Создание когнитивных радиосистем на базе технологии SDR
- Authors: 1, 1
-
Affiliations:
- Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева
- Issue: Vol 1 (2022)
- Pages: 437-439
- Section: Электроника и радиоэлектроника
- URL: https://journals.eco-vector.com/osnk-sr/article/view/107145
- ID: 107145
Cite item
Full Text
Abstract
Обоснование. На данный момент все популярнее становятся когнитивные радиосистемы способные подстраиваться под изменения радиоканала, а также условия собственной эксплуатации [1, 2]. Технология SDR потенциально может расширить возможности когнитивных радиосистем [3]. Таким образом на данный момент существует актуальность исследований в этой области.
Цель — выполнить когнитивную радиосистему с использованием готовых аппаратных решений. Система должна уметь анализировать радиосигнал, делать на основании анализа выводы о состоянии радиоканала и подстраивать алгоритм обработки.
Методы. Аппаратная часть выполнена на базе SDR-модулей HackRF One [4] и RTL SDR [5], а также одноплатного микрокомпьютера Raspberry Pi [6]. Программная часть системы создана с помощью средства GNURadio [7] с использованием языка программирования Python [9].
Результаты. Выполненная система связи способна передавать данные с помощью трех видов модуляции BPSK, QPSK, 8-PSK [8]. Программа кодирования и декодирования в общем виде осуществляет несколько этапов обработки на передающей и на приемной стороне (рис. 1). После производиться депакетирование и перевод набора принятых байтов в символы по таблице ASCII. Результат работы системы при различных видах модуляции можно оценить по полученным созвездиям (рис. 2). Показанные созвездия были получены при передаче по радиоканалу.
Рис. 1. Сигналы в ключевых узлах системы при модуляции BPSK: а — продецимированный сигнал; б — сигнал после грубой синхронизации по частоте; в — сигнал после фазовой синхронизации и прореживания; г — сигнал после точной частотной синхронизации
Рис. 2. Созвездия после частотной и фазовой синхронизации: а — BPSK; б — QPSK; в — 8-PSK
Система способна выполнять сканирование спектра, искать в спектральной полосе сигнал и производить настройку на его частоту. Алгоритм сканирования также состоит из нескольких блоков обработки. Первый блок осуществляет быстрое преобразование Фурье [10]. Второй блок производит поиск гармоники с максимальной амплитудой, после фиксирует ее частоту. Третий блок производит перемножение поступающей с аппаратной части последовательности отсчетов и синусоидального колебания с найденной частотой. Пик сигнала смещается в нулевую частоту, полученная высокочастотная составляющая подавляется цифровым фильтром.
Удалось также осуществить автоматическую смену алгоритма обработки в зависимости от модуляции поступающего сигнала. Указанный функционал реализован по следующему принципу. Синхронизированный сигнал разделяется на 3 параллельных потока, каждый из потоков проходит через отдельных декодер. На выходе каждого из декодеров стоит блок депакетирования, который синхронизирует поток поступающих бит по преамбуле. Если он не находит в последовательности битов преамбулу, то на выход отсчетов не поступает. Если вид модуляции закодированной последовательности соответствует одному из декодеров, то блоку депакетирования соответствующего декодера удастся найти преамбулу в поступающей последовательности битов, тогда на выход соответствующего канала начнут поступать байты. Мультиплексирование трех каналов происходит на UDP сервере с помощью программы на языке Python.
Для выполненной системы была произведена оценка помехоустойчивости системы, при передаче с помощью самой помехоустойчивой из предложенных модуляций, BPSK. Снятая зависимость количества битовых ошибок на приеме от соотношения сигнал/шум показана на рис. 3.
Рис. 3. Зависимость количества битовых ошибок от соотношения сигнал/шум при модуляции BPSK
Выводы. Исходя из полученных характеристик можно сделать вывод о целесообразности применения подобного подхода. При этом система подтвердила свою универсальность с точки зрения того, что удалось производить передачу данных с помощью трех различных видов модуляций, при вариации параметров канала.
Full Text
Обоснование. На данный момент все популярнее становятся когнитивные радиосистемы способные подстраиваться под изменения радиоканала, а также условия собственной эксплуатации [1, 2]. Технология SDR потенциально может расширить возможности когнитивных радиосистем [3]. Таким образом на данный момент существует актуальность исследований в этой области.
Цель — выполнить когнитивную радиосистему с использованием готовых аппаратных решений. Система должна уметь анализировать радиосигнал, делать на основании анализа выводы о состоянии радиоканала и подстраивать алгоритм обработки.
Методы. Аппаратная часть выполнена на базе SDR-модулей HackRF One [4] и RTL SDR [5], а также одноплатного микрокомпьютера Raspberry Pi [6]. Программная часть системы создана с помощью средства GNURadio [7] с использованием языка программирования Python [9].
Результаты. Выполненная система связи способна передавать данные с помощью трех видов модуляции BPSK, QPSK, 8-PSK [8]. Программа кодирования и декодирования в общем виде осуществляет несколько этапов обработки на передающей и на приемной стороне (рис. 1). После производиться депакетирование и перевод набора принятых байтов в символы по таблице ASCII. Результат работы системы при различных видах модуляции можно оценить по полученным созвездиям (рис. 2). Показанные созвездия были получены при передаче по радиоканалу.
Рис. 1. Сигналы в ключевых узлах системы при модуляции BPSK: а — продецимированный сигнал; б — сигнал после грубой синхронизации по частоте; в — сигнал после фазовой синхронизации и прореживания; г — сигнал после точной частотной синхронизации
Рис. 2. Созвездия после частотной и фазовой синхронизации: а — BPSK; б — QPSK; в — 8-PSK
Система способна выполнять сканирование спектра, искать в спектральной полосе сигнал и производить настройку на его частоту. Алгоритм сканирования также состоит из нескольких блоков обработки. Первый блок осуществляет быстрое преобразование Фурье [10]. Второй блок производит поиск гармоники с максимальной амплитудой, после фиксирует ее частоту. Третий блок производит перемножение поступающей с аппаратной части последовательности отсчетов и синусоидального колебания с найденной частотой. Пик сигнала смещается в нулевую частоту, полученная высокочастотная составляющая подавляется цифровым фильтром.
Удалось также осуществить автоматическую смену алгоритма обработки в зависимости от модуляции поступающего сигнала. Указанный функционал реализован по следующему принципу. Синхронизированный сигнал разделяется на 3 параллельных потока, каждый из потоков проходит через отдельных декодер. На выходе каждого из декодеров стоит блок депакетирования, который синхронизирует поток поступающих бит по преамбуле. Если он не находит в последовательности битов преамбулу, то на выход отсчетов не поступает. Если вид модуляции закодированной последовательности соответствует одному из декодеров, то блоку депакетирования соответствующего декодера удастся найти преамбулу в поступающей последовательности битов, тогда на выход соответствующего канала начнут поступать байты. Мультиплексирование трех каналов происходит на UDP сервере с помощью программы на языке Python.
Для выполненной системы была произведена оценка помехоустойчивости системы, при передаче с помощью самой помехоустойчивой из предложенных модуляций, BPSK. Снятая зависимость количества битовых ошибок на приеме от соотношения сигнал/шум показана на рис. 3.
Рис. 3. Зависимость количества битовых ошибок от соотношения сигнал/шум при модуляции BPSK
Выводы. Исходя из полученных характеристик можно сделать вывод о целесообразности применения подобного подхода. При этом система подтвердила свою универсальность с точки зрения того, что удалось производить передачу данных с помощью трех различных видов модуляций, при вариации параметров канала.
About the authors
Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева
Email: shipulaartiom@gmail.com
студент, группа 6461-110501D, институт информатики и кибернетики
Russian Federation, СамараСамарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева
Author for correspondence.
Email: mv.kuz-net-sov@yandex.ru
научный руководитель, кандидат технических наук; доцент кафедры геоинформатики и информационной безопасности
Russian Federation, СамараReferences
- Мирошникова Н.Е. Обзор систем когнитивного радио // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2013. Т. 7, № 9. С. 108–111.
- Сорокин А.С. Оценка потенциальной эффективности применения когнитивного радио // Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения. 2018. Т. 18, № 4. С. 935–938.
- Николашин Ю.Л., Кулешов И.А., Будко П.А., и др. SDR радиоустройства и когнитивная радиосвязь в декаметровом диапазоне частот // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2015. Т. 7, № 1. С. 20–31.
- greatscottgadgets.com [Электронный ресурс]. HackRF Software Defined Radio // One Great Scott Gadgets [дата обращения: 20 ноября 2014]. Доступ по ссылке: http://greatscottgadgets.com/hackrf/
- RTL-SDR Blog V3 Datasheet. Доступ по ссылке: https://www.rtl-sdr.com/wp-content/uploads/2018/02/RTL-SDR-Blog-V3-Datasheet.pdf
- Raspberry Pi (Trading) Ltd. A DATASHEET Raspberry Pi 4 Model B. 2019. 13 p. Доступ по ссылке: https://datasheets.raspberrypi.com/rpi4/raspberry-pi-4-datasheet.pdf
- gnuradio.org [Электронный ресурс]. GNU Radio Manual and C++ API Reference // GNURadio. Доступ по ссылке: https://www.gnuradio.org/doc/doxygen/
- Волхонская Е.В., Коротей Е.В., Власова К.В., Рушко М.В., Модельное исследование помехоустойчивости приема радиосигналов с QPSK, BPSK, 8PSK, DBPSK // Известия КГТУ. 2017. № 46. С. 165–174.
- pysdr.org [Электронный ресурс]. Marc Lichtman. 16. About the Author // PySDR: A Guide to SDR and DSP using Python. Доступ по ссылке: https://pysdr.org/content/about_author.html#
- Айфичер Э., Джервис Б. Цифровая обработка сигналов. Практический подход. 2-е изд. Москва: Вильямс, 2004. 987 с.
Supplementary files
