摘要：目前，具有动态访问无线电频谱技术的系统，如认知无线电系统，需求很大，正在积极开发中。为确保有效运行这类系统，必须对所用频率范围内的无线电环境有一定的了解。本文致力于算法和软件的开发对频谱进行智能分析，及时建立预测频谱占用率的模型。这个问题的解决方案允许提供动态频谱在不影响主要用户的权限和通信质量的情况下，同时不降低次要用户的服务质量。本文提出并描述了一种基于频谱占用模型的動态频谱访问预测实现算法，包括3个阶段。目前，软件已经开发并在一个领域通过实验实现了算法的第一阶段。第一阶段的现场实验结果表明，所开发的软件可以让我们识别自由白天的部分频谱，同时得到了占空比的值，从而可以预测所选时间段内该信道被占用的概率。利用这些信息，可以构建频繁的（顺序的）模式来开发频谱占用的最新预测模型。

关键词：认知无线电；动态频谱接入；无线电监测；占空比；软件无线电

一、引言

认知无线电是无线通信领域研究最为深入的领域之一。认知无线电（CR）是一种智能无线电系统，它使用软件定义无线电设备（Software Defined Radio devices， SDR）等技术自动配置自己的操作模式。认知无线电系统能够积累有关操作的知识条件，并动态和独立地使其参数适应适当的无线电环境。这种系统主要被认为是能够更有效地利用频率资源的系统。

认知无线电的主要任务之一是提供动态频谱访问。[1]动态频谱访问是指向次要（无许可证）用户提供主要（有许可证）用户的频率，在此期间主用户不使用该范围的技术。实现动态频谱接入技术的一个重要任务是在不降低二级用户服务质量的前提下，保护一级用户的通信权利和通信质量。在实践中，这意味着未经许可的用户必须不断监测频谱活动，以便找到一个合适的波段使用，并避免对有许可的用户可能的干扰。这是从CR的基本概念出发的，它得出的结论是，为了二级网络的有效运行，对于所使用的频率范围，有必要掌握主要用户占用频谱的信息，生成此类信息的方法很少。

第一种方法是通过频谱监测手段对频率范围进行恒定控制。这种方法包括几个阶段，第一阶段解决了检测来自主要用户的信号的任务；第二阶段专门对获得的结果进行分析，以确定适合二级用户的频段。每个阶段被称为认知无线电循环函数。这种方法要求CR定期进行频谱监测，以检测到当前空闲的频段。CR中的频谱监测过程是宽频段的频谱扫描，范围可以从MHz单位到几GHz。作为这种方法的优点，值得注意的是接收到的关于CR覆盖区域内无线电环境的信息的相关性。这种方法的缺点是需要较高的计算成本，频段较宽，频谱监测的可重复性高。

第二种方法是使用各种频谱占用模型。这种方法也包括几个阶段。第一个阶段专门用于收集从测量结果中获得的所使用频段的频谱占用情况的信息。第二阶段致力于对获得的数据进行分析，目的是及时预测频谱不同部分的占用情况。需要注意的是，在第一种情况下，一个认知无线电周期所需的时间比第二种情况要多。因此，作为这种方法的一个优势，值得注意的是，由于处理认知无线电周期而产生的时间延迟最小化了。这种方法的另一个优点是能够预测频谱占用的状态，这避免了与现有授权用户发生冲突。然而，这种方法的有效性高度依赖于主要用户使用的频谱占用模型。大量的研究表明，现有的频谱占用模型与真实的无线电环境不符。因此，这种方法的主要任务之一就是在特定的无线电环境中建立一个充分的频谱占用模型。[2]许多著作概述了构建频谱占用模型的可能选项，但没有提出基于频谱占用模型实现动态频谱访问的真正算法和方法。

本文致力于描述开发的基于频谱占用模型的动态频谱访问实现算法。描述了所提出算法的第一阶段，旨在实现频谱监测和形成短期数据库。还给出了为第一阶段进行的现场测试的描述。结论部分专门讨论了实验结果。

二、动态频谱访问算法

基于频谱占用模型的动态频谱访问实现算法由三个阶段组成，第一阶段以给定频率在给定频率范围内进行频谱监测，形成短期（每日）频谱占用数据库。短期数据库由于体积小，在必要时可以快速提供与特定时间段相关的频谱占用信息。在第二阶段，经过一个月（六个月、一年）长期积累的信息形成了一个关于频谱使用实际状态的长期数据库。第三阶段是从数据库信息中搜索频繁的模式（临时逻辑规则），及时预测频谱不同部分的可用性。获得的数据库和频繁模式允许通过提供有关当前可用无线电频率范围的相关信息，在认知无线电中提供动态频谱访问。图1显示了所开发算法的简化方案。

三、形成频谱占用率统计的方法

世界各地的测量公司进行了大量的实验，目的是获取频谱占用率的相关信息。其中大多数只关注于获取足以证明更有效利用频谱的潜力的统计数据。他们中的一些人只对选定的频率范围进行实验，例如电视频段范围。测量公司进行的实验得出的结论是，实际频谱负荷取决于频率、时间和位置。此外，测量结果表明，系统选择的检测阈值和调优是测量频谱占用率的重要参数。这些结果为进一步研究频谱占用率，以便在认知无线电系统中实现动态频谱访问提供了必要的基础。

在频谱监测中，基于数字频谱分析的信号检测方法有很多。这些方法包括能量检测器、基于匹配滤波器的检测器和基于信号的循环平稳特性的检测器。[3]最常用的基于FFT的频谱监测方法在给定频带等于若干MHz。能量探测器允许实时频谱监测。能量探测器的实现需要一个适当设置的阈值。阈值是一个值，它的值允许你对通道的状态做出决定。如果接收到的信号功率值低于预定的阈值，则认为该信道是空闲;如果信号功率超过预定的阈值，则认为该信道是繁忙的。因此，假设在特定频率f处的j次测量代表Pj （f），我们可以用下面的公式计算频率f处j次测量的频谱占用率：

（1）

其中j=1，2...N（f），N（f）是在频率f下进行的测量总数。利用得到的公式（1），我们可以得到频谱占用水平的定量估计。为此，需要计算频率通道占空比，即在频率f处被确认占用的测量数除以在频率f处执行的测量总数。这样，就得出了占空比是主用户占用通道时间的平均百分比。对于这种情况，频谱占用率的计算如下：

（2）

由（2）可知，频谱占用水平不能超过100%。因此，占空比值越接近100%，在某一频率f处信道占用的概率就越大。从以上对频谱监测方法的描述可以明显看出，其实现中最困难的部分是阈值T的选择。如果阈值过低，那么误检的概率就会增加。门限值过高，则会增加錯过主用户信号的概率。可以选择噪声级别的值作为阈值。在大多数情况下，检测阈值T的值设置在噪声水平之上几个dB，以考虑到那些可能被误认为是信号的噪声排放。

在本文中，为了生成频谱占用率的统计数据，需要执行以下操作：

①对接收到的正交样本多次使用FFT。

②对于选定的时间段，对第n个FFT包进行累积和平均。

③取上一步得到的结果的平均值作为噪声水平。

④将检测阈值设置在可接受的噪声水平之上几个dB处。

⑤对于点2的每个结果，都与检测阈值进行比较。如果超过检测阈值，则对信道占用率做出决策，即对于给定频率的给定时间段，将该值设为1。否则，0。

⑥监测期间获得的值0和1形成频谱占用统计，并写入文件。

⑦在白天进行频谱监测时，前一阶段获得的文件形成短期数据库。

四、现场实验结果

频谱占用状态的实际数据来源是来自便携式独立SDR HackRF One。HackRF One模块的规格如图2所示。HackRF One模块通过USB 2.0连接到笔记本电脑，并使用开发的软件进行控制。该软件允许您控制HackRF One的参数，如带宽、增益和中心频率。除了管理接收机设置之外，开发的软件还使用前一节中描述的算法形成、保存到文件并可视化频谱占用统计数据。

频谱监测的频率范围为440-480MHz。为HackRF One设置了以下参数：5MHz带宽，71dB增益。选择的带宽意味着，同时不可能完全覆盖频段范围，但同时接收端发生的数据丢失不会影响接收的信道占用统计数据。如前所述，短期数据库指的是每天接收到的频谱占用状态信息。为了形成每日信息，决定建立1秒的时间分辨率。因此，每天应获得86400次频谱占用信息数据。为了完全覆盖所研究的频率范围，接收器的中心频率在5MHz步长中每100毫秒变化一次。频率分辨率取决于所选FFT的大小。对于本实验，FFT包大小为256，对应的频率分辨率为20kHz。前一节说过，检测阈值取比噪声水平高几个dB。在本次实验中，检测阈值超出噪声水平5dB。因此，开发的软件可以实时处理来自接收器的数据。由于检测门限的值会极大地影响频谱状态所获得的结果，因此开发的软件能够将算法第2步所获得的值保存到单独的文件中。

从公式（1）可以明显看出，频谱占用的统计量应该是一个二元矩阵。通过监测我们可以得到440-480MHz/天的频率范围内获得的频谱占用统计数据。根据占用情况可以确定用户所需要的频率通道在特定时刻是繁忙还是空闲。

值得注意的是，监测数据并没有提供任何关于概率如何在不同检测阈值下的频谱占用状态。根据测量结果我们绘制了3天占空比。通过分析数据表明，在整个分析周期内，多个频率通道的占空比为1。通常，这些都是集群无线电系统的控制信道（基站信号）。此外，研究结果表明，集群无线电系统的工作范围是弱负载的。这个事实表明在此范围内，次要用户的工作不干扰主要用户。

五、结束语

本文提出并描述了一种基于频谱占用模型的预测实现动态频谱访问的算法，包括3个阶段。详细描述了所提算法的第一阶段，该阶段旨在形成频谱占用统计模型的短期数据库。利用所提出的算法，实现了进行现场实验所需的软件。第一阶段的现场实验结果表明，开发的软件允许我们在白天识别光谱的自由部分。此外，我们还获得了440-480 MHz频率范围内3天的占空比值，从而可以预测所选时间段内该频率通道的占用概率。利用这些信息，可以构建频繁的（顺序的）模式来开发频谱占用率的最新预测模型。

作者单位：刘一鸣 陈富彬 山东省无线电监测站

参  考  文  献

[1]余婷，顾浩，胡静，宋铁成，沈连丰.电磁频谱感知教学实验系统的设计与实现[J].电气电子教学学报，2011，33（05）：42-45，72.

[2]张波，黄本雄，朱江，徐奎.认知无线电中基于改进脉冲耦合神经网络的频谱分配算法[J].计算机工程与科学，2009，31（07）：112-116.

[3]赵冰. 认知超宽带通信系统关键技术[D].哈尔滨工程大学，2011.