[论文解读] Wideband Spectrum Sensing at Sub-Nyquist Rates

Moshe Mishali, Yonina C. Eldar|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2010

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing参考文献 21被引用 53

一句话总结

本文提出一种基于调制宽带转换器（MWC）的亚奈奎斯特频谱感知方法，可在认知无线电中实现实时、低复杂度的宽带感知。通过采用固定模拟前端和亚奈奎斯特采样，该系统在最小化硬件资源并共享感知与通信信号处理资源的前提下，实现了高精度的频谱洞检测。

ABSTRACT

We present a mixed analog-digital spectrum sensing method that is especially suited to the typical wideband setting of cognitive radio (CR). The advantages of our system with respect to current architectures are threefold. First, our analog front-end is fixed and does not involve scanning hardware. Second, both the analog-to-digital conversion (ADC) and the digital signal processing (DSP) rates are substantially below Nyquist. Finally, the sensing resources are shared with the reception path of the CR, so that the lowrate streaming samples can be used for communication purposes of the device, besides the sensing functionality they provide. Combining these advantages leads to a real time map of the spectrum with minimal use of mobile resources. Our approach is based on the modulated wideband converter (MWC) system, which samples sparse wideband inputs at sub-Nyquist rates. We report on results of hardware experiments, conducted on an MWC prototype circuit, which affirm fast and accurate spectrum sensing in parallel to CR communication.

研究动机与目标

• 解决移动认知无线电（CR）设备在宽带频谱感知中高采样率的瓶颈问题。
• 克服传统奈奎斯特采样和基于扫描的模拟前端在功耗、尺寸和成本方面的局限性。
• 通过利用压缩感知原理，实现低硬件和计算负载的实时频谱感知。
• 将频谱感知功能与CR主接收链路集成，以共享信号采集资源。
• 通过硬件实验验证亚奈奎斯特采样在宽带频谱感知中的可行性。

提出的方法

• 采用调制宽带转换器（MWC）架构，在亚奈奎斯特速率下对多带信号进行采样。
• 采用固定模拟前端，通过均匀滤波和调制避免扫描机制。
• 通过与周期性波形调制实现亚奈奎斯特采样，从而恢复稀疏宽带信号。
• 利用连续到有限（CTF）框架，从低速率采样中恢复频率支持和信号内容。
• 将同一低速率采样数据流用于频谱感知和数字信号重构。
• 应用压缩感知恢复算法，从亚奈奎斯特采样中重构载波频率和信号波形。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不牺牲精度或实时性能的前提下，能否在亚奈奎斯特采样速率下对宽带认知无线电进行频谱感知？
• RQ2 如何通过固定模拟前端替代基于扫描的方法，以降低硬件复杂度和功耗？
• RQ3 在认知无线电中，同一采样数据流在多大程度上可同时用于频谱感知和主通信？
• RQ4 在真实硬件中，亚奈奎斯特感知系统的可实现频谱分辨率和感知精度如何？
• RQ5 基于MWC的系统能否可靠检测多个共存信号（如AM、FM、QAM）及其基带载波位置？

主要发现

• MWC系统在100 MHz带宽下实现了不到30秒的准确频谱感知，频谱分辨率为20 MHz。
• 硬件实验确认了通过亚奈奎斯特采样正确检测了多个信号（AM、FM、正弦信号）的支持集（频带）和载波位置。
• 系统准确重构了AM和FM信号内容，证明与标准CR接收兼容。
• 载波频率估计值与真实值的偏差在10 kHz以内，表明信号恢复具有高精度。
• 该方法显著降低了ADC和DSP速率，远低于奈奎斯特速率，同时保持了实时性能。
• 同一低速率采样数据流被成功用于频谱感知和信号重构，实现了资源共享。