют различные методы мониторинга спектра: энергетическое обнаружение, детектирование на основе согласованных фильтров, цикло-стационарное детектирование и т.д. Чаще всего используется быстрое преобразование Фурье в заданной полосе частот (обычно несколько МГц). Реализовать алгоритм мониторинга спектра в реальном времени в широкой полосе частот с высокой разрешающей способностью достаточно затруднительно.

Рассмотренные задачи предполагают использование быстрых и эффективных цифровых алгоритмов и устройств обнаружения и демодуляции радиосигналов, способных адаптивно перестраиваться в зависимости от состояния среды распространения сигналов (радиопространства) в области функционирования когнитивной системы радиосвязи. Они должны иметь возможность перестройки по рабочим частотам, изменения полосы пропускания, параметров демодуляции сигналов различных типов, обеспечивать высокую скорость обработки данных при минимальных аппаратных и программных затратах.

В [5—11] предложены отвечающие указанным требованиям быстрые цифровые алгоритмы и устройства обнаружения и демодуляции узкополосных сигналов. В их основе лежит базовая вычислительная процедура каскадного суммирования

отсчетов сигнала за N = 2 периодов несущей частоты, которая требует использования минимально возможного числа операций суммирования/вычитания (или аппаратных сумматоров/в ычитател ей).

Структурная схема быстрого алгоритма цифровой некогерентной обработки узкополосного сигнала показана на рис. 2.

Рис. 2. Структурная схема быстрого алгоритма цифровой некогерентной обработки

узкополосного сигнала

Входной узкополосный сигнал s(t) с несущей частотой ^ вида

поступает на вход аналого-цифрового преобразователя (АЦП), который стробируется от генератора тактовых импульсов (ГТИ) с частотой/кв, равной

Укв ~ 4' /о,

и формирует по четыре отсчета ^о, Si1, Si2, SQ за каждый ^й период сигнала. Эти отсчеты вводятся в многоразрядный регистр сдвига на четыре отсчета (МР4), после чего запускается вычислительная процедура вида

М ( \

У 0 = ^^Г4(/-1) ^4(/-1)+2/,

/=1 М (

I \ 1^"Г1

І=\

где 81 =±1 —знакопеременные элементы последовательностей Уолша.

В вычитателях ВЫЧо и ВЫЧ1 определяются разности четных аО\0) =[£г0 -^,2] и нечетных =[^г1 — £(-3] отсчетов для двух квадратурных каналов. Затем они суммируются (или вычитаются) в сумматорах/вычитателях СВ01 и СВ11 с содержимым многоразрядных регистров сдвига МР01 и МРц, каждый из которых содержит одно полученное при обработке предыдущего периода значение и соответственно, и

формируются результаты обработки соседних разностей отсчетов а\(^ = аО\0) ±а0^ и

а\{Р = ± . После этого новые значения аО<0) и с выходов вычитателей

ВЫЧ0 и ВЫЧ1 записываются в МР01 и МРц, заменяя их предыдущее содержимое.

-1)+1 4(/-1)+3

).

Далее рассчитываются величины а2\0) = а!|0) ± а\^\ и а27(1) = аХр* ± а\^}2 (четырех соседних разностей отсчетов), где а\{Р и получены в сумматорах СУМ01 и

СУМц, а и записаны в последних ячейках многоразрядных регистров сдвига МР02 и МР12 на две ячейки памяти каждый. После этого содержимое регистров сдвигается, устаревшие значения и а\Р2 теряются, а в освободившиеся первые ячейки

записываются полученные в СУМ01 и СУМц величины а\¿0) и аХ^ .

Затем описанная процедура повторяется для аналогичной обработки 8-ми, 16- ти и т.д. соседних разностей отсчетов (всего п= log2N этапов) и формируются величины У0(3) и Л(4).

Каждый блок СВi управляется двоичным сигналом Ai, равным 0 (режим сложения) или 1 (режим вычитания), ^-разрядный двоичный код Ап.. А2А1 является номером

последовательности Уолша элементов ¿>.,/ = 1,М в (3) и (4).

Свойства показанного на рис. 2 алгоритма зависят от дальнейшей обработки откликов у0 и у! квадратурных каналов, от управляющего кода Ап_А2А1 и от частоты квантования /кВ. Если по откликаму0 и у1 сформировать величины

и выбрать Як = 0, к = \п , то можно реализовать цифровой узкополосный обнаружитель

радиосигналов [6—10], отклик 2 которого пропорционален амплитуде входного сигнала. Его частотная характеристика Н(А/), нормированная к максимальному значению

2N, Л/=/-/0, показана на рис. 3 пунктиром. Полоса пропускания П =/0/2Ж Там же сплошной линией показана частотная характеристика алгоритма, у которого на последнем этапе Ап = 1 (выполняется вычитание). Как видно, на частоте /0 имеет место полное подавление сигнала.

\щм)\

Рис. 3. Частотная характеристика Н(Л/), нормированная к максимальному значению 2N

Перестройка рабочей частоты алгоритма обработки осуществляется простым изменением частоты квантования сигнала /КВ, что позволяет проводить последовательное сканирование частотного диапазона для выявления спектральных «дыр», подавая на генератор тактовых импульсов управляющий код f (рис. 2). Изменением величины N можно регулировать полосу пропускания алгоритмов обработки.

По величинам у0 и у1 можно определить мгновенную фазу у с(1) или частоту /(0 принимаемого сигнала [12] в соответствии с выражениями

¥ (М>)-

f \ arctg ^

{yj

ж + arctg

f \ Уо

при yl > О, при ух < О,

/(',) =/о

\Уи [иМ-Ус (Л-1 ^ ]

2п

,

где г — номер текущего периода сигнала.

Таким образом, появляются возможности реализации демодуляторов сигналов с амплитудной, фазовой и частотной модуляцией, а также их обнаружителей и классификаторов в процессе мониторинга спектра.

Предлагаемые алгоритмы могут быть использованы для программной или аппаратной реализации управляемой электронной аппаратуры обработки сигналов в интересах когнитивного радио.

ЛИТЕРАТУРА

1. Отчет ПСК по техническим, эксплуатационным и регламентарно-процедурным вопросам, подлежащим рассмотрению Всемирной конференцией радиосвязи 2012 г. 2- я сессия Подготовительного собрания к конференции для ВКР-12. — Женева, февраль 2011 г.

2. Гурьянов И.О. Когнитивное радио: новые подходы к обеспечению радиочастотным ресурсом перспективных радиотехнологий // Электросвязь. — 2012. — №8. — С. 5—8.

3. Joseph Mitola III. Cognitive Radio. An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio: Doctor of Technology Dissertation / Royal Institute of Technology. — Sweden, May 2000.

4. Thomas Charles Clancy III Dynamic spectrum access in cognitive radio networks // Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy, 2006.

5. Глушков А. Н., Литвиненко В. П., Попов П .А. Быстрый цифровой алгоритм обнаружения узкополосного сигнала // Вестник ВГТУ. — Вып. 4.2. — Воронеж, 2002. — С. 6—8.

6. Быстрые цифровые алгоритмы обнаружения узкополосных сигналов / С.В. Бухарин, А. Н. Глушков, Н. А. Костров, В. П. Литвиненко // Телекоммуникации. — 2004. — №10. — С. 22—26.

7. Глушков А.Н., Литвиненко В.П., Проскуряков Ю.Д. Цифровой обнаружитель узкополосных сигналов. Патент РФ N° 2 257 671 С1 МПК H 04 B 1/10, опубликован 27.07.2005, бюл. №21.

8. Бухарин С.В., Глушков А.Н., Литвиненко В.П. Обнаружение узкополосных сигналов с оценкой уровня шума // Телекоммуникации. — 2006. — №1.— С. 8—11.

9. S.V. Bukharin, A.N. Glushkov, V.P. Litvinenko. Detection of NarrowBand Signals with Noise Level Assessment // Telecommunication radio engineering. — Vol. 67. — No. 1. — 2008.

10. Глушков А.Н., Литвиненко В.П., Попов П. А. Помехоустойчивость цифровой квадратурной демодуляции сигналов с относительной фазовой манипуляцией // Вестник ВГТУ. — Вып. 4.3. — Воронеж, 2003. — С. 9—12.

11. Ляшенко С.Н., Оськин Н.Н. Оценка помехозащищенности цифровых систем связи при использовании двоичных кодов на основе последовательностей Уолша // Вестник Воронежского института МВД России. —2011. — № 4. — С.45—51.

12. Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов. — М.: ООО «Бином-Пресс», 2006.

— 656 с.