如上图所示，信号数据流不停的从信号处理模块的输入端口流入，再从相应信号处理模块的输出端口流出。信号处理块 (blocks)的属性包括输入和输出的端口数以及流过端口的数据的类型，经常使用的数据流的类型是短整型(short)，浮点型(float)，和复数（complex）类型。一些处理模块仅仅有输入端口或者输出端口，它们分别成为信号源(data source)和信号接收器(data sink)。有的信号源从文件或者 ADC 读入数据，信号接收器把数据写入文件或者 DAC、PC 的多媒体接口。

信号处理模块不仅能处理输入和输出的采样速率是整数倍关系的同步模块，也能处理异步模块。同步模块通常继承自 gr_sync_block(输入输出 1:1 的采样比)或者gr_sync_interpolator (1:N)或者 gr_sync_decimator (N:1)。异步模块通常直接继承自 gr模块。当模块已经实现，Python 通过把各个模块的输入输出连接在一起形成信号流图，在 main class 上把它们连接起来，这样即可运行了。

在用户用 block 和 graph 构造的应用程序下面是 GNU Radio 的运行支持环境，主要包括缓存管理、线程调度以及硬件驱动。GNU Radio 中巧妙地设计了一套零拷贝循环缓存机制，保证数据在 block 之间高效的流动。
在运行着的 GNU Radio 实例中，GNU Radio 通过其特有的线程调度控制模块和模块之间的数据流采样速率。除此之外还需要 forecast()的辅助，它由编程者告诉线程调度一个模块需要多少种输入采样速率来产生需要数量的输出采样速率。

实际信号处理是在函数 general_work()或者 resp.work()中实现。这些函数被线程调度调用并被赋予若干个输入采样速率，然后进行信号处理并返回输入采样处理量和输出采样的产生量。

GNURadio 也处理数据的缓存。信号处理模块通常以它们被输入的速率来处理，但有时候因为 CPU 的处理速率或者其它因素，数据处理的速度不够快，就需要缓存（buffer）来缓冲。这就要求编程者要注意：当数据传送的速率大于处理速度时，有些缓存有可能会溢出并导致数据丢失；而当数据传送速率小于处理速度时，缓存经常是空的，有可能会产生脉冲。
GNURadio 除了支持 Linux 的多种发行版本外，还可移植到 Mac OS X 、NetBSD 以及 Windows 等操作系统。

下面将分别介绍 USRP 各部件的相关功能：

（1）AD/DA 转换器

USRP 采用两块 Analog Device 的 AD9862 芯片，这是美国模拟器件公司设计的、适合无线宽带通信应用的高性能混合信号前端。每块可提供两路 12bit、64M Sample/s 的AD 变换和两路 14bit、128M Sample/s 的 DA 变换。那么一块主板可提供 4 路模拟数字信号转换器（ADC）和 4 路的数字模拟信号转换器（DAC），也即收/发各两路的复采样。因此，从理论上讲，如果我们用实时采样的话，有四个输入、输出通道。然而，如果我们用复数（IQ）采样会更有灵活性。我们需要进行配对，因此可得到两组复数输入和两组复数输出。

AD9862 的接收路径包括用在基带或低中频（IF）上接收多种数据或正交（I&Q）数据的两个高性能 ADC、输入缓冲器、接收端可编程增益放大器（RxPGA）和抽取滤波器。AD9862 还包含一个可编程的延迟锁定环路（DLL）时钟倍频器与集成定时电路（允许使用单个基准时钟）、辅助 ADC 和 DAC（用于对接收信号强度指示进行监视和控制）、温度传感器及增益与失调调整电路。

AD9862 的发送路径允许接受多种数据格式并且包括两个高性能 DAC、发送端可编程增益放大器（TxPGA）、2 倍或 4 倍内插滤波器、一个希尔伯特（Hilbert）数字滤波器和用于复合或真实信号上变频的数字混频器。这些特点使系统结构从本质上减少了重构和抗混叠滤波要求。

注意到在 RX 板和 TX 板上的 PGA 都是可编程的，也就是说可以通过 GNU Radio调用 USRP 的相关函数来定义的。

（2）FPGA

明白 FPGA 的作用对 GNU Radio 的使用者来说是最重要的。USRP 采用一块型号为EP1C12 PQ240 的 FPGA，等效门数为 65 万门。它就像一个小的，高性能的并行计算机一样，可以完成所需的设计任务。设计 FPGA 需要一些技能，并且如果不慎还会烧坏硬件电路板。这里 USRP 的设计者提供了一个标准的适应性很广的 FPGA 配置。使用者在应用过程中不需做过多改动。

所有 ADC 和 DAC 都是连接到 FPGA 上，这块 FPGA 扮演的是主角，它要进行高带宽数学处理并降低数据速率以便数据能通过 USB 传到 PC 上处理。在接收通道上，FPGA 对 ADC 采进来的数字信号进行数字下变频 DDC，并通过层叠梳状滤波器 CIC 对数据进行可变速率的抽取。在发送通道上，原理是相同的，只不过要反过来进行。因为数字上变频 DUC 是在 AD9862 里进行的，FPGA 对数据进行的是梳状内插。

因为 FPGA 可以并行处理数据，所以 USRP 能实现全双工数据处理，在这种模式下，接收和发送两路是完全互相独立的。唯一需要注意的是收发复合的速率不能超32MByte/s。

FPGA的两个主要功能：将 ADC 采来的中频信号进行数字下变频 （DDC） 变换到基带，并通过层叠梳状滤波器 CIC 对采样值进行可变速率的抽取以符合用户对信号带宽的要求。FPGA 包含有四个 DDC，每个 DDC 有 I 和 Q 两个输入口。ADC 的每一个输出都会被连接到四个 DDC 当中的一个 I 或者 Q 端口当中。这是由 MUX 来决定的。如下图所示，MUX 就像一个路由或者电路交换器，它决定哪个 ADC 输出连到哪个 DDC的输入端，这可以用 USRP 中的内部函数进行控制。

DDC 能实现两个作用：首先，它把中频信号下变频到基带信号。其次，对信号抽取使信号速率能被 USB2.0 采用，并与 PC 的运算能力匹配。其结构图见图 3.7：

抽取器可认为是一个低通滤波器，后面紧接一个下采样器。假设抽取倍数是 N。如果我们看数字频谱，低通滤波器选出[-π/N，π/N]的频带，然后下采样器把频谱扩展到[-π，π]。扩展后的频谱成分与原来的频谱成分在[-π/N，π/N]是一一对应的，或者说前者可以准确地表示后者在[-π/N，π/N]的频率分量。所以，这时对扩展后的频谱进行处理等同于对原来信号频谱的处理，但前者的数据流率只有后者的 N 分之一，大大降低了对之后信号处理（解调分析等）速度的要求。

抽取之后的数据都是以 16 位有符号整数的 I/Q 信号形式通过 USB2.0 接口的，结果形成通过 USB2.0 的 8M Sample/s 的复数采样速率（参见下文有关 USB2.0 的说明）。

数字下变频之后，产生的 IQ 信号通过 USB 接口进入 PC，接下来就是软件编程的世界。

在发送路径，情况则是相反的。我们需要发送一个基带 IQ 信号到 USRP 板上。数字上变频器（DUC）会对信号进行修正，通过内插上变频到中频，最后发送到 DAC 进行模数转换。下来的工作交由子板完成，形成 RF 信号进行发送。

(3)前端子板

在母版上有四个插槽，总共能够被两个接收子板和两个发送子板使用，或者供两个收发子板使用。子板提供RF 接收接口或者调谐器和发送器。这就允许在使用实采样时，每个子板能使用两个独立的 RF 和天线。如果使用复采样，每个子板能使用一个 RF 和天线。通常，每个子板都有两个 SMA 连接口供输入或者输出使用。子板上有一个 I2C的 EEPROM 以便储存子板的标识信息和一些校准信息比如：直流偏置值和 IQ 误差，当子板插到母板上时能够被系统正确识别。

子板有多种类型，分别覆盖不同的射频范围，且具有不同的收、发功能。目前有下面几种子板：

图 3-8 为 RFX400 子板，可以看到在子板上有两个接口，可用来连接输入、输出信号。

USRP采用 USB2.0 接口与 PC 连接。最高达到 32M Byte/s 的数据传输速率。如果AD 和 DA 分别采用 12Bit和 14Bit 的采样精度，那么每个实采样点占用 2Bytes，每个复采样点占用 4Bytes。如果以一路复数采用进行单收或单发，则最高可达到 32M/4=8M复采样每秒，即最高发送或接收 8MHz 带宽的信号。如果用 8bit 采样，则最高可收、发16MHz 带宽的信号。ADC 和 DAC 始终分别以 64M 和 128M 的速率进行采样，用户实际获得的采样速率是通过设置抽值率或插值率得到的。

USB支持三种传输方式：命令、bulk 读写、同步传输。在这里我们使用命令包配置USRP、装入固件和 FPGA的 bitstream；使用 bulk 读写或者同步传输传送 FPGA 与 PC之间的数据。

从图 3-9 可知，以数据接收过程为例，从射频 RF 端到模拟基带信号到数字系带信号再到 PC 传输，整个流程转换过程。可见 GNU Radio 和 USRP 可以处理无线信号并具有极强的可重构能力。

3.4、GNU Radio 和 USRP 应用举例

经过几年的发展，各地的研究者和爱好者已经发展了多种应用，下面对一些典型应用做一个简单介绍。

（1）由意大利 PISA 大学研究的 DVB-T 实时接收播放播放系统，使用一个单核奔腾 3.0G CPU 处 理 。 这 个 模 块 将 很 快 集 成 到 GNU Radio 中 。 详 细 信 息 见

（4）还有其它常用的的应用比如：MIMO，GPS 接收机，无线电天文学，总之能想到的无线电项目，GNU Radio 和 USRP 几乎都能实现。

3.5、基于 GNU Radio 和 USRP 认知无线电平台简介

本文基于 GNU Radio 和 USRP 的认知无线电平台所要实现的主要功能有：频谱检测；传输频率选择；软件无线电平台重构；无线传输。

第二步，认知无线电平台根据决策以某种调制方式、传输功率重构到某一空闲频率，重构的过程应尽可能快。

最后一步，传输数据，不单只物理层要重构好，MAC 层及以上层级也需作出相应的策略，保证传输速率和质量。

3.6、本章小结

第四章 基于 GNU Radio 和 USRP 的频谱检测方法

4.1、频谱检测方法介绍

4.1.1、认知无线电频谱感知原理

目前，在认知无线电领域用于检测某频段内是否有信号存在、有哪些信号存在的方法有多种。以检测类型划分，可分为信号存在性检测和信号覆盖范围检测两类；以检测节点个数划分，可分为单节点检测和多节点联合检测；以检测方法划分，主要分为匹配滤波、能量检测、周期特性检测三类[23]。总结归纳各种方法如图所示：

信号存在检测，是指在经过对某特定频段内信号的进行观测之后，做出该频段上是否有信号存在的判断，这种探测原理的基本模型可以用下面的公式表示： 

下面将对单节点检测的几种方法进行介绍、分析：

（1）匹配滤波器探测

当认知无线电获悉了第一用户的信号后，静态高斯噪声理想探测器就是匹配滤波器，原因在于它能使接收到的信号的信噪比（SNR）最大化。匹配滤波器的主要优点是它只需很短的时间就可以获得高处理增益。然而，它必须有效地对第一用户的信号进行解调，这就意味着它需要第一用户的先验知识，比如解调方式和阶数、数据包格式等。

上述信息可以预存在认知无线电的内存中，然而，对解调来讲，认知无线电必须通过时间和载频同步甚至信道同步来获得第一用户的相关性。如果这些信息是不准确的，那么，匹配滤波器的性能就会变得很差。匹配滤波器探测的一个明显缺点在于，认知无线电对每一类型的第一用户都要有一个专门的接收器。

（2）能量探测

如果接收机不能够收集到第一用户信号的足够的信息，此时的最佳探测器就是能量探测器。为了测量接收信号的能量，需要对带宽为 W 的带通滤波器的输出信号进行平方运算并在观测时间段 T 内进行积分，并将积分器的输出 Y 与门限值进行比较，从而判定合法用户是否出现。检测过程示意图如下所示：

能量探测器的门限很容易受到噪声功率的变化的影响。为了解决这个问题，已经有文献提出通过第一用户发射机的导频音（Pilot Tone）来提高认知无线电能量探测器的准确性。另外，即使能够适应性的设定门限值，带内干扰的出现也会扰乱能量探测器。能量探测器的另外一个缺点是它只能探测到有用信号出现，而不能够区分信号的类型，即它不能区分已调制信号 、噪声及干扰。因此，能量探测器容易被不明信号误导而产生误判决。

（3）静态循环特征探测

调制信号一般都经过了载波、脉冲序列、重复性扩展、跳频及循环前缀等耦合处理，使已调信号具有了内在的周期性。虽然数据是静态随机的，但是这些调制后的信号的均值和自相关函数都具有周期性，因而称其具有循环性。通过分析频谱自相关函数可以探测出这些特征。频谱自相关函数的最主要的优点是它能够把噪声能量和已调信号的能量区分开来，这是因为噪声是一个宽带的、静态的、没有相关性的信号，而已调信号具有频谱相关性和周期性。静态循环特征探测器具有更强的抵抗噪声功率中不确定性的能力，因而能够比能量探测器更好地分辨出噪声信号。不过，它就比能量探测器更加复杂并且需要更长的观测时间。

4.1.2、感知任务

综合比较上述三种检测方法的优缺点，我们可以得到下面的对比：

在本认知无线电实验平台中，我们选择能量检测的方式做频谱感知。因为匹配滤波需要授权用户的信号模型，只能针对某种信号进行检测，而能量检测的方法对任意信号都适用。而且匹配滤波需要重构到某种调制解调方式，解码成型需要花费大量的计算时间。而周期特性检测复杂度太高，时间也较长，作为初步实验并不需要如此复杂的检测技术。

本次实验采用能量检测的方法。感知任务如下：

在选取子板所能接收的频率范围内，可以对任意的频段进行能量检测，比如针对RFX400 子板，它的接收范围是 400M-500MHz，可以在 400M-500M 内选定任意范围进行检测，对所检测频段使用情况，能在可控制的时间内记录到文件中，并可通过图形显示出来。

4.2、能量检测 FFT 方法

FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用 FFT 变换的原因。另外，FFT 可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。得到了信号的频域变换后，就可以对其进行模值运算得出某频率值下的幅度特性。

一个模拟信号，经过 ADC 采样之后，就变成了数字信号。采样得到的数字信号，就可以做 FFT 变换了。N 个采样点，经过 FFT 之后，就可以得到 N 个点的 FFT 结果。为了方便进行 FFT 运算，通常 N 取 2 的整数次方。假设采样频率为 Fs，信号频率 F，采样点数为 N。那么 FFT 之后结果就是一个为 N 点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为 A，那么 FFT 的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是 A 的 N/2 倍。而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的 N 倍。而每个点的相位，就是在该频率下的信号的相位。第一个点表示直流分量（即 0Hz），而最后一个点 N 的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第 N+1 个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率 Fs，这中间被N-1 个点平均分成 N 等份，每个点的频率依次增加。例如某点 n 所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。由上面的公式可以看出，Fn 所能分辨到频率为为 Fs/N，如果采样频率Fs 为 1024Hz，采样点数为 1024 点，则可以分辨到 1Hz。1024Hz 的采样率采样 1024 点，刚好是 1 秒，也就是说，采样 1 秒时间的信号并做 FFT，则结果可以分析到 1Hz，如果采样 2 秒时间的信号并做 FFT，则结果可以分析到 0.5Hz。如果要提高频率分辨力，则必须增加采样点数，也即采样时间。频率分辨率和采样时间是倒数关系。

假设 FFT 之后某点 n 用复数 a+bi 表示，那么这个复数的模就是

相位就是 Pn=atan2(b,a)。根据以上的结果，就可以计算出 n 点（n≠1，且 n<=N/2）对应的信号的表达式为：An/(N/2)*cos(2*pi*Fn+Pn)，即 2*An/N*cos(2*pi*Fn+Pn)。对于 n=1 点的信号，是直流分量，幅度即为 A1/N。

由于 FFT 结果的对称性，通常我们只使用前半部分的结果，即小于采样频率一半的结果，即可以是前向 FFT 也可以是后向 FFT，前向、后向各一半结果。

4.3、能量检测实现

4.3.1、GNU Radio 的 USRP 初始化设置

需要搭建基于GNU Radio的FFT频谱检测器，我们就需要正确的初始化配置USRP，建立流图，搭建起 FFT 运算的软件无线电结构。

初始化配置 USRP，需要使用 GNU Radio 中的 usrp.py 模块，这个模块包含输入输出初始化设置、ADC 采样速率、功率、增益、载频等。基本上所有关于配置 USRP 的子函数都需要重载 usrp.py 来配置。具体见下表：

usrp.py函数是所有 GNU Radio 控制 USRP 的程序都要用到的初始化函数，它们控制 usb 接口、fpga 程序、ADC、DAC、子板，跟硬件打交道的程序都可以从这个函数的子函数找到控制方法。

source_x()和 sink_x()则是 usrp.py 中最基本的子函数，它们是流图的开始或者结束，由它们我们可以初始化 USRP 为接受器或者发射器，而且一个 USRP 通过时分复用可以复用为双工收发器。

按照表的函数应用举例，我们设置 USRP 为接收状态，nchan=2 这样我们可以同时获得两个子板的信息，同时对 400M 和 2.4G 频段进行扫频。其余设置均为默认状态，由此可得知：

4.3.2、FFT 能量检测流图

由上一小节 FFT 的原理，我们可以得出 FFT 计算结果的意义，可对其进一步处理达到我们的需求。GNU Radio 自带库有 FFT 模块，在设置好 USRP 并正确的建立流图，然后将得到的结果通过计算途径处理，最终得到我们需要的功能——大范围的能量检测。

因为 USRP 带宽的限制，一个时间内前端只能检测到 8MHz 的射频信号如果要检测大于 8MHz 带宽的信号我们需要通过不断的 RF 前端步进调频以达到检测大范围频谱的目的，虽然检测到的频谱并不是实时的。USRP（或者程序）每个时刻对一段范围的频率进行检测，然后步进调频到下一段频率，这样就能扫频扫过大段的频率。

要是频率调频已经完成步进调频，我们需要在每一个步进时刻结束时——即已获得这段频率的数值时，发送一个调频指令到 USRP。调频控制由 gr.bin_statistics_f sink 程序实现，bin_statistics 在以下的函数解释中有详细解释。

当我们命令 USRP 的 RF 子板改变中心频率时，我们必须等待 ADC 的采样到达 FFT处理器并判断完是否属于需要的中心频率。在这个过程中需要经过很多重的延时比如从FPGA，USB，计算延时。这样我们必须在调节到下一步进频率时进行延时，以保证上一步进频率的采样能正确的被 FFT 处理器处理。

程序主要驱动部分由 bin_statistics sink 函数组成。整个流程如图 4-3

调频延时由 RF 前端的 PLL 到主板的时间再加上管道中排队的时间，我们所用的RFX 系列延时差不多是 1ms。

调频延时转化为 FFT 计算时忽略的向量个数的计算公式是

可得出tune_delay_passed_to_bin_stats = 4 (FFT Frames)

这表示，我们延时 1ms 我们将跳过 4 个输入的 FFT 向量个数，来获得真实的向量数据。延时时间还包括计算延时，我们需要收集处理 N 个 FFT 采样，如果 DR=8 那将用时 128us，还应该加上计算机处理这 N 个采样的时间，这个需要根据实际计算机的处理能力通过实验测得。

本实验平台设置步进频率为 3MHz，设置 3M 是为了能尽可能精确的对小范围的频率进行能量测算，而我们通信时占用的频宽也大概是 2M 多，加上半衰保护，差不多即是 3M。而且步进频率 3M 可节省每一步进的运算时间，是个均衡的选择。这样 USRP及相关程序的初始化就完成了。

以下是完成 FFT 运算的流图，其搭建一个完整的软件无线电结构，数据最终写入message。流图如下图：

4.3.3、实现结果

总结如下，受制于 USB 总线的约束，USRP 不能检测超过 8MHz 的带宽（USRP 的USB2.0 最大数据传输速率为 32M Bytes/S，每个实采样点占用 2 个 Bytes，以一路复数采样进行单收或单发，则最高可达到 32/4=8M 复采样每秒，即最高发送或接收 8MHz带宽的信号）。因此，要对一段 RF 频段进行检测，必须以合适地步进值调节 RF 前端，这样就能检查很宽的频谱。在此设计过程中，为更好地表示指定频段内的频谱感知情况，通过设置 GNU Radio 的相关函数，我们选取 3MHz 这样的扫频间距。

段扫描过程如下：

我们对特定频段做多几次扫频，获得平均功率数据，使用 gnuplot 将数据画图。其中 Y 轴为平均功率，单位为 dBm；X 轴为频率，单位为 MHz。因为 400M 和 2.4G 频段上的功率量值不同，所以起始功率不同。见图 4-5 和图 4-6

从上两图中的检测结果可以非常直观的得到以下结论：

（1）2.4G 非授权频段非常拥挤，这段频率已经被大量的 wifi 设备使用殆尽，而且还有大量“不速之客”加进来干扰，比如蓝牙和微波炉开启产生的污染（图中 2430MHz处即是微波炉开启产生的信号辐射）。

（2）在 400M 授权频段上，除了某些频率一直有信号在占用，大部分频段大部分时间都是空闲的。这些授权频段无论从时间上还是从功率上分析，都非常适合认知无线电非授权用户的使用。

由美国频谱规划文件中如图 4-7 可知，400M-480M 范围内，国际通行的规划大部分都是划给移动通信，而在我国，大部分频段在民用范围内大部分时间都是静默的，只是450M 小灵通通信占用了一点，如上图可清晰的发现 450M 处被占用情况。

 4.4、频谱能量记录与选择

当我们获得了最小值与当前使用频率的能量值，我们对其做比较，如无大差距，返回标志及数据，为接下来的动态接入提供策略支撑是使用原频率，还是使用新的最小频率。

4.5、本章小结

第五章 动态接入及传输方法

5.1、动态接入及传输方法概述

动态接入及传输是这样一个循环的过程：在频谱检测完成后，根据一定的规则经过决策，选定一种无线制式和载波频率重构之后进行一段时间的数据传输。因为认知无线电要占用授权频段，而授权用户的通信是需要优先保障的，所以认知无线电用户需要不断调整载波频率和对应的适合的无线制式，这是一个自适应动态的过程。
    动态接入需要在物理层完成无线制式的选择，完成频率选择、无线接入、传输。
    在逻辑链路层需要完成差错检测和接入控制使之能在无线网络中避免冲突，保证通信质量。
    在网络层需要与操作系统完成网络设备注册。
    传输层以上编程使用普通网络编程即可。

动态接入需要在 sensing 的基础上才能做决策判断接入频点，并且动态接入传输的过程需要多台认知无线电平台间遵守统一的时序，这样才能通信。本文采用的时序策略如图 5-2 所示。由于实验环境及实验器材的原因，选择最基本的双机通信，因为所处环境为室内，其授权用户对所有非授权用户的影响在数量级上说是相同的，所以设置一台机为频率检测及频率选择控制发起的认知中心节点，另外的所有认知用户为从节点，从节点无需进行频率检测，但需监听主节点的频率选择信令后才可发起通信。中心节点在信令时序内发送通信所使用的频率，并主动重构，从节点监听中心节点的信令，同时重构。这样保证认知无线通信能基本同步进入数据传输阶段。数据传输阶段通过计时控制，限时退出传输状态，重新循环。

5.2、动态接入及传输方法的物理层实现

5.2.1、信令

当然也有可能在信令时序内，从节点因为干扰而没有接收到信令，从而错失一次重构，这将导致中心节点已经重构到另一频率了，从而失去通信的可能，认知无线电网络将瘫痪。所以信令环节需要使用类似 tcp 的握手机制，实现一个简化的机制：当从节点收到信令帧时，如果选定了频率则回复一个 ACK 帧，当中心节点收到 ACK 帧后，不再发送信令，开始重构。如果中心节点没有收到 ACK 帧，则在等待两个发送周期后重新发送信令，直到收到 ACK 帧。此处仍有较大的开发深度可以挖掘。

5.2.2、无线制式物理层

与 4.3.1章节中所述一样，重构无线制式时需要重新初始化 USRP 接收和发送，并根据信号处理的过程搭建流图。
此处的初始化与 sensing 过程的初始化有个关键不同的地方即是此处需要初始化发送的状态。此处的 sink 使用默认设置，只需实例化一个即可。

初始化 USRP 后，我们需要建立两个流图——发送、接收的流图，两个流图以时分的方式工作，可以实现半双工的通信方式。发送流图实现的功能是将信息以一定的速率生成比特流通过 USRP 调制发送出去，而接收流图实现的功能是将受到的无线信号解调生成信息。

以下是发送流图： 

注解：差分编码并非必须，但是经过差分编码在接收端较易实现解调，所以此处使用了差分编码。 调制器的输入是以 8bit 为单位的 byte 信息，信息，bytes2chunks 模块将 byte 信息转化为 k 维的向量。

以下是接收流图：

接收过程几乎就是发送过程的逆反。pre scaler 将信号映射到+-1 的范围内。AGCAutomatic Gain Control 自动增益控制，其作用是当弱信号输入时，线性放大电路工作，保证输出声信号的强度；当输入信号强度达到一定程度时，启动压缩放大线路，使输出幅度降低。RRC filter 根升余弦匹配滤波器将信号转化为符号，再通过 receiver 将符号的频率相位同步解除。经过解调后 slicer 将同步后的信息转到格雷码逆映射模块，最终转为 bit 信息流。bit 流经过接入码检验后，如果是接收信息则写入 message 以供上层使用。

信号检测流图

Probe是 GNU Radio 自带的幅值大小检测的模块，能方便的对当前收到的信号进行简单的能量估算，其提供载波监听的判断数据，当其监听的信道能量数值大于某一阈值时，返回 False，我们认为信道有人占用，可供退避。

数据流图实现了原理性的功能，我们并不需要重新将整个流程实现，只需理解了原理后引用响应的函数，并正确配置即可。以下即是我们在传输过程中使用到的函数.

5.2.3、数据传输

数据传输采用最小高斯频移键控(GMSK)调制方式，GMSK 是一种典型的连续相位调制方式。其信号具有优良的功率谱特性(功率谱旁瓣快衰减特性)，在对信号频带严格限制的各种数字通信领域中得到广泛的应用，又由于其包络恒定，在具有限幅特性的 C类放大器构成的非线性信道中体现出比 QPSK 相位调制更多的优势，因而在无线通信领域得到了广泛应用，如 GMS 系统、GPRS 系统、无线局域网、航空数据链、卫星通信等。目前，GMSK 信号已经成为地面蜂窝移动通信系统的一种标准[27]。

MSK 信号是 FSK信号的一种特殊调制方式，其调制指数 mf =0.5, 二进制 MSK 信号表达式为：

5.2.4、物理层状态切换

因为物理层需要在两种状态——感知和传输下切换，而这两种状态的软件无线电构造是不同的，切换过程需要进行重构。
而因为 GNU Radio 的特性，USRP 的控制程序 usrp.py 只能被实例化一次，所以需要在每次切换中将流图断开重新连接。传输过程计时由一计时线程控制，传输的实体程序由另一线程完成，该线程由计时线程控制终止。这样做能够节省系统资源，并且达到较精确的控制。但是由于感知和传输过程中开启了大量线程，而切换就需要频繁的开启停止线程，所以要将一些死循环而应退出的线程主动关闭以免线程池溢出，程序崩溃。

5.4、tuntap

tap 等同于一个传输层设备，它操作第二层数据包如以太网数据帧。tun 仿真了网络层设备，操作第三层数据包比如 IP 数据封包。

tun以看成是一个虚拟点对点的网络装置，它就像是低阶操作系统核心中的 IP 信道，我们写的应用程序可以透过以下两个接口来和 tun 沟通：

我们写的程序可以写入 frame 到 /dev/tunX ，而操作系统核心会从 tunX 读取到我们写入的 frame，反之操作系统如果有将 frame 写入到 tunX，我们写的应用程序也可以从/dev/tunX 读取到。

由于有了tuntap 虚拟网卡，我们就可以把 USRP 当成一台网络设备即一个网卡，在这里我们使用 tun 虚拟，即从网络层开始虚拟，我们仅仅需要把网络层以下的数据分别对 tun 的文件进行读写即可，tun 设备会自动生成封包或者解封。当上层程序需要发送数据时，我们编写的物理层或者逻辑链路层的程序对 tun 文件进行读操作；当下层硬件收到数据时，我们对 tun 文件进行写操作，上层程序即可收到相应的 ip 和端口发来的数据。如图 5-9：

5.5、网络编程

正是有了 tuntap，我们的应用层软件可以方便的屏蔽掉下层，直接把 GNU Radio 和USRP 的认知无线电平台当成一个网络设备，而不需要管物理层或者 MAC 层或者网络层的形式，直接进行网络编程即可在多机之间进行网络访问与连接。

要验证传输性能，最直观的方法即是播放流媒体，因为流媒体需要较大的传输速率，而且对传输延时要求要很小，只要能流畅的播放流媒体，说明感知和动态接入的认知无线电平台具有一定的可行性。

方案如下：

网络层使用 TCP 协议传输。因为由于这是实验平台，底层纠错部分并未达到差错率小于 5‰的要求，使用 TCP 能弥补数据链路层纠错的能力，使差错率达到要求。

应用层使用 VLC 媒体播放器。VLC 媒体播放器是成熟的播放器，其应用功能丰富，而且提供编程接口，非常适合调用，能快速开发实现验证。

整个编程使用 Python 语言。因为 GNU Radio 就是使用 Python 进行编程开发，的具有延续性，而且 Python 进行网络编程非常快捷。

由 TCP 协议的差错重传机制决定，如果差错率为 Pe 则最终的实际传输速率为R`` = (1-Pe)R`，实际测试得到的差错率为 0.004，所以最终实际传输速率为R`` = (1-0.004)*0.83*R=0.996*0.83*R= 0.826R

5.6、本章小结

本章详细描述了动态接入和传输的基本原理和实现过程。设计了物理层、MAC 层、网络层及应用层的实现方法。

第六章 平台功能实现验证及总结展望

6.1、演示系统 GUI 界面程序

为了能够直观的方便的对已配置好频谱感知和动态接入的认知无线电平台进行参数配置和性能评定，开发一个实验 demo 演示系统，其包含一个 GUI 界面，其能自动调用认知无线电频谱检测和动态接入，并能对网络程序进行调用，传输视频并播放。以下就是 demo 系统的界面：

界面 GUI 使用 wxPython 编程完成，wxPython 实际是两件事物的组合体：Python 脚本语言和 GUI 功能的 wxWindows 库。wxWindows 库是为了最大可移植性的 C/C++库，而抽取 GUI 功能。所以 wxWindows 应用程序与生俱来地可以运行在 Windows、带 X、KDE 或 Gnome 的 UNIX 或者 wxWindows 已移植到的平台上。Python 作为脚本引擎，具有很强的移植性。把 wxWindows 与 Python 脚本语言组合起来，意味着：wxPython 应用程序不仅快速和易于编写，而且可以在不作任何更改情况下，运行在Windows 或 UNIX 环境下。因为 wxPython 的开发便捷，完全符合平台设计的思想——关键是 sensing 和动态接入，能让开发人员专注于主要功能的实现。

界面分为五部分：sensing 设置，传输设置，tuntap 网络配置，上层程序调用以及系统状态。

sensing 设置部分，可选择频谱感知的范围，最大范围为 80MHz；也可以选择感知频段，选择 0 则只感知 400M 频段，选择 1 则只感知 2.4G 频段，选择 2 则两个频段都感知。感知到的最小功率频率结果会显示在此处，供参考。

传输设置部分，可设置传输比特率最大不能超过 2M bit/s，默认是 500k；也可在CS_Threshold 设置 CSMA 的阈值，一般默认值即可；设置初始传输载频，程序运行后可自动动态接入其它频段。勾选自动切换然后按确定按钮后，程序自动执行 sensing 和动态接入。

tuntap网络配置，配置网络层选择哪个子板的物理层对接。

上层程序调用，可以调用网络传输播放视频，检查认知无线电平台的传输性能。

平台状态可显示当前 CSMA 阻塞状况及比特率。

本文设置 sensing 范围为 400M 频段的 40M 范围，传输速率为 1Mbit/s，自动动态接入，使用 ftp 协议传输 400*220 大小的avi 视频，通过 VLC 播放流媒体。点击自动流程开始，GUI 将自动调用程序顺序执行。

6.2、平台性能及验证结果

测试显示中心节点 sensing 工作正常，每次的重构控制都能正常发送接收，各认知无线电节点在重构命令下都能正常重构，整个网络能不断根据认知无线电主节点的指令调整频率动态接入，MAC 层工作正常，不会发生抢发冲突，各节点间的网络注册正常，网络传输工作正常，通过测试峰值可达到 830kbit/s。

通过调用 FTP 传输媒体文件，再调用 VLC 播放流媒体文件，视频播放正常，偶有停顿，但是不影响正常观看。

该认知无线电试验平台最终测试性能测得性能如下：包括速率，误码率，误测率（指信道上实际有授权用户使用，而误占用的概率），如表 6-1 所示：

6.3、论文总结

本文首先对认知无线电的发展现状和研究价值进行了深入的调研，然后介绍了认知无线电的背景知识，并介绍了基于 GNU Radio 和 USRP 的认知无线电平台基本架构和技术特点，接下来提出了基于 GNU Radio 和 USRP 的频谱检测方法及实现，给出具体的软件无线电实现过程，提出了基于该平台的动态接入方法，并对其中使用到的关键方法——动态接入的物理层和与系统配套的 MAC 层和网络层进行了详细的理论探讨和技术实现，最后根据设定的主要工作完成了 demo 演示系统进行了技术，给出了测试结果。

结果表明，该认知无线电平台达到了预期的设计目标，为认知无线电的研究奠定了原型基础，有一定的实用价值，同时该平台设计也为设计实验室其它基于GNU Radio和USRP的无线系统设计提供了借鉴。

6.4、工作展望

由于实验器材的原因，暂时没办法测试多于三台认知无线电设备的网络情况，对MAC 层的性能还没有完全开发到最优。另外由于 sensing 运算最优花去的时间不够优化，浪费了一定的时间，仍有开发的潜力。更快速的重构速度是该平台能够推广的核心问题，这涉及到 GNU Radio 内核的改造和 USRP 硬件性能的改进，总之对系统后台的研究是后续研究的重点。