資料介紹
項目背景
項目名稱:認知無線電的頻譜檢測
項目背景:隨著無線通信需求的不斷增長,可用的頻譜資源越來越少,呈現日趨緊張的狀況;另一方面,人們發現全球授權頻段尤其是信號傳播特性較好的低頻段的頻譜利用率極低。認知無線電技術為解決頻譜利用率低的問題提供了行之有效的方法。由于認知無線電在使用空閑頻段進行通信的同時不斷地檢測授權用戶的出現,一旦檢測到授權用戶要使用該頻段,認知無線電用戶便自動退出并轉移到其他空閑頻段繼續通信,確保在不干擾授權用戶的情況下,與他們進行頻譜共享。這樣一來,在沒有增加新頻段的情況下提升了用戶量,且保證授權用戶和認知用戶通信的可靠性,大大提高了頻譜的使用效率。
項目內容:本次課題主要研究認知無線電頻譜檢測的FPGA實現。目前最為常用的認知無線電頻譜檢測方法是能量檢測。我們將一路電視信號下變頻至基帶信號再進入電路調理模塊對信號進行50歐匹配,并對信號進行放大,然后用寬帶A/D對信號進行采樣,將采樣后的數字信號做8點FFT運算,再通入能量和累加電路,最后通過能量閾值判決電路,判斷頻帶的利用情況,從而找到頻譜空穴,為認知無線電的功能實現打下基礎。
項目難點:(1)高效低成本的FFT模塊的設計與實現。
(2)累加器和閾值判決電路模塊的設計與實現。
項目的開發意義:認知無線電的顯著特征是具有認知能力,認知功能包括頻譜感知,頻譜分析和頻譜判決。頻譜感知用于頻譜空穴檢測,是認知無線電系統實現的前提之一。
硬件開發平臺:Spartan 3E Board
頻譜感知的背景知識
本次設計以四通道的電視信號為例進行實現,在我國一路電視信號的傳輸需要8M的帶寬,那么傳輸四路電視信號需要32M的帶寬才能實現。
我們將該四路電視信號進行復信號處理和頻譜搬移,使其生成I,Q兩路正交信號,其AD頻率采樣為32MHZ,為了檢測各個通道的頻譜利用情況,我們對復信號做FFT運算,其中x(0),x(1)包含在通道0當中,x(2),x(3)包含在通道1當中,x(4),x(5)包含在通道2當中,x(6),x(7)包含在通道3當中,然后我們分別對其做能量求和并進行實時監測,確定一閾值η,閾值判決電路對收到的信號跟閾值相比較,如果檢測到信號大于η,那么認為授權用戶正在使用該頻段;反之,則授權用戶沒有使用該頻段。
如圖所示為頻譜搬移的過程:
初步擬定硬件方案
(1)整體方案框圖
本次設計使用8點的FFT設計,因此我們需要3級基2點的FFT運算,共有4個旋轉因子需要存儲,依據項目難點我們主要對FFT模塊的設計進行逐層細化:
項目名稱:認知無線電的頻譜檢測
項目背景:隨著無線通信需求的不斷增長,可用的頻譜資源越來越少,呈現日趨緊張的狀況;另一方面,人們發現全球授權頻段尤其是信號傳播特性較好的低頻段的頻譜利用率極低。認知無線電技術為解決頻譜利用率低的問題提供了行之有效的方法。由于認知無線電在使用空閑頻段進行通信的同時不斷地檢測授權用戶的出現,一旦檢測到授權用戶要使用該頻段,認知無線電用戶便自動退出并轉移到其他空閑頻段繼續通信,確保在不干擾授權用戶的情況下,與他們進行頻譜共享。這樣一來,在沒有增加新頻段的情況下提升了用戶量,且保證授權用戶和認知用戶通信的可靠性,大大提高了頻譜的使用效率。
項目內容:本次課題主要研究認知無線電頻譜檢測的FPGA實現。目前最為常用的認知無線電頻譜檢測方法是能量檢測。我們將一路電視信號下變頻至基帶信號再進入電路調理模塊對信號進行50歐匹配,并對信號進行放大,然后用寬帶A/D對信號進行采樣,將采樣后的數字信號做8點FFT運算,再通入能量和累加電路,最后通過能量閾值判決電路,判斷頻帶的利用情況,從而找到頻譜空穴,為認知無線電的功能實現打下基礎。
項目難點:(1)高效低成本的FFT模塊的設計與實現。
(2)累加器和閾值判決電路模塊的設計與實現。
項目的開發意義:認知無線電的顯著特征是具有認知能力,認知功能包括頻譜感知,頻譜分析和頻譜判決。頻譜感知用于頻譜空穴檢測,是認知無線電系統實現的前提之一。
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頻譜感知的背景知識
本次設計以四通道的電視信號為例進行實現,在我國一路電視信號的傳輸需要8M的帶寬,那么傳輸四路電視信號需要32M的帶寬才能實現。
我們將該四路電視信號進行復信號處理和頻譜搬移,使其生成I,Q兩路正交信號,其AD頻率采樣為32MHZ,為了檢測各個通道的頻譜利用情況,我們對復信號做FFT運算,其中x(0),x(1)包含在通道0當中,x(2),x(3)包含在通道1當中,x(4),x(5)包含在通道2當中,x(6),x(7)包含在通道3當中,然后我們分別對其做能量求和并進行實時監測,確定一閾值η,閾值判決電路對收到的信號跟閾值相比較,如果檢測到信號大于η,那么認為授權用戶正在使用該頻段;反之,則授權用戶沒有使用該頻段。
如圖所示為頻譜搬移的過程:
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(1)整體方案框圖
本次設計使用8點的FFT設計,因此我們需要3級基2點的FFT運算,共有4個旋轉因子需要存儲,依據項目難點我們主要對FFT模塊的設計進行逐層細化:
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