CC BY
79
ется (завершается) на другую телефонную сеть общего пользования (PSTN) или мобильную сеть (GSM / UMTS / CDMA) [3].
В последнее время оборудование для GSM-терминации стало более доступно. Появились недорогие модели GSM-шлюзов, предназначенные для использования в целях экономии на совершении голосовых вызовов. Кроме того, шлюзы, оснащенные функцией «Call Back», позволяют мобильным абонентам звонить в офис бесплатно благодаря тому, что шлюз при поступлении на него входящего звонка автоматически его сбрасывает и самостоятельно перезванивает на определившийся номер.
При оптимальном выборе тарифных планов звонки по схеме «IP офис ^ VMP-GSM шлюз ^ мобильный абонент» могут быть на 60 % дешевле, чем соединение «IP офис ^ оператор IP телефонии ^ мобильный абонент» [5].
В целом технология является перспективной для использования, поскольку VoIP-GSM шлюзы существенно снижают затраты на разговоры офисных сотрудников с мобильными абонентами, а полезные функции аппаратного и программного обеспечения способствуют более эффективной коммуникации сотрудников и работе предприятия.
Список литературы:
1. http://www.bcot.ru/aktualnost_i_osobjennost_ip_tjeljefonii.html.
2. http://www.voip-tel.ru/disadvantages.html.
3. http://telco.net.ua/news/voip/gsm-terminaciya-na-shlyuzakh-goip.
4. http://wikipedia.org/wiki/GSM.
5. http ://ru.wikipedia.org/wiki/GSM-шлюз.
АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ ШИРОКОПОЛОСНЫХ РАДИОСИГНАЛОВ В КОГНИТИВНЫХ РАДИОСИСТЕМАХ
© Стоянов Д.Д.*, Хрящев В.В.Ф
Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова,
г. Ярославль
В данной работе рассматривается возможность применения алгоритма обнаружения узкополосных сигналов для поиска широкополосных сигналов современных телекоммуникационных стандартов связи: CDMA-2000, UMTS, DVB-T2.
Ключевые слова алгоритм обнаружения, широкополосные радиосигналы, когнитивные радиосистемы.
* Аспирант кафедры Динамики электронных систем.
* Доцент кафедры Динамики электронных систем, кандидат технических наук.
Развитие телекоммуникационных беспроводных систем связи происходит столь стремительно, что все более остро встает вопрос об эффективности использования радиочастотного спектра.
Один из подходов к решению проблемы неэффективного использования спектрального ресурса был предложен в работах J. Mitola [1, 2] и вылился в концепцию когнитивного радио.
Когнитивное радио (КР) - это интеллектуальная беспроводная система связи, способная анализировать окружающую обстановку и приспосабливаться к ней посредством обучения, реагируя на изменения в окружении изменением своих собственных параметров (например, несущей частоты, мощности, способа модуляции) в реальном времени с целью увеличения эффективности использования спектрального ресурса [3]. Когнитивные радиотерминалы должны обладать способностью обнаруживать действующие в эфире радиосигналы и динамически использовать свободные диапазоны частот для доступа к сети. Это осуществляется посредством автономного мониторинга радиоспектра во всем рабочем диапазоне радиочастот.
Сложность решения задачи поиска радиосигналов может существенно отличатся для разных типов сигналов. Для узкополосных сигналов, имеющих, как правило, высокое отношение сигнал / шум, обработка может осуществляться на основе сравнительно простых моделей наблюдаемого процесса, требующих минимума априорных сведений. Обнаружение широкополосных сигналов в отсутствие априорной информации представляет собой существенную проблему. Кроме того, оптимальные алгоритмы разрешения-оценивания, как правило, характеризуются высокой вычислительной сложностью, что осложняет задачу достижения необходимого быстродействия при мониторинге спектра в широких полосах частот.
В данной работе анализируется возможность применения алгоритма обнаружения узкополосных радиосигналов, обладающего относительно низкой вычислительной сложностью, предложенного в [4] для поиска широкополосных радиосигналов, в том числе с цифровыми видами модуляции, на фоне широкополосного аддитивного шума применительно к задаче мониторинга радиоспектра в КР.
Для практической реализации проверки возможности работы алгоритма с широкополосными сигналами осуществлялась запись реальных радиосигналов в различных частотных диапазонах с помощью универсального программно-аппаратного комплекса USRP (Universal Software Radio Peripheral) с последующей обработкой полученных сигналов на ПК в среде MATLAB.
Аппаратная часть приставки состоит из материнской платы (motherboard) и набора сменных приемопередающих плат [5]. Материнская плата USRP содержит четыре 12-битных аналого-цифровых преобразователя (АЦП), с частотой дискредизации до 64 МГц. Оцифрованный сигнал пере-
дается на ПЛИС, которая переносит радиосигнал на нулевую промежуточную частоту. Сформированные отчеты квадратурных сигналов на нулевой промежуточной частоте и передаются по USB интерфейсу в ПК.
На ПК с помощью свободно распространяемого погромного обеспечения SDR# производится запись комплексной огибающей радиосигналов в IQ-файл в формате WAV. Данный подход позволяет проводить обработку записанных радиосигналов в любое время вне зависимости от наличия или отсутствия необходимых радиосигналов в эфире. Кроме того, работа с IQ-файлами устраняет необходимость постоянно иметь под рукой приставку USRP.
Рассматриваемый алгоритм обнаружения радиосигналов описан в [4]. Суть алгоритма заключается в следующем.
В качестве вектора наблюдаемых координат используются отчеты энергетического спектра анализируемого радиосигнала Ux(t):
1 R
XR (n) =1X
c(n)
= {xn, n = 1, N}, рассчитываемые путем усреднения R
N-1
- jlmkT / N
спектральных выборок, полученных с помощью дискретного преобразова-
1 N-1
ния Фурье (ДПФ) с(п) =—(кТ)е
N к=0
Здесь г = 1, Я - порядковый номер выборки, к и п - номера отсчетов во временной и спектральной областях, Т - интервал дискретизации, N - число точек ДПФ.
Отсчеты энергетического спектра хп, приходящиеся на частоты, где располагаются сигналы образуют множество вс и подчиняются нецентрально-
2
му х -распределению, а отсчеты, приходящиеся на частоты между частотами сигналов образуют подмножество вш, они подчиняются центральному Х2-распределению.
Порядок работы алгоритма обнаружения сигналов делится на два этапа. Цель первого этапа - получение максимально точной оценки средней мощности шума о|2, приходящейся на каждый отсчет спектра. Цель второго этапа - разделение отсчетов хп на подмножества вш и вс путем сравнения хп с некоторым порогом хпюр.
Оценивание интенсивности шума производится, так же, в два этапа. На первом этапе определяется приближенная оценка интенсивности шума, при этом наличие сигнальных составляющих игнорируется:
аоц 1,0 X Х
2
n=1
На втором этапе, после того как часть отсчетов отнесена к сигнальному подмножеству, можно заменить грубую оценку более точной:
(1)
где Ысигн - число найденных по превышению порога сигнальных отсчетов, I -номер итерации. Как правило, уже после 2-3 подобных итераций оценка (1) становится достаточно близкой к истинному значению мощности шума [4].
Другой подход к оценке уровня шума основан на том, что на любом свободном от сигналов участке частот математическое ожидание отсчетов энергетического спектра совпадает с величиной ст^2 / И, а на «сигнальных» участках - повышается. Если сгладить спектр окном, ширина W которого не превышает максимального по частоте промежутка между частотами сигналов, то такое сглаживание вызовет заметное искажение спектра в окрестностях центральных частот сигналов ит((), а на шумовых участках уменьшит в W раз дисперсию спектральных отсчетов, не изменяя математического ожидания. При достаточном сглаживании минимальные и максимальные среди шумовых отсчеты незначительно отличаются от ст|2 / N. В качестве оценки интенсивности шума принимается наименьшее значение сглаженного энергетического спектра окном шириной Ж
где хп - отчеты усредненного окном спектра.
Обе рассмотренные выше оценки уровня шума обладают систематической погрешностью. Достаточно точных оценок можно добиться, объединяя два подхода в единую процедуру: сначала интенсивность шума оценивают по выражению (2), а затем уточняют на основе (1).
На основе полученной оценки мощности шума о|2 выбирается уровень порога хпор:
ст\ = Nшт х ,
оц2 п'
(2)
(3)
Рло - вероятность ложного обнаружения.
Результаты работы описанного алгоритма в различных частотных диапазонах представлены на рис. 1-5. Число точек ДПФ для всех реализаций алгоритма N = 2048, Рло = 0,1, W = 10.
Рис. 1. Результаты работы алгоритма в полосе частот 461-469 МГц
Рис. 2. Результаты работы алгоритма в полосе частот 2,134-2,150 ГГц
Рис. 3. Результаты работы алгоритма в полосе частот 614-622 МГц
Рис. 4. Результаты работы алгоритма в полосе частот 609-625 МГц
I, МГц
Рис. 5. Результаты работы алгоритма в полосе частот 952-960 МГц
Разрешающая способность по частоте зависит от полосы обзора и числа точек ДПФ. Поскольку мы работаем с отчетами спектра комплексной огибающей, то разрешающая способность будет определяться следующим выражением: А/= Fs / N, где Fs - частота дискретизации. При полосе анализа в 8 МГц - А/~ 3,9 кГц. Таким образом, при заданных параметрах реализации алгоритма (3), узкополосные сигналы с шириной полосы до 10 кГц, представленные 1-2 отсчетами дискретного спектра, будут обнаруживаться с малой вероятностью.
На рис. 1 представлен результат работы алгоритма по обнаружению сигналов базовых станций сетей мобильной связи стандарта CDMA-2000. В спектре сигнала четко различимы три канала по 1,25 МГц. На рис. 2 показано обнаружение сигналов стандарта UMTS с шириной одного канала 3,84 МГц. На рис. 3-4 изображен спектр телерадиовещательной станции канала 39. В Ярославском районе на данном канале осуществляется вещание цифрового телевидения стандарта DVB-T2. Обнаружение проводится при полосе пропускания приемника 8МГц (рис. 3). Несмотря на то, что сигнал занимает почти всю полосу пропускания, алгоритм устанавливает уровень порога, позволяющий с высокой вероятностью обнаруживать данный широкополосный OFDM-сигнал. При увеличении полосы пропускания приставки до 16 МГц (рис. 4), наблюдаемый канал DVB-T2 так же однозначно обнаруживается.
В рамках данной работы анализ алгоритма обнаружения проводился и на относительно узкополосных сигналах базовых станций GSM (рис. 5). Из рисунка видно, что даже слабые сигналы удаленных радиопередатчиков превышают порог обнаружения на несколько дБ.
Выводы: Рассмотренный алгоритм позволяет обнаруживать как относительно узкополосные сигналы стандарта GSM, так и широкополосные, в том числе, с цифровой схемой модуляции OFDM. Одинаково хорошо происходит обнаружение сигналов как при высокой плотности заполнения рассматриваемого участка частот сигналом (рис. 2, 3), так и при средней плотности заполнения ~ 50 % (рис. 4).
Список литературы:
1. Mitola J. Cognitive radio: making software radios more personal / J. Mito-la, GQ. Maguire // Personal Communications, IEEE. 1999. Vol. 6. P. 13-18.
2. Mitola J. Cognitive radio for flexible mobile communications / J. Mitola // Mobile Multimedia Communications, 1999. (MoMuC '99) 1999 IEEE International Workshop. 1999. P. 3-10.
3. Haykin, S. Cognitive radio: brain-empowered wireless communications / S. Haykin // Selected Areas in Communications, IEEE. 2005. V 23. P. 201-202.
4. Рембовский А.М., Ашихмин А.В., Козьмин В.А. Радиомониторинг: задачи, методы, средства. - 2-е изд. - М. : Горячая линия - Телеком, 2010. - 624 с.
5. Материалы официального сайта Ettus Research [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ettus.com.
