X400 子板，它的接收范圍是 400M-500MHz，可以在 400M-500M 內選定任意范圍進行檢測，對所檢測頻段使用情況，能在可控制的時間內記錄到文件中，并可通過圖形顯示出來。

4.2 能量檢測 FFT 方法

FFT是離散傅立葉變換的快速算法，可以將一個信號變換到頻域。有些信號在時域上是很難看出什么特征的，但是如果變換到頻域之后，就很容易看出特征了。這就是很多信號分析采用 FFT 變換的原因。另外，FFT 可以將一個信號的頻譜提取出來，這在頻譜分析方面也是經常用的。得到了信號的頻域變換后，就可以對其進行模值運算得出某頻率值下的幅度特性。

一個模擬信號，經過 ADC 采樣之后，就變成了數字信號。采樣得到的數字信號，就可以做 FFT 變換了。N 個采樣點，經過 FFT 之后，就可以得到 N 個點的 FFT 結果。為了方便進行 FFT 運算，通常 N 取 2 的整數次方。假設采樣頻率為 Fs，信號頻率 F，采樣點數為 N。那么 FFT 之后結果就是一個為 N 點的復數。每一個點就對應著一個頻率點。這個點的模值，就是該頻率值下的幅度特性。具體跟原始信號的幅度有什么關系呢？假設原始信號的峰值為 A，那么 FFT 的結果的每個點（除了第一個點直流分量之外）的模值就是 A 的 N/2 倍。而第一個點就是直流分量，它的模值就是直流分量的 N 倍。而每個點的相位，就是在該頻率下的信號的相位。第一個點表示直流分量（即 0Hz），而最后一個點 N 的再下一個點（實際上這個點是不存在的，這里是假設的第 N+1 個點，也可以看做是將第一個點分做兩半分，另一半移到最后）則表示采樣頻率 Fs，這中間被N-1 個點平均分成 N 等份，每個點的頻率依次增加。例如某點 n 所表示的頻率為：Fn=(n-1)*Fs/N。由上面的公式可以看出，Fn 所能分辨到頻率為為 Fs/N，如果采樣頻率Fs 為 1024Hz，采樣點數為 1024 點，則可以分辨到 1Hz。1024Hz 的采樣率采樣 1024 點，剛好是 1 秒，也就是說，采樣 1 秒時間的信號并做 FFT，則結果可以分析到 1Hz，如果采樣 2 秒時間的信號并做 FFT，則結果可以分析到 0.5Hz。如果要提高頻率分辨力，則必須增加采樣點數，也即采樣時間。頻率分辨率和采樣時間是倒數關系。

假設 FFT 之后某點 n 用復數 a+bi 表示，那么這個復數的模就是

，相位就是 Pn=atan2(b,a)。根據以上的結果，就可以計算出 n 點（n≠1，且 n<=N/2）對應的信號的表達式為：An/(N/2)*cos(2*pi*Fn+Pn)，即 2*An/N*cos(2*pi*Fn+Pn)。對于 n=1 點的信號，是直流分量，幅度即為 A1/N。

由于 FFT 結果的對稱性，通常我們只使用前半部分的結果，即小于采樣頻率一半的結果，即可以是前向 FFT 也可以是后向 FFT，前向、后向各一半結果。

由此可知：假設采樣頻率為 Fs，采樣點數為 N，做FFT 之后，某一點 n（n 從 1 開始）表示的頻率為：Fn=(n-1)*Fs/N；該點的模值除以 N/2 就是對應該頻率下的信號的幅度（對于直流信號是除以 N）；該點的相位即是對應該頻率下的信號的相位。相位的計算可用函數 atan2(b,a)計算。atan2(b,a)是求坐標為(a,b)點的角度值，范圍從-pi 到 pi。要精確到 xHz，則需要采樣長度為 1/x 秒的信號，并做 FFT。要提高頻率分辨率，就需要增加采樣點數，這在一些實際的應用中是不現實的，需要在較短的時間內完成分析。解決這個問題的方法有頻率細分法，比較簡單的方法是采樣比較短時間的信號，然后在后面補充一定數量的 0，使其長度達到需要的點數，再做 FFT，這在一定程度上能夠提高頻率分辨力。

4.3 能量檢測實現

4.3.1GNU Radio 的 USRP 初始化設置

需要搭建基于GNU Radio的FFT頻譜檢測器，我們就需要正確的初始化配置USRP，建立流圖，搭建起 FFT 運算的軟件無線電結構。

初始化配置 USRP，需要使用 GNU Radio 中的 usrp.py 模塊，這個模塊包含輸入輸出初始化設置、ADC 采樣速率、功率、增益、載頻等。基本上所有關于配置 USRP 的子函數都需要重載 usrp.py 來配置。具體見下表：

usrp.py函數是所有 GNU Radio 控制 USRP 的程序都要用到的初始化函數，它們控制 usb 接口、fpga 程序、ADC、DAC、子板，跟硬件打交道的程序都可以從這個函數的子函數找到控制方法。

source_x()和 sink_x()則是 usrp.py 中最基本的子函數，它們是流圖的開始或者結束，由它們我們可以初始化 USRP 為接受器或者發射器，而且一個 USRP 通過時分復用可以復用為雙工收發器。

按照表的函數應用舉例，我們設置 USRP 為接收狀態，nchan=2 這樣我們可以同時獲得兩個子板的信息，同時對 400M 和 2.4G 頻段進行掃頻。其余設置均為默認狀態，由此可得知：

adc_rate= 64 MS/s
usrp_decim= 64
usrp_rate= adc_rate / usrp_decim = 1 MS/s

4.3.2 FFT 能量檢測流圖

由上一小節 FFT 的原理，我們可以得出 FFT 計算結果的意義，可對其進一步處理達到我們的需求。GNU Radio 自帶庫有 FFT 模塊，在設置好 USRP 并正確的建立流圖，然后將得到的結果通過計算途徑處理，最終得到我們需要的功能——大范圍的能量檢測。

因為 USRP 帶寬的限制，一個時間內前端只能檢測到 8MHz 的射頻信號如果要檢測大于 8MHz 帶寬的信號我們需要通過不斷的 RF 前端步進調頻以達到檢測大范圍頻譜的目的，雖然檢測到的頻譜并不是實時的。USRP（或者程序）每個時刻對一段范圍的頻率進行檢測，然后步進調頻到下一段頻率，這樣就能掃頻掃過大段的頻率。

要是頻率調頻已經完成步進調頻，我們需要在每一個步進時刻結束時——即已獲得這段頻率的數值時，發送一個調頻指令到 USRP。調頻控制由 gr.bin_statistics_f sink 程序實現，bin_statistics 在以下的函數解釋中有詳細解釋。

當我們命令 USRP 的 RF 子板改變中心頻率時，我們必須等待 ADC 的采樣到達 FFT處理器并判斷完是否屬于需要的中心頻率。在這個過程中需要經過很多重的延時比如從FPGA，USB，計算延時。這樣我們必須在調節到下一步進頻率時進行延時，以保證上一步進頻率的采樣能正確的被 FFT 處理器處理。

程序主要驅動部分由 bin_statistics sink 函數組成。整個流程如圖 4-3

bin_statistics主要控制 USRP 的調頻控制，并根據步進頻率帶寬的大小決定延時時間即 FFT 處理器忽略掉 N 個向量（向量長度由計算決定）這里也可以詳細解釋，當進行完 FFT 處理后，bin_statistics 將處理后的信息組合成 message，并將此 message 插入message queue。message 的每個內容由 FFT 后的每個最大頻率的向量組成。

每一步進的延時需要計算得出，延時包括調頻延時和計算延時，其中調頻延時是最主要的延時。

調頻延時由 RF 前端的 PLL 到主板的時間再加上管道中排隊的時間，我們所用的RFX 系列延時差不多是 1ms。
調頻延時轉化為 FFT 計算時忽略的向量個數的計算公式是

tune_delay_passed_to_bin_statistics=
int(round(required_tune_delay_in_sec*usrp_rate/fft_size))

其中：

required_tune_delay_in_sec= 10e-3 ；usrp_rate = 1M (decimation =64)；

fft_size= 256

可得出tune_delay_passed_to_bin_stats = 4 (FFT Frames)

這表示，我們延時 1ms 我們將跳過 4 個輸入的 FFT 向量個數，來獲得真實的向量數據。延時時間還包括計算延時，我們需要收集處理 N 個 FFT 采樣，如果 DR=8 那將用時 128us，還應該加上計算機處理這 N 個采樣的時間，這個需要根據實際計算機的處理能力通過實驗測得。

本實驗平臺設置步進頻率為 3MHz，設置 3M 是為了能盡可能精確的對小范圍的頻率進行能量測算，而我們通信時占用的頻寬也大概是 2M 多，加上半衰保護，差不多即是 3M。而且步進頻率 3M 可節省每一步進的運算時間，是個均衡的選擇。這樣 USRP及相關程序的初始化就完成了。

以下是完成 FFT 運算的流圖，其搭建一個完整的軟件無線電結構，數據最終寫入message。流圖如下圖：

4.3.3 實現結果

總結如下，受制于 USB 總線的約束，USRP 不能檢測超過 8MHz 的帶寬（USRP 的USB2.0 最大數據傳輸速率為 32M Bytes/S，每個實采樣點占用 2 個 B