基于Zynq的软件定义无线电的硬件平台的设计与实现
这是一篇关于软件定义无线电,Zynq,硬件平台的论文, 主要内容为在无线通信环境复杂多变、多种通信体系长期共存、且体系间互联需求日益强烈的背景下,软件定义无线电因其灵活通用的特点,愈加成为现代通信领域的重要工具与组成部分。针对现有软件定义无线电平台无法满足高速采样数据实时传输以及强大灵活的基带处理这两个需求的问题,本文设计并实现了一套基于Xilinx Zynq架构的软件定义无线电硬件平台的详细方案,并完成了整体功能与性能的验证测试。本文所述主要工作包括:(1)完成了本硬件平台所面向的场景需求分析以及架构的设计。讨论并详细分析了本硬件平台所面向的5G与WLAN无线通信系统的需求。据此设计了应具备高速采样能力与多天线技术、且应实现高速采样数据实时传输的总体架构,由此确定了对射频器件、高速接口以及数字计算芯片的要求。最后按照层次结构对本硬件平台应当实现的各项能力进行分析,并提出相应的技术实现需求。(2)完成了硬件方案的详细设计,依此制成了数字计算平台硬件板卡,并完成了各项能力的实现与测试。首先根据系统架构要求,确定了数字计算芯片以及射频器件这两个关键技术模块的选型。针对具备多路电源监控及上电顺序管理的供电网络、高稳定性与GPS时钟同步的时钟生成网络、高速大容量内存以及PCIe 3.0×16接口的高速数据实时传输进行底层硬件的详细设计。同时对上述能力进行了实现,并进行了完整的验证与测试。(3)进行了对本硬件平台整体系统与射频性能的验证与测试。首先说明了用于实现射频功能以及测试性能所搭建的环境,随后对采样数据传输整体链路进行了速率测试,最后对有效收发带宽内的平坦度,以及EVM测试设计了详细的测试方案。测试结果说明,本硬件平台可以满足5G与WLAN通信系统的需求,并实现同上位机的高速采样数据实时传输。综上,本论文设计并实现了一个能够同上位机进行高速通信、高集成度连接的模块化、可扩展的软件定义无线电的硬件平台。本硬件平台的信号采集速率达到245.76 MSPS,采样数据实际传输带宽达到15728.64 Mbps,优于USRP X310通用软件无线电平台。
面向频谱监测的系统软件的设计与实现
这是一篇关于频谱监测,频谱感知,无线信号侦测,软件定义无线电的论文, 主要内容为随着现代无线电技术的发展和无线通信设备的普及,无线电通信已经成为人们日常生活中不可分割的一部分,海量的无线数据使频谱监测工作面临严峻考验。频谱监测相关软件主要存在以下问题:自动化程度不足,专业门槛高、配置复杂、需要使用者具备较强的专业知识;通用性匮乏,不同厂商的频谱软件与射频前端设备难以协同工作,不同的硬件设备对于数据采集、处理、存储方式不一致,缺乏一套通用的处理流程或标准,导致开发难度大,开发周期长。针对上述问题,本研究设计并实现了一种自动化程度高,通用性较强的频谱监测软件,主要贡献包括以下两个方面:(1)自动化程度高。本研究梳理了具有代表性的频谱监测处理流程,旨在通过标准化的数据处理流程简化操作、降低使用门槛。为了进一步提高本系统的智能化与自动化水平,本研究在频谱处理的过程中,加入了自适应门限算法来对背景噪声进行滤除。针对传统的频谱历史数据不能适应电磁环境变化的问题,本研究增加了频谱背景动态适应算法来使历史噪声阈值数据能跟随电磁频谱背景发生动态变化。对于特定目标信号,本研究设计了频谱模板功能以进一步简化信号匹配。使用者仅需通过简单的操作即可完成频谱检测及后续处理。另外,本研究加入了多线程与多设备控制模块使多个不同设备之间能顺利协同工作。出入库规则模块简化了对数据库的控制,降低了使用者的使用门槛,进一步提高自动化程度。(2)通用性强。本研究对国内外频谱监测行业的发展状况做了详细的调查,在充分了解研究背景后,结合频谱监测相关技术指标、场景需求,通过对多种前端接收机设备的数据获取方式、数据格式、软件接口调用方式的调研与实践,总结出了一套数据获取与预处理的流程,并作为关键中间节点加载到本系统中,提高了本系统对于不同硬件设备的通用性。共享内存与Socket通信协同的进程间通信方式提高了本系统在跨平台数据传输方面的灵活性。同时,开放的模块接口与参数配置模式令软件使用者不必掌握本系统的所有实现细节,只需匹配接口并遵循约定的数据格式即可完成新功能的接入,降低了开发者的开发难度。第三方扩展模块的加入也丰富了本系统的任务处理能力,提高了功能上的通用性。最后通过与GNU Radio平台的对接,令本系统通过外部模块的方式接入开源软件定义无线电平台,实现对更多硬件设备的驱动与控制,提高了适配性方面的通用性。
基于无人机视觉和无线信号融合的信号源检测方法
这是一篇关于无人机,无线网络定位,信号源检测,卡尔曼滤波,软件定义无线电的论文, 主要内容为在无线电安全管理中,无线信号源检测技术可以在通信网络中排除干扰进行目标定位、伪基站检测,对于保障无线电安全、防治电磁辐射污染有着重要意义。在灾后救援和野生动物观察等应用中,无线信号源检测可以帮助寻找携带电子设备的目标。传统的信号源检测技术通过有源或者无源方式进行信号源定位,通常使用到达时间差和到达频率差等方法,需要采用复杂的天线阵列,并通过人工与无线测向仪配合来寻找或定位,这对于设备时间同步上也有着严格要求。无人机的普及为诸多研究提供了新的方向,通过在无人机上携带多种的传感器设备,能够实现之前由于移动性限制而无法完成的诸多工作。通过在无人机上搭载摄像头和软件无线电设备,依托移动边缘智能,可以获取地面图像并识别相应的物体,使用双目相机则可以进一步地获取物体的视觉深度估计。在无人机上搭载软件无线电设备则可以获取地面信号源的无线信号,然后通过这些信号进一步确定信号源对应的视觉上的物体。本文针对地面信号源有相应视觉上的伪装物体干扰的情景下进行研究,提出了基于无人机视觉和无线信号融合的目标检测方法,识别信号源物体并且确定其精确位置。本文的主要研究工作如下:(1)提出了一种基于无人机视觉和无线信号融合的信号源识别方法,它使用了一种多源融合的判别方法来识别环境中真实的发射信号目标。首先,在环境参数未知的情况下,通过迭代计算,使用最大似然估计信号源的发射功率、环境损耗系数等未知参数。然后以最小均方误差为判别依据,最终判别信号源。仿真实验表明算法具有准确度高、计算成本小等特点。(2)提出了一种基于无人机视觉和无线信号的融合定位方法,并为优化信号源定位精度,给出了一种多无人机路径规划方法,使用了卡尔曼滤波器以融合信息作为输入,迭代优化估计的位置。同时以最大化费舍尔信息矩阵的行列式值为目标,对无人机的路径进行规划,逐步生成路径点。在无人机路径规划时考虑无人机之间的安全距离、通信距离,躲避障碍物等约束。仿真实验结果表明算法能够有效地规划路径,相比仅使用单一信号的方式对目标的位置定位准确率更高。(3)设计并实现了一套无人机伪基站检测的系统,包括硬件设备及软件。在该过程中对系统的需求进行了分析,从当前实验的需要以及后续平台的可扩展性需要选择了硬件。编写了各部分的软件,包括HackRF设备读取无线信号数据,无人机机载树莓派的数据传输模块。最后设计了一个实地试验,结果证明了系统工作良好,能正确地识别目标。
面向频谱监测的系统软件的设计与实现
这是一篇关于频谱监测,频谱感知,无线信号侦测,软件定义无线电的论文, 主要内容为随着现代无线电技术的发展和无线通信设备的普及,无线电通信已经成为人们日常生活中不可分割的一部分,海量的无线数据使频谱监测工作面临严峻考验。频谱监测相关软件主要存在以下问题:自动化程度不足,专业门槛高、配置复杂、需要使用者具备较强的专业知识;通用性匮乏,不同厂商的频谱软件与射频前端设备难以协同工作,不同的硬件设备对于数据采集、处理、存储方式不一致,缺乏一套通用的处理流程或标准,导致开发难度大,开发周期长。针对上述问题,本研究设计并实现了一种自动化程度高,通用性较强的频谱监测软件,主要贡献包括以下两个方面:(1)自动化程度高。本研究梳理了具有代表性的频谱监测处理流程,旨在通过标准化的数据处理流程简化操作、降低使用门槛。为了进一步提高本系统的智能化与自动化水平,本研究在频谱处理的过程中,加入了自适应门限算法来对背景噪声进行滤除。针对传统的频谱历史数据不能适应电磁环境变化的问题,本研究增加了频谱背景动态适应算法来使历史噪声阈值数据能跟随电磁频谱背景发生动态变化。对于特定目标信号,本研究设计了频谱模板功能以进一步简化信号匹配。使用者仅需通过简单的操作即可完成频谱检测及后续处理。另外,本研究加入了多线程与多设备控制模块使多个不同设备之间能顺利协同工作。出入库规则模块简化了对数据库的控制,降低了使用者的使用门槛,进一步提高自动化程度。(2)通用性强。本研究对国内外频谱监测行业的发展状况做了详细的调查,在充分了解研究背景后,结合频谱监测相关技术指标、场景需求,通过对多种前端接收机设备的数据获取方式、数据格式、软件接口调用方式的调研与实践,总结出了一套数据获取与预处理的流程,并作为关键中间节点加载到本系统中,提高了本系统对于不同硬件设备的通用性。共享内存与Socket通信协同的进程间通信方式提高了本系统在跨平台数据传输方面的灵活性。同时,开放的模块接口与参数配置模式令软件使用者不必掌握本系统的所有实现细节,只需匹配接口并遵循约定的数据格式即可完成新功能的接入,降低了开发者的开发难度。第三方扩展模块的加入也丰富了本系统的任务处理能力,提高了功能上的通用性。最后通过与GNU Radio平台的对接,令本系统通过外部模块的方式接入开源软件定义无线电平台,实现对更多硬件设备的驱动与控制,提高了适配性方面的通用性。
基于无人机视觉和无线信号融合的信号源检测方法
这是一篇关于无人机,无线网络定位,信号源检测,卡尔曼滤波,软件定义无线电的论文, 主要内容为在无线电安全管理中,无线信号源检测技术可以在通信网络中排除干扰进行目标定位、伪基站检测,对于保障无线电安全、防治电磁辐射污染有着重要意义。在灾后救援和野生动物观察等应用中,无线信号源检测可以帮助寻找携带电子设备的目标。传统的信号源检测技术通过有源或者无源方式进行信号源定位,通常使用到达时间差和到达频率差等方法,需要采用复杂的天线阵列,并通过人工与无线测向仪配合来寻找或定位,这对于设备时间同步上也有着严格要求。无人机的普及为诸多研究提供了新的方向,通过在无人机上携带多种的传感器设备,能够实现之前由于移动性限制而无法完成的诸多工作。通过在无人机上搭载摄像头和软件无线电设备,依托移动边缘智能,可以获取地面图像并识别相应的物体,使用双目相机则可以进一步地获取物体的视觉深度估计。在无人机上搭载软件无线电设备则可以获取地面信号源的无线信号,然后通过这些信号进一步确定信号源对应的视觉上的物体。本文针对地面信号源有相应视觉上的伪装物体干扰的情景下进行研究,提出了基于无人机视觉和无线信号融合的目标检测方法,识别信号源物体并且确定其精确位置。本文的主要研究工作如下:(1)提出了一种基于无人机视觉和无线信号融合的信号源识别方法,它使用了一种多源融合的判别方法来识别环境中真实的发射信号目标。首先,在环境参数未知的情况下,通过迭代计算,使用最大似然估计信号源的发射功率、环境损耗系数等未知参数。然后以最小均方误差为判别依据,最终判别信号源。仿真实验表明算法具有准确度高、计算成本小等特点。(2)提出了一种基于无人机视觉和无线信号的融合定位方法,并为优化信号源定位精度,给出了一种多无人机路径规划方法,使用了卡尔曼滤波器以融合信息作为输入,迭代优化估计的位置。同时以最大化费舍尔信息矩阵的行列式值为目标,对无人机的路径进行规划,逐步生成路径点。在无人机路径规划时考虑无人机之间的安全距离、通信距离,躲避障碍物等约束。仿真实验结果表明算法能够有效地规划路径,相比仅使用单一信号的方式对目标的位置定位准确率更高。(3)设计并实现了一套无人机伪基站检测的系统,包括硬件设备及软件。在该过程中对系统的需求进行了分析,从当前实验的需要以及后续平台的可扩展性需要选择了硬件。编写了各部分的软件,包括HackRF设备读取无线信号数据,无人机机载树莓派的数据传输模块。最后设计了一个实地试验,结果证明了系统工作良好,能正确地识别目标。
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