项目背景

项目名称：认知无线电中的宽带频谱感知技术的FPGA实现

项目背景：随着无线通信技术的飞速发展，无线用户的数量急剧增加，可用频谱资源变得越来越稀缺。当前的绝大多数频谱资源都是采用固定的分配模式，由专门的频率管理部门分配特定的授权频段以供不同的通信业务使用。而对于工作在非授权频段的通信业务，由于近年来发展迅速，导致非授权频段日趋饱和。认知无线电技术则解决了上述矛盾，它能自动检测周围的环境情况，智能调整自身参数，在不对授权频段造成干扰的情况下，检测频谱空洞并利用空闲频段进行通信。以往的频谱检测大都是基于窄带的检测，极少对宽带频谱进行检测，也没有考虑噪声不确定度对能量检测的影响。 窄带检测一次只能检测一个信道，大大削弱了频谱感知的效率，不利于频谱利用率的提高。例如，某一时刻检测到某一信道被使用，CR用户不能使用该信道，但是还有大量的空闲信道，由于一次只能检测一个信道，导致了CR用户不能使用该信道。而我们本项目中提出的宽带频谱检测，一次能够检测多个信道，这样就解决了以往窄带频谱检测的局限性，使问题迎刃而解。能量检测简单易行且可以实现盲感知而被广泛采用。能量检测的决策门限依赖于环境噪声的功率，理想的能量检测往往认为噪声功率是已知的，而实际环境中，噪声功率是时变的，即噪声具有不确定性，导致了能量检测性能的降低。项目中我们将设计克服噪声不确定度的算法模块，并用FPGA实现。

项目内容：

本项目主要研究认知无线电宽带频谱感知技术的FPGA实现，采用认知无线电中最常用的检测方法—能量检测。首先对输入信号进行抗混叠滤波，再进行A/D采样得到一组数字信号，然后进行64点高速并行流水线FFT运算，进一步对运算的输出的幅频信号进行求模平方运算，求得每个频段内信号的功率，再对16个历史功率数据求均值，最后执行克服噪声不确定度算法对噪声方差变化进行补偿，从而判断频带的利用情况以选择频谱空洞进行通信。

项目目标：本项目旨在设计实现一个既能实现宽带频谱感知而又能克服噪声不确定度的实用性宽带频谱感知实现平台。

项目难点：如何设计高度优化的并行流水线64点FFT算法和高速低延时的排序算法是设计的关键。

项目的开发意义： 认知无线电宽带频谱检测技术的FPGA实现克服了噪声不确定度对能量检测的影响，解决了以前窄带检测效率较低、宽带检测性能较差的问题，使宽带频谱检测技术真正达到实用化。

开发平台：Spartan-6

项目系统方案

根据项目内容，我们设计项目方案主要包含：

项目总体框架

能量检测模块

能量检测算法

能量检测FFT设计模块

1) 高度优化复数乘法器设计

2) 基四蝶形单元设计

3) 16点FFT的流水线实现

克服噪声不确定度算法模块

FCME算法

排序算法模块实现

比较模块实现

下面详细介绍项目各模块具体设计

（一） 项目总体框架

图一 总体框架框图

项目有两个核心模块：能量检测模块和克服噪声不确定度模块。系统主控负责各模块的时序控制。

（二） 能量检测模块

能量检测算法

能量检测原理：能量检测的出发点是信号加噪声的能量大于噪声的能量。首先设定一个门限，然后在一定频带范围内作能量积累，如果积累的能量高于门限，则说明有信号存在，如果低于门限，则说明仅有噪声。直接对时域信号采样求模，然后平方累积求和就可以得到能量检测统计量Y（利用FFT转换到频域，然后对频域信号求模平方也可以得到）。下图为能量检测框图：

图二 能量检测实现框图