一种频谱监测无线传感器节点的设计与实现

罗 丽，高 飞，邢传玺，王 霞,2

(1.云南民族大学 电气信息工程学院,云南 昆明 650500;2.云南大学 信息学院,云南 昆明 650500)

频谱资源是一种有限的、共享的国家战略性资源.不断提高无线电频谱监测的有效性、准确性一直是无线电领域重要的研究内容[1-3].随着无线电技术的不断发展和人们生活水平的不断提高，调频广播已广泛应用在人们的生活中.而不明电台干扰合法无线电设备间正常通信、影响人民群众收听广播的现象时常发生，因此对非法广播电台播出信号进行监测的任务艰巨而迫切.

现有的频谱监测设备除小型固定基站以外，还有移动监测站和便携式监测设备.固定基站的监测能力强，监测的频段范围较广，但成本高，灵活性差.移动监测站采用车载方式，携带设备较多.便携式监测设备体积较大，设备维护困难.且上述设备间无法进行通信，对特殊区域难以实现有效的监测.WSN(wireless sensor Network，无线传感器网络)已广泛应用于环境监测、隧道监测、医疗健康远程监控等领域[4-7].WSN具有的成本低廉、易于野外布置、能耗小等特点，使得它有可能成为现有地面无线电频谱监测系统的1种有效补充.文献[8]采用了认知无线电的无线传感器网络来解决复杂电磁环境中的通信问题，以提高频谱的利用率.作者还提出了应选用带有内置存储器、具有模数转换功能的CC2420作为控制器，以减少硬件体积和提高系统稳定性.毛九平等[9]采用STM32F103单片机设计了1种超短波无线认知传感器网络节点，可减少电台间的数据碰撞和同频干扰.但节点携带的元器件多且采用太阳能供电，具有一定的局限性.文献[10]提出了1种WSN宽频带监测系统设计方案，该方案采用STM32+FPGA嵌入式系统作为频谱感知节点的处理器，选用CC3510作为无线收发模块.该节点能完成对数据的融合处理、判决和传输等操作.

由于目前使用WSN仅对广播电台频段进行监测的设备较少，因此针对FM信号频谱监测的需求，以及设备间无法通信的问题提出了1种解决方案.该方案综合考虑了小型化、低成本等因素，设计并制作完成了1种可实现组网通信和无线传输数据的频谱监测节点.但节点采集的FM信号受环境因素影响较大、峰值信号较多，因此方案采用可提取多峰信号峰值点的斐波那契优化算法[11]对采集到的数据提取有效峰值，以达到快速、准确找到有效信号的目的.

1 频谱监测节点的整体设计原理

为实现以无线传感器网络的形式监测FM信号，完成数据的无线传输和峰值信号的有效提取，本文提出了一种低成本、轻量化的频谱监测系统的设计方案.方案的整体设计包括监测节点的设计、数据采集和传输算法、信号提取算法以及节点间组网.其中系统硬件设计主要包括FM信号接收、控制器、RF(radio frequency，射频)收发及电源管理4个模块.根据《中华人民共和国米波调频广播技术规范》规定，我国FM信号的频段范围为(87～108)MHz[12].因此系统硬件设计中FM信号接收模块需完成对频段范围为(87～108)MHz的FM信号采集，控制器模块实现对数据的处理以及监测节点间的组网通信，RF收发模块实现对数据的无线传输，电源管理模块为上述模块进行供电.频谱监测系统的设计原理如图1所示.

图1中，使用仿真器下载数据采集、组网通信以及数据传输程序进入监测节点的控制器，然后利用电源管理模块对各模块进行供电.当协调器成功建立网络后，监测节点通过搜索发送加入网络请求与协调器建立一个简单的星型网络，节点间距离约为 10 m.组网成功后，节点利用FM信号接收模块采集FM信号，使用控制器对采集的数据进行读取操作，然后通过RF收发模块将数据以无线传输方式转发给协调器.协调器对数据进行平均处理后将数据传输给监控终端，终端对接收的数据进行有效信号的提取并将提取结果告知用户，最终实现对区域内的FM信号监测.

2 频谱监测节点的设计

2.1 硬件设计

为实现对FM信号的采集以及设备的低成本、小型化，FM信号接收模块采用飞利浦公司的TEA5767模块.该模块信号处理过程简单、接收的调频信号频段范围为76MHz～108MHz，可实现射频信号强度ADC输出功能，ADC输出值范围为0～15.具有高灵敏度、高信噪比、支持FM信号转录等特点.满足监测节点硬件设计的需求.

为实现对数据的无线传输和设备间的组网通信，控制器模块采用德州仪器(TI)公司的ZigBee模块，主要由底板和核心板两部分组成.由于CC2530芯片是一款兼容8051内核，具有体积小、成本低、组网成功后受外界环境因素影响较小等特点.因此系统选用CC2530芯片作为核心板处理器，对数据进行处理和实现设备间的组网通信.底板主要包括串口、晶振、5V和3.3V电源等接口.RF收发模块则由CC2530芯片的射频收发器与其他外围电路组成.电源模块采用电池或适配器的供电方式.

2.2 软件设计

系统软件设计主要包括FM信号的采集、传输以及节点间的组网2个部分.当协调器与节点之间组网成功后，ZigBee模块读取TEA5767模块采集的数据后，将数据以无线传输的方式发送给协调器，最后协调器将数据转发给监控终端，实现对区域内FM信号的全面监测.

2.2.1 数据采集与读取

监测节点采集并读取FM信号的过程为：CC2530芯片通过总线方式向TEA5767模块写入初始数据87 545 kHz.然后TEA5767模块以49 kHz的步进频率向上采集频率信息即频率和输出电平值.每采集到1个频率信息，CC2530芯片就通过总线读取1个频率信息.当采集的数据大于最高频率(108 000 kHz)时，算法结束.

2.2.2 节点间的组网通信

由于实际监测区域范围广，节点的能量有限，若只使用单个节点对区域内的信号进行采集，将不能实现对区域的全面监测，并且当该节点发生故障或没电时，该区域的数据就会出现丢失情况，故本文通过组网通信的方式确保接收数据的全面性.

监测节点组网过程为：首先选择一个ZigBee模块当协调器，协调器开始向各监测节点广播消息，监测节点接收到信号后向协调器发送加入网络的请求，协调器接收到请求后为各节点分配网络地址，然后节点开始采集并无线传输数据给协调器，协调器接收到数据后对其进行平均处理，再将处理的数据转发给监控终端，最后终端对接收的数据进行信号提取.组网的流程图如图2 所示.

3 数据处理

在实际情况中，信号在传播过程中易受外界环境干扰，监测节点每一轮采集到的信号特征具有不一致性，且峰值数较多.为实现对有效信号峰值点的提取，终端采用斐波那契优化算法[11]对数据进行处理.该算法可通过按比例压缩搜索区间来处理二维数据，在寻找并确定最优解方面具有明显优势.经过多次测试验证了，使用斐波那契优化算法处理节点采集的数据不仅能够一次性获得多峰信号的峰值点，而且提取的准确度较高.算法流程如图3所示.

图中Xb1为取遍集合Sj={(fm,rm)|m=[1,j],j=417}的所有点，Xb2表示除最优解以外的集合中的其他点.其中f为频率，r为该频率的电平相对强度，参数j的取值由式(1)可得：

(1)

其中fmax为最高频率(108 000 kHz)，fmin为最低频率(875 45 kHz)，fstep为步进频率(49 kHz)，代入式(1)可得j的取值应为417.

4 测试结果与分析

4.1 数据结果及分析

为验证信号提取算法的有效性，本文使用自制节点与安捷伦便携式频谱仪(N9340B)同时采集多次(87～108)MHz 的FM信号.测试地点分别为约 20 m 高的室内、建筑密集区以及地势较低的空旷区，数据采集时间均为 1 h.

测试使用监测节点在每个区域采集一个小时的数据，终端接收数据后对其进行平均处理，然后使用斐波那契优化算法对处理后的数据提取峰值信号，最后计算提取结果与频谱仪标记的有效信号的相对误差.图4所示分别为频谱仪与监测节点在室内、建筑密集区和空旷区采集的数据求平均后的数据波形.由节点的硬件设计可知TEA5767芯片具有对射频信号强度实现ADC输出的功能，因此监测节点数据波形的横坐标为频率(kHz)，纵坐标为输出电平值(无单位).图中三角形为频谱仪标记的有效信号，星号部分为监测终端处理的结果.表1、表2和表3分别为3个区域中频谱仪标记的结果和监测节点处理的结果，以及两者之间的频率相对误差值.

安捷伦频谱仪 无线电频谱监测节点 频率/Hz功率值/dBm频率/kHz输出电平值两者的频率相对误差/%88658695.65-81.338874814.910.1091778260.87-78.259186914.970.1096992391.30-82.289707913.350.0997972826.09-87.149806214.270.0999978260.87-84.35100061150.08103677173.90-97.7710373910.950.06105771739.10-80.52105828150.05

注：以频谱仪测试的频率为标准计算频率相对误差.

表2 建筑物多的区域处理的数据及结果的相对误差

注：以频谱仪测试的频率为标准计算频率相对误差.

表3 空旷区域处理的数据及结果相对误差

注：以频谱仪测试的频率为标准计算频率相对误差.

由图4可知，相对于安捷伦频谱仪采集的数据波形，监测节点采集的数据受噪声干扰较大，产生的信号峰值较多.但本文使用的斐波那契优化算法对节点在这3个区域采集的数据进行处理后，均能在各个区域提取到7个有效信号，与安捷伦频谱仪标记的个数相同.从表1～3可看出，使用斐波那契优化算法处理的结果和频谱仪标记的结果的相对误差均在0.05%～0.10%范围内.由此验证了本文使用的斐波那契优化算法对二维、峰值信号较多的数据具有较强的寻优能力和较高的准确性.

4.2 组网结果与分析

为了实现节点间的组网通信，本文使用3个监测节点与1个协调器进行组网，协调器端与电脑端采用串口方式进行通信.图5所示为在室外进行组网测验，节点间距离约为 10 m.测试可通过判断协调器端D3灯亮灭情况来判断节点间组网是否成功.若D3灯灭表示组网成功；反之则失败.

为了验证组网通信的可靠性，本文使用单个监测节点、多个监测节点组网和安捷伦便携式频谱仪(N9340B)同时采集1次(87～108)MHz 的FM信号.图6所示分别为监测节点与频谱仪在同一时间段采集的数据波形.由图2可知，节点间组网通信成功后，协调器对接收来自多个节点的数据进行平均处理，因此图6中多个节点组网通信的数据波形为经过平均处理后所得到的，黑色星号部分为终端使用斐波那契优化算法提取的峰值信号，三角形部分为频谱仪标记的有效信号.表4为监控终端对单个监测节点与多个节点组网通信传输的数据进行处理的结果，以及安捷伦频谱仪标记的有效信号.

表4 监控终端处理的数据结果与频谱仪标记的信号

从图5中可看出，当电源模块对协调器和监测节点1、2、3进行供电后，协调器开始建立网络，D3灯灭表示3个节点已成功加入网络.图6所示中，协调器对多个节点组网通信后采集的数据平均化处理后受环境噪声影响比单个节点采集一轮的数据受环境噪声影响小.表4中，使用斐波那契优化算法对协调器处理的结果进行提取的信号数量与安捷伦频谱仪标记的数量相同，均为5个.而单个节点采集的数据受噪声影响较大，使用斐波那契优化算法对其进行提取的信号数量明显多于多节点组网通信后提取的结果.因此结合图6和表4可看出，监控终端对单个节点采集的数据进行峰值信号的提取数量较多，提取的结果不理想.对多节点组网通信传输的数据提取的峰值数量与频谱仪标记个数相同，提取的结果较为理想，由此验证了多节点组网的可靠性.

5 结语

本工作设计并实现了一种轻量化、低成本、准确度高的无线电频谱监测(FM)方案.监测节点采用具有FM信号转录功能的TEA5767模块实现对FM信号的采集；采用体积小、存储量大、具有RF收发功能的CC2530芯片作为控制器，实现空间频谱数据的采集、传输和处理以及节点间的组网通信.测试结果表明，本方案设计的监测节点可实现对FM信号的采集，验证了方案所采用的算法具有有效性，还验证了多节点组网通信不仅可以无线传输数据，还能提高信号提取的效果，为WSN应用于频谱监测提供了一种有效的技术方法.下一步将实现节点之间的数据融合处理，以增加其使用寿命.