Програмне оброблення сигналів з амплітудною модуляцією багатьох складових
Автор
Горбатий, І. В.
Цимбалюк, І. Р.
Horbatyi, I. V.
Tsymbaliuk, I. R.
Дата
2024Metadata
Показать полную информациюCollections
Аннотации
Програмне оброблення радіосигналів, зокрема технології SDR (Software Deifned Radio), мають великий потенціал досліджень різних підходів до оброблення радіосигналів. Такий потенціал можна об-ґрунтувати великою адаптивністю та гнучкістю платформи SDR, можливістю програмного пере-налаштування різних радіопараметрів (частотного діапазону, схеми модуляції тощо) без безпосереднього втручання в компонентну базу радіосистеми. Такі особливості дають змогу легко експериментально перевіряти різні концепції та ідеї на практиці.
Проведено огляд робіт інших авторів, де висвітлено різні способи використання SDR як одного з основних елементів радіокомунікаційного процесу або для розв’язання прикладних задач.
Взявши до уваги переваги SDR над суто аналоговими способами передавання та приймання інформації через радіоканали за використання нестандартних видів модуляції, вибрано різновид амплітудно-фазової модуляції, який характеризується більшою завадостійкістю в порівнянні з широко використовуваною квадратурною амплітудною модуляцією, — амплітудну модуляцію багатьох складових (АМБС). Визначено координати сигнального сузір’я 8-АМБС та на їхній основі створено модель модулятора та каналу передавання.
Для реалізації моделі приймальної частини телекомунікаційної системи вибрано раніше запропоновану авторами модель одномірної згорткової нейронної мережі. Запропоновану модель адаптовано до середовища GNU Radio та включено в приймальну частину як окремий блок оброблення інформації, зокрема, вдосконалено процедуру введення та виведення інформації в моделі задля кращої взаємодії з іншими блоками GNU Radio.
Запропоновано апаратну базу, що підтримує як GNU Radio так і бібліотеку TensorFlow, використану для формування моделі нейронної мережі. Встановлено імовірність правильного прийняття символу в сформованій системі.
Запропоновано програмно-апаратну реалізацію моделі приймальної частини телекомунікаційної системи, яка характеризується більшою адаптивністю та гнучкістю порівняно з традиційними приймачами сигналів з АМБС, що забезпечило підвищення достовірності приймання таких сигналів. Software processing of radio signals, in particular SDR (Software Defined Radio) technology has great potential for research
of various approaches to radio signal processing. This potential can be substantiated by the great adaptability and
flexibility of SDR platform, the possibility of software reconfiguration of various radio parameters (frequency range, modulation
scheme, etc.) without direct intervention into the component base of the radio system. Such features make it possible to
experimentally test various concepts and ideas in practice. The article reviews the works of other authors devoted to different
ways of using SDR as one of the main elements of the radio communication process or for solving the applied problems.
Taking into account the advantages of SDR over purely analog methods of transmitting and receiving information via radio
channels when using non-standard types of modulation, a variant of amplitude-phase modulation has been chosen, which is
characterized by greater interference resistance in comparison with the widely used quadrature amplitude modulation —
amplitude modulation of many components (AMMC). The coordinates of the 8-AMMC signal constellation were calculated
and a model of the modulator and transmission channel has been created on their base. To implement the model of the
receiving part of the telecommunication system, the one-dimensional convolutional neural network model proposed earlier
by the authors was chosen. The proposed model was adapted to the GNU Radio environment and included in the receiving
part as a separate information processing block. The procedure for inputting and outputting information in the model was
improved for better interaction with other GNU Radio blocks. A hardware base supporting both GNU Radio and the
TensorFlow library, which was used to form the neural network model, is proposed. The probability of correct acceptance of
the symbol in the formed system is determined. A software-hardware implementation of the model of the receiving part of
the telecommunications system is proposed, which is characterized by greater adaptability and flexibility compared to traditional
AMMC signal receivers, which ensured an increase in the accuracy of receiving such signals.
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42921