一种基于USRP的5G认知网络系统架构及其方法与流程

本发明涉及5g认知网络技术领域，具体涉及一种基于usrp的5g认知网络系统架构及其方法。

背景技术：

在过去，频谱分配是一种对特定的服务分配特定的频段的方法。但这种频谱分配方法使得频谱利用率很低。为了提高频谱资源的利用率，动态频谱接入的方法被提出。此方法通过伺机接入认知用户(secondaryuser，su)来和授权用户(primaryuser，pu)共享使用频谱。动态频谱接入的关键技术是认知无线电技术(cr)，cr可以感知并智能分析外部环境，根据分析结果自适应实时地调节某些配置参数(载波频率，调制方式，传输功率等)，在保证用户任何地点、任何时间都能可靠通信的基础上实现对频谱资源的有效利用。

预计到2020年左右，通信系统就会进入5g时代，到那时，不仅无线智能终端设备呈指数级增加，而且车联网，物联网技术也会有更多的应用。这对频谱资源的利用率和带宽提出了更高的要求。解决这一问题，采用认知无线电技术是一个比较可行的方案。软件无线电技术是在4g网络中的一项关键技术，它使得4g技术可以适用于不同的产品要求。在5g网络中，软件无线电同样也会起着至关重要的作用。

软件无线电(softwareradio，sr)，也称为软件定义的无线电(softwaredefineradio，sdr)，是一种能够兼容多种模式的无线通信设备。最初，软件无线电是指多模式宽频带的无线电台，这种电台可以利用写入在硬件上的软件来实现所需要的功能。现在软件无线电是把标准化、模块化、通用化的硬件单元以总线方式或交换方式连接构成通信平台，在这种平台上可以写入标准化、模块化、通用化的软件来实现不同无线通信功能的开放体系结构和技术。

此外，由于认知无线电在5g中的应用是新兴技术，目前的研究基本局限于理论分析，缺少原型试验平台。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明提供了一种基于usrp的5g认知网络系统架构及其方法，可以实现授权用户和认知用户对频谱在不同时刻、不同频段上的充分利用，同时避免了对授权用户的干扰，还可以进一步扩展到复杂网络环境中，为未来5g通信网络设计与实现提供重要的参考与应用价值。

为了克服现有技术中的不足，本发明提供了一种基于usrp的5g认知网络系统架构及其方法的解决方案，具体如下：

一种基于usrp的5g认知网络系统架构，包括usrp，所述usrp通过以太网与主机计算机pc相连接；

所述主机计算机pc中包括labview软件平台和niusrp软件套件，所述niusrp软件套件在labview中增加了ni-usrp驱动程序，所述labview软件平台中的程序通过ni-usrp驱动程序与所述usrp进行交互；

所述labview软件平台中的程序包括认知程序，所述认知程序包括接收无线信号和发射无线信号模块、频谱感知模块、确定发射频率模块、音频信号fm调制模块以及fm信号解调模块。

进一步地，所述usrp为niusrp，所述niusrp通过千兆以太网与主机计算机pc相连接。

进一步地，所述主机计算机pc中还能够引用matlabscript以此来实现labview与matlab的联调。

进一步地，所述ni-usrp驱动程序包括八个函数，所述八个函数分别为

1.niusrp打开rx会话vi，即niusrpopenrxsessionvi；

2.niusrp配置信号vi，即niusrpconfigurevi；

3.niusrp初始化vi，即niusrpinitiatevi；

4.niusrp打开tx会话vi，即niusrpopentxsessionvi；

5.niusrp提取接收数据vi，即niusrpfetchrxdatavi；

6.niusrp发射数据vi，即niusrpwritetxdatavi)；

7.终止vi，即niusrpabortvi；

8.关闭vi，即niusrpclosesessionvi；其中1-4中的vi实现配置功能，

5-6中的vi实现读写功能，7-8中的vi实现结束功能。

进一步地，所述接收无线信号和发射无线信号模块通过所述ni-usrp驱动程序的所述八个函数来实现接收无线信号和发射无线信号的过程；

所述频谱感知模块采用能量检测的办法来感知频谱，具体如下：

在进行能量检测之前，需要把时域内的信号转换成频域内的功率密度谱，转换方法如下：通过公式(1)先求出时域函数x(t)的自相关函数rx(τ)，再利用维纳—欣钦定理，通过公式(2)求出指定频段的功率谱密度sx(f)；

rx(τ)＝e[x(t)x(t+τ)](1)

其中τ表示时移大小，t表示时域中的某一时刻，f表示频段中的某一频率，用h0表示授权用户pu不存在，h1表示授权用户pu存在，频谱感知问题就转换成下面公式(3)和公式(4)的假设检验模型：

h0:x(i)＝w(i),i＝1,2,3...,n(3)

h1:x(i)＝s(i)+w(i),i＝1,2,3...,n(4)

在公式(3)和公式(4)中，x(i)是接收到的信号，w(i)是均值为0，方差为σ²的高斯噪声，s(i)是pu信号，n是数据点数，i为自然数，如果一个信号的均值为0，那么这个信号的方差也就是这个信号的平均功率，

而能量检测的统计量可以表示成公式(5)：

根据中心极限定理，当n较大时，得到公式(6)和公式(7)的近似关系：

t|h0～n(σ²,2σ⁴/n)(6)

t|h1～n((1+γ)σ²,2(1+γ)²σ⁴/n)(7)

其中，～n表示统计量t服从高斯分布，γ表示信噪比(snr)；根据上述的分布，如果判决门限λ已经确定，虚警概率pf和检测概率pd可以表示成公式(8)和公式(9)：

其中q(.)是正态分布尾部概率函数；

把公式(8)和公式(9)转换成λ未知的形式，即如公式(10)和公式(11)表示：

把频谱上的每个值与门限值进行比较，大于门限值的地方说明存在pu信号，小于门限值的地方说明不存在pu信号；

所述确定发射频率模块在得到了空闲频带以后，根据su信号所占用的带宽，利用确定发射频率模块判断哪些空闲频带可用，若所述确定发射频率模块程序找到若干可用频带，这时确定发射频率模块会从可用频带中找到一个频率作为认知用户su的发射频率；

所述音频信号fm调制模块定义如下所示的公式(12)的正弦调制信号m(t)：

m(t)＝amcos(2πfmt)(12)

am表示正弦调制信号的振幅，fm表示正弦调制信号的频率，它生成的fm信号的瞬时角频率fi(t)如公式(13)和公式(14)所示：

fi(t)＝fc+kfamcos(2πfmt)(13)

δf＝kfam(14)

δf称为频偏，代表fm信号的瞬时频率偏离载频fc最大值，kf为单位调制电压产生的频率偏移；

由公式(13)得到fm信号的角度θi(t)如公式(15)和公式(16)所示：

频偏δf与调制频率fm的比值通常称为fm信号的调制指数，用β表示，因而有公式(17)和公式(18)所示：

θi(t)＝2πfct+βsin(2πfmt)(18)

而fm信号s(t)为公式(19)所示：

s(t)＝accos[2πfct+βsin(2πfmt)](19)

或表示成如公式(20)所示的含有m(t)的形式：

根据调制指数β可用来区分频率调制的两种情况：

1.窄带fm，β小于1弧度；

2.宽带fm，β大于1弧度；

公式(20)定义了由正弦调制信号得到的fm信号，展开该式如公式(21)所示：

s(t)＝accos(2πfct)cos[βsin(2πfmt)]-acsin(2πfct)sin[βcos(2πfmt)](21)

公式(21)中的β小于1弧度，所以有如公式(22)和公式(23)所示的近似式：

cos[βsin(2πfmt)]≈1(22)

sin[βcos(2πfmt)]≈βcos(2πfmt)(23)

公式(21)简化成如公式(24)所示：

s(t)＝accos(2πfct)-βacsin(2πfct)cos(2πfmt)(24)

公式(24)定义了由正弦信号amcos(2πfmt)得到的窄带fm信号的近似形式，该公式(24)对应的调制器将载波amcos(2πfmt)分为两路。一路是同相分量；另一路正交分量，两路信号的和即为窄带调制信号，通过该调制器就能实现调制功能；

所述fm信号解调模块由公式(18)可以看出基带信号m(t)存在fm调制信号的相位中，考虑fm信号相位的一阶导数，可以得到公式(25)和公式(26)的结果：

由于fm系统的fc一般远大于最大频偏δf＝kf|m(t)|max，所以v(t)的包络可以视为2πfcac+2πkfacm(t)，这样就采用鉴频法解调，鉴频法解调过程实际上相当于微分加包络检波的方法。

进一步地，所述基于usrp的5g认知网络系统架构的方法，具体如下：

进行对虚拟无线信号的处理，所述处理虚拟无线信号的方式为通过所述认知程序把su信号虚拟成一个方波信号，在所述认知程序中，通过所述接受无线信号和发射无线信号模块来虚拟出认知用户su实时接受无线信号，在实时接受无线信号的条件下通过所述频谱感知模块实时感知频谱，还结合所述确定发射频率模块来分析频谱以发现未被虚拟出的授权用户pu占用的频段，然后利用此频段结合所述接受无线信号和发射无线信号模块发射音频信号fm调制模块调制的音频信号，调制的音频信号如果授权用户pu需要占用这一频段，认知用户su会自动切换fm信号的载波频率至其它未被使用的授权频段，而所述fm信号解调模块用来对调制的音频信号实现解调，所述su信号为认知用户信号，所述pu信号为授权用户的信号。

本发明的技术效果为：可以实现授权用户和认知用户对频谱在不同时刻、不同频段上的充分利用，同时避免了对授权用户的干扰。本发明可以进一步扩展到复杂网络环境中，为未来5g通信网络设计与实现提供重要的参考与应用价值。

附图说明

图1为本发明的整体结构示意图。

图2为本发明的调制器框图。

图3为本发明的方法示意图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明做进一步地说明。

如图1-图3所示，本实施例的基于usrp的5g认知网络系统架构，包括usrp，所述usrp通过以太网与主机计算机pc相连接；这样在接收信号时，usrp负责把空间的无线信号转换成数字信号传输给主机计算机pc，然后主机计算机pc负责处理这些数字信号，处理这些数字信号的方式可以为解调或者解码；在发送信号时，主机计算机pc先对数字信号进行处理，处理这些数字信号的方式可以为编码或调制，然后把处理好的数字信号传输给usrp，usrp再把这些数字信号转换成模拟信号，通过天线发送到空间中。

所述主机计算机pc中包括labview软件平台和niusrp软件套件，所述niusrp软件套件在labview中增加了ni-usrp驱动程序，所述labview软件平台中的程序通过ni-usrp驱动程序与所述usrp进行交互；

所述labview软件平台中的程序包括认知程序，所述认知程序包括接收无线信号和发射无线信号模块、频谱感知模块、确定发射频率模块、音频信号fm调制模块以及fm信号解调模块。

所述usrp为niusrp，所述niusrp通过千兆以太网与主机计算机pc相连接。

所述主机计算机pc中还能够引用matlabscript以此来实现labview与matlab的联调。在labview程序设计中如果数据比较复杂，可以把它交给matlab来处理。

所述ni-usrp驱动程序包括八个函数，所述八个函数分别为

9.niusrp打开rx会话vi，即niusrpopenrxsessionvi；

10.niusrp配置信号vi，即niusrpconfigurevi；

11.niusrp初始化vi，即niusrpinitiatevi；

12.niusrp打开tx会话vi，即niusrpopentxsessionvi；

13.niusrp提取接收数据vi，即niusrpfetchrxdatavi；

14.niusrp发射数据vi，即niusrpwritetxdatavi)；

15.终止vi，即niusrpabortvi；

16.关闭vi，即niusrpclosesessionvi；其中1-4中的vi实现配置功能，

5-6中的vi实现读写功能，7-8中的vi实现结束功能。

所述niusrpopenrxsessionvi用来启动接收射频信号。

所述niusrpconfigurevi用来与接收会话rx或发送会话tx一起使用。通过这个vi，可以手动设置发送或接收数据的iq率，载频，增益这样的信息。但是，并不是所有手动设置的iq率、频率以及增益都是有效的。如果输入的参数值并非有效，函数会把输入值强制转化成一个有效值。

所述niusrpinitiatevi用来在niusrp配置vi之后使用，它可以告诉usrp参数配置已经完成，可以接收数据了。

所述niusrpopentxsessionvi用来启动usrp发射射频信号。

所述niusrpfetchrxdatavi用于提取usrp接收的数据。其可以把提取的数据进行解调或解码这样的数字化处理。

所述niusrpwritetxdatavi用来控制usrp发送iq数据。

所述niusrpabortvi给usrp传递停止命令。usrp接收停止命令后，不再接收或者发送数据。

所述niusrpclosesessionvi用来关闭正在运行的rx或者tx部分，并释放它们所用的内存。niusrpclosesessionvi和niusrpabortvi不同之处在于：如果调用了前者，如要重新使用usrp，需要重新运行程序；如果调用了后者，可以在不重新运行程序的情况下，重新使用usrp。

所述接收无线信号和发射无线信号模块通过所述ni-usrp驱动程序的所述八个函数来实现接收无线信号和发射无线信号的过程；

所述频谱感知模块基于目前对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、循环特征检测是三种比较经典的方法。匹配滤波器检测法根据授权用户pu的先验信息(比如说调制方式、脉冲形状、数据包格式)来构造匹配滤波器模板。如果找到了合适的模板，会有很好的处理效果。但由于无线电信号是随机信号，因此这种检测方法并不能适用。能量检测法算法简单，但在低信噪比时处理效果不好，而且数据量较大时，能量检测法不能实时处理信号。循环特征检测基于调制信号存在内在周期性这一特点，根据信号的相关函数进行信号检测，具有良好的检测性能，但缺点是算法较为复杂。

综上所述，三种检测方法各自有自身的优点和缺点，基于算法的可靠性，采用能量检测的办法来感知频谱，具体如下：

在进行能量检测之前，需要把时域内的信号转换成频域内的功率密度谱，转换方法如下：通过公式(1)先求出时域函数x(t)的自相关函数rx(τ)，再利用维纳—欣钦定理，通过公式(2)求出指定频段的功率谱密度sx(f)；

rx(τ)＝e[x(t)x(t+τ)](1)

其中τ表示时移大小，t表示时域中的某一时刻，f表示频段中的某一频率，频谱感知的目标是检测指定频段上是否存在授权用户pu。如果用h0表示授权用户pu不存在，h1表示授权用户pu存在，那么频谱感知问题就转换成下面公式(3)和公式(4)的假设检验模型：

h0:x(i)＝w(i),i＝1,2,3...,n(3)

h1:x(i)＝s(i)+w(i),i＝1,2,3...,n(4)

在公式(3)和公式(4)中，x(i)是接收到的信号，w(i)是均值为0，方差为σ²的高斯噪声，s(i)是pu信号，n是数据点数，i为自然数，如果一个信号的均值为0，那么这个信号的方差也就是这个信号的平均功率，所以噪声的方差σ²也可以称为噪声的平均功率。

而能量检测的统计量可以表示成公式(5)：

根据中心极限定理，当n较大时，得到公式(6)和公式(7)的近似关系：

t|h0～n(σ²,2σ⁴/n)(6)

t|h1～n((1+γ)σ²,2(1+γ)²σ⁴/n)(7)

其中，～n表示统计量t服从高斯分布，γ表示信噪比(snr)；根据上述的分布，如果判决门限λ已经确定，虚警概率pf和检测概率pd可以表示成公式(8)和公式(9)：

其中q(.)是正态分布尾部概率函数；

为了由特定的虚警概率和检测概率求出相应的门限值λ，可以把公式(8)和公式(9)转换成λ未知的形式，即如公式(10)和公式(11)表示：

需要指出，公式中的噪声功率σ²和信噪比γ是在已知的前提下应用的，在实际的操作中，需要根据参考频段计算出实际的噪声功率和信噪比。

能量门限值设置的是否合适，直接决定了能量检测结果的准确与否。利用公式(10)和公式(11)，假设找到了合适的门限值，下一步就是在某一频段上检测pu信号是否存在。因为程序对某一段的频谱进行检测，所以数据点的个数不会太多。即使对频谱上的点逐个进行操作，也不会很明显地影响能量检测的实时性。所以可以把频谱上的每个值与门限值进行比较，大于门限值的地方说明存在pu信号，小于门限值的地方说明不存在pu信号；

所述确定发射频率模块主要承接上一部分能量检测的结果，通过能量检测，可以找到没有被授权用户所占用的空闲频带。在得到了空闲频带以后，并不是代表找到了可用频带。为了使su信号不对pu信号造成干扰，还要根据su信号所占用的带宽，利用确定发射频率模块判断哪些空闲频带可用，很有可能若所述确定发射频率模块程序找到若干可用频带，这时确定发射频率模块会从可用频带中找到一个频率作为认知用户su的发射频率；

所述音频信号fm调制模块由于fm系统的抗干扰性能比振幅调制系统的性能强，fm信号的产生和接收方法也并不复杂，故fm系统应用广泛。fm调制以载波频率的微小变化来表示基带信号幅度的变化。当调制信号幅度变大时，载波信号的频率也变大；当调制信号幅度变小时，载波信号的频率也变小。下面介绍fm信号的调制原理。

考虑一个定义如下所示的公式(12)的正弦调制信号m(t)：

m(t)＝amcos(2πfmt)(12)

am表示正弦调制信号的振幅，fm表示正弦调制信号的频率，它生成的fm信号的瞬时角频率fi(t)如公式(13)和公式(14)所示：

fi(t)＝fc+kfamcos(2πfmt)(13)

δf＝kfam(14)

δf称为频偏，代表fm信号的瞬时频率偏离载频fc最大值，kf为单位调制电压产生的频率偏移；

由公式(13)得到fm信号的角度θi(t)如公式(15)和公式(16)所示：

频偏δf与调制频率fm的比值通常称为fm信号的调制指数，用β表示，因而有公式(17)和公式(18)所示：

θi(t)＝2πfct+βsin(2πfmt)(18)

由公式(18)可见，参数β的物理意义为表示fm信号的相偏，即角度θi(t)偏离未调载波角度2πfct的最大值，因此β的单位为弧度。

而fm信号s(t)为公式(19)所示：

s(t)＝accos[2πfct+βsin(2πfmt)](19)

或表示成如公式(20)所示的含有m(t)的形式：

根据调制指数β可用来区分频率调制的两种情况：

1.窄带fm，β小于1弧度；

2.宽带fm，β大于1弧度；

在我国，收音机的频率为88～108mhz之内，而人耳可听到的声音频率范围为20～20khz之内，可以认为载波频率远远大于人耳可听到声音频带范围。即音频信号的fm调制可以视为窄带调制。本设计也主要考虑窄带信号。

公式(20)定义了由正弦调制信号得到的fm信号，展开该式如公式(21)所示：

s(t)＝accos(2πfct)cos[βsin(2πfmt)]-acsin(2πfct)sin[βcos(2πfmt)](21)

根据上面的解释，公式(21)中的β小于1弧度，所以有如公式(22)和公式(23)所示的近似式：

cos[βsin(2πfmt)]≈1(22)

sin[βcos(2πfmt)]≈βcos(2πfmt)(23)

因此，公式(21)可以简化成如公式(24)所示：

s(t)＝accos(2πfct)-βacsin(2πfct)cos(2πfmt)(24)

公式(24)定义了由正弦信号amcos(2πfmt)得到的窄带fm信号的近似形式，该公式(24)可以推出图2所示的调制器框图。该公式(24)对应的调制器将载波amcos(2πfmt)分为两路。一路是同相分量；另一路正交分量，两路信号的和即为窄带调制信号，通过该调制器就能实现调制功能；

所述fm信号解调模块由公式(18)可以看出基带信号m(t)存在fm调制信号的相位中，考虑fm信号相位的一阶导数，可以得到公式(25)和公式(26)的结果：

由于fm系统的fc一般远大于最大频偏δf＝kf|m(t)|max，所以v(t)的包络可以视为2πfcac+2πkfacm(t)，因此可以用图3来求出m(t)，这样就采用鉴频法解调，鉴频法解调过程实际上相当于微分加包络检波的方法。

所述基于usrp的5g认知网络系统架构的方法，具体如下：

进行对虚拟无线信号的处理，所述处理虚拟无线信号的方式为相当于在接收真实信号的程序基础上，通过所述认知程序把su信号虚拟成一个方波信号，在所述认知程序中，通过所述接受无线信号和发射无线信号模块来虚拟出认知用户su实时接受无线信号，在实时接受无线信号的条件下通过所述频谱感知模块实时感知频谱，还结合所述确定发射频率模块来分析频谱以发现未被虚拟出的授权用户pu占用的频段，然后利用此频段结合所述接受无线信号和发射无线信号模块发射音频信号fm调制模块调制的音频信号，调制的音频信号如果授权用户pu需要占用这一频段，认知用户su会自动切换fm信号的载波频率至其它未被使用的授权频段，而所述fm信号解调模块用来对调制的音频信号实现解调，所述su信号为认知用户信号，所述pu信号为授权用户的信号。

本技术方案的技术效果为：可以实现授权用户和认知用户对频谱在不同时刻、不同频段上的充分利用，同时避免了对授权用户的干扰。本技术方案还可以进一步扩展到复杂网络环境中，为未来5g通信网络设计与实现提供重要的参考与应用价值。

以上以实施例的方式对本发明作了描述，本领域的技术人员应当理解，本公开不限于以上描述的实施例，在不偏离本发明的范围的情况下，可以做出各种变化、改变和替换。