基于GNU Radio和USRP的未知信号检测技术研究

近两年,"黑广播"、伪基站等非法无线电信号,严重影响民航,诈骗人民财产安全。尽管无线电管理部门采取高压态势,但是技术更迭使这类设备愈加便宜和小型化,且可安装在高楼、大树等处,辐射远超国家标准,严重影响附近居民的身心健康。以最新的软无平台——USRP+GNU Radio为架构基础,设计并实现以自动探测未知信号的系统,采用能量检测算法,实现了其对大功率信号检测的良好效果。系统能获得未知信号的相关参数,而后续研究可通过多点共同协作,计算未知信号的距离和方位,以便及时消除隐患,捍卫无线电空域安全。

基于机器学习的USRP RIO通信干扰系统

随着通信技术的不断进步,其在军用和民用领域的应用受到了越来越多的重视。但是在通信技术中,通信对抗一直是一个热门的话题,各种不同的抗干扰策略被提出,以应对通信过程中受到的内外界扰动。之前的研究中,干扰技术都比较单一,干扰的有效性变得很差。因此,在通用软件无线电外设可重构输入/输出(Universal Software Radio Peripheral Reconfigurable Input/Output,USRP RIO)软件的基础上设计了一种无线平台通信干扰策略。在这个策略中,用强化学习来预测通信的干扰,同时智能干扰设计通过机器学习来完成,显著提升了系统的干扰效果。

基于USRP2平台的高效NC-OFDM系统设计

为了能将认知无线电的理论研究与实物研究较好地结合在一起,基于USRP2平台设计并实现了一个NC-OFDM认知无线电传输系统,给出了系统的软硬件设计详细流程和关键问题的解决方案,并针对NC-OFDM系统的特殊性提出了一种将传统算法和修剪算法相结合的快速有效的FFT自适应处理算法。软硬件仿真结果表明,本系统能够在USRP2平台上成功实现无线通信的数据传送与接收,提出的算法可以有效缩短数据处理时间,提升数据传输的鲁棒性,改善系统的整体性能。

强干扰与通道误差条件下弱信号DOA估计的实验研究

在实际测向系统中,当弱信号和强干扰空间临近时,空间谱测向系统仅能对强干扰进行波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计,弱信号DOA估计性能下降甚至失效。针对这一问题,研究了空间谱扩展噪声子空间算法结合通道幅相误差校正,在强干扰抑制条件下对弱信号进行DOA估计的方法。该方法对采样信号的噪声协方差进行去加权处理,并对空间谱扩展噪声子空间算法的空间谱导向矢量进行修正。基于通用软件无线电外设(Universal SoftwareRadioPeripheral,USRP)和印刷偶极子线形天线阵构建实验平台,实验结果证明空间谱扩展噪声子空间算法结合改进的通道幅相误差校正方法,能对临近干扰源进行空间谱抑制的同时,实现对弱信号的DOA估计。

基于USRP的通用无线电实验平台构建与教学实践

通信、雷达、广播、电视等无线电系统在电磁波信号的收发和处理上具有相似的特点。该文介绍了通用软件无线电外设平台(USRP)的由来与特点、系统架构、实验开发、课程应用和教学实践状况。同时,该文利用软件无线电技术建立了无线电系统的通用硬件平台,以软件方式实现功能的重构,使多门无线电类课程能够共享相同的实验平台。学生在该平台上可快速建立不同的无线收发系统,从系统的层面掌握无线电系统的设计,加深对理论的理解和感性认识。

基于USRP2920与差分能量检测的双门限频谱感知算法实现

为提高紧缺频谱资源的利用率,针对实际无线通信环境噪声不确定性对感知性能的影响,搭建了基于软件无线电外设(USRP,NI2920)的认知无线通信系统平台,利用差分双门限能量检测算法感知授权用户信号并估计空闲可用频带,为认知用户的动态频谱接入提供判别依据。此外,推导出差分双门限能量检测概率的闭合表达式,并通过实验估计噪声功率,分析验证了判决系数与噪声波动系数对检测性能的影响。实验结果表明该方法可根据实际噪声波动情况灵活调整检测门限,且与传统的能量检测算法相比,低信噪比环境下感知性能更优。

基于USRP2的无线网络MAC协议半实物仿真系统设计与实现

目前,由于可供网络协议开发的硬件资源极其有限,而且真实性能评估要求硬件上的组网产生了高额的硬件成本。因此,对于大多数网络协议的研究以及性能评估都是基于纯软件系统进行的,其结果仅局限于理论意义。为了解决这些问题,基于GNU Radio平台以及二代通用软件无线电外设(USRP2)设计和实现了分布式无线网络媒体介入控制(MAC)协议的半实物仿真系统。该系统以IEEE802.11分布式协调功能(DCF)为协议框架,结合离散事件仿真技术,依靠较少的硬件资源(一台个人计算机(PC)和两台USRP2)模拟了多个节点的无线通信网络。实现中,MAC层协议使用简洁的Python语言进行系统开发,具有很大的灵活性,而且扩展性和可移植性强;物理层使用高效的C++语言对信号进行模块化处理,并利用USRP2射频硬件在真实信道上进行数据传输。将系统的节点发送概率以及吞吐量实测数据分别与Bianchi算法以及基于时隙分析的饱和吞吐量计算模型进行了对比,对比结果的吻合性说明了网络仿真平台的可靠性。

基于OFDM技术的USRP实时视频传输实验设计和实现

针对在国内目前通信教学和科研活动中缺乏真实现场验证这一问题,提出了使用通用USRP实现以OFDM技术为基础的实时无线视频传输实验,分析了视频传输系统的发送端、接收端和实验的实现过程。与仿真验证相比,实验测试中以真实信道为传输环境,贴近现实的通信系统,使得需要验证的信号处理算法在性能评估上更具有说服力,对通信学科的形象化教学和科研具有重要推动作用。

基于USRP的缩比GNSS干扰测向误差分析系统设计

针对在实际尺度下研究GNSS干扰测向误差难度较大的问题,提出采用缩比模型研究测向误差的方法,设计并实现了基于USRP的缩比测向误差分析系统。首先借用缩比的思想将实际尺寸的GNSS干扰系统按比例缩小到与教室相当的尺度;其次采用USRP模拟GNSS干扰信号源产生并发射干扰信号;最后改变模拟干扰源位置,借助喇叭天线测量干扰信号角度信息并与测向误差理论值作对比,分析研究了测向误差的特点规律及其影响因素。实验结果表明,在合理的系统和人为误差范围内该结果与理论研究吻合,且测量结果的偏差方向与天线的转动方向一致。

基于USRP的软件无线电系统实验研究

阐述了"软件无线电系统的设计与验证"精品课程建设情况。文章以建设实用性、创新性的实践教学课程为目的,利用通用软件无线电硬件外设(USRP)、高性能计算机和开源软件平台GNU Radio,构建了具有良好实用性及培养复合型、应用型人才所需的实验教学环境和环节,并以"无线电信号的调制方式识别"实验为例,说明课程对学生知识应用能力、工程实践能力以及创新能力培养的促进作用。

基于USRP的AIS接收机实现

船舶AIS是集海上船舶识别、安全监控和通信导航功能为一体的新型数字助航系统,其在甚高频上采用SOTDMA方式实现船舶动态、静态及其他相关信息收发,以确保船舶的检测与识别功能。使用USRP对AIS的船载终端进行设计与实现,以国家GB/T20068-2006标准规范为基础,完成了基于LabVIEW语言的AIS软件无线电接收机。在该接收机中,采用了两步频偏估计校正方法,有效克服了USRP平台的频率稳定度不足的缺点,并最终实现了船舶AIS信息接收、报文解析、数据库存储;同时通过在LabVIEW中嵌入开源的GIS与航海图,实现了对珠江上航行船舶的定位与可视化。该设计案例为URSP平台在“通信原理实验”及“通信系统设计”相关课程中的进一步推广使用提供了非常好的应用案例。

采用USRP、RFNOC和Keras的信号盲识别

随着信号采集设备的带宽越来越宽,大量感兴趣或者不感兴趣信号被捕捉,多信号的盲识别问题是一个难题,更是一个亟需解决的问题。传统的识别大都基于功率、频谱或相位等诸多先验知识进行模板匹配,但在全盲条件下对多信号进行自适应识别是一个更加复杂的问题。为此,提出了一种基于通用软件无线电外设(Universal Software Radio Peripheral,USRP)、片上射频网络(RF Network on Chips,RFNOC)和Keras的自适应信号盲识别算法。首先构造基于深度学习的神经网络,然后使用初始IQ数据、初始功率谱密度数据和快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)累积算法处理后的谱相关密度数据等三种不同的初始数据去训练它,利用其自适应性实现多信号的盲识别,最后通过基于USRP、RFNOC和Keras的软硬件验证了该算法的有效性和鲁棒性。

基于USRP的NB-IoT/FSK异构物联网系统实现

窄带物联网(NB-IoT)技术因具备广域覆盖、低功耗、海量用户接入的优点,成为当前广域物联网的主流技术,但单一的NB-IoT组网模式在某些极端功率受限环境(如水表井、地下车库等深度覆盖区域)仍会出现覆盖不足以及终端耗电大的问题。针对传统应用场景下的NB-IoT单独组网方式的不足,提出一种NB-IoT/FSK混合异构组网广域物联网架构,该架构能够借助频移键控(FSK)调制的较低解调门限进一步提高混合网络的覆盖范围,降低最末端终端节点功耗,从而实现深度覆盖下更多终端用户接入能力。使用通用软件无线电外设(USRP)平台搭建了该异构网演示系统,模拟了物联网智能水表的应用场景,仿真与实际的简单外场测试验证证明了该异构组网架构的可行性与优良性能。

基于USRP的802.11a OFDM收发信机的设计与实现

OFDM是一种多载波传输技术,被应用于无线局域网标准IEEE 802.11a的物理层。基于USRP和LabVIEW的软件无线电平台实现了802.11a OFDM系统原型。给出了802.11a OFDM系统的工作原理及实现方法,利用USRP和LabVIEW实现了OFDM收发信机的原型构建,在实验室无线信道环境下通过对文本的传输进行了测试验证。测试结果表明,系统原型工作稳定,该平台可以实现通信系统原型的快速开发及算法验证。该设计实例为USRP平台在通信学科的实验教学及科研工作的应用提供了很好的范例。

基于USRP的信号收发设计及实现

软件无线电因具备功能软件化和硬件通用化的优势,把无线通信提升到一个软件化易扩展的新高度,而基于USRP设计的软件无线电系统,因其优秀的扩展能力以及强大的软件兼容性等优势,得到广泛应用。在深入研究软件无线电结构及相关理论的基础上,基于LABVIEW结合USRP构建了一个软件无线电实验平台,实现了常规定频信号、数据链信号的收发展示以及存储、回放等功能,为教学演示提供了实时信号产生能力。

基于软件定义无线电平台的1090MHz频谱监测与分析方法

1 090 MHz是民用和军用航空领域多个电子系统的共用频率,针对其存在的频谱拥塞和同频干扰问题,提出了一种基于通用无线电外设(USRP)和GNU radio的频谱监测接收机架构,该接收机在通用软件无线电平台上实现了S模式和A/C模式信号的检测和解码关键算法。应用于真实场景的信号监测和数据录取,对实时接收的信号进行了时域波形和频谱的观测,分析了录取信号的接收率和功率强度的关系、解码后不同类型信号的频谱占用率等。结果显示,在接收距离约为350 km的情况下,该场景的ATCRBS信号、短S模式信号和长S模式信号26 h内的平均接收率分别为375次/s、79次/s和85次/s,1 090 MHz频谱平均占用率约2.25%,峰值占用率达到3.06%。

基于贝叶斯自动相关性确定的稀疏重构正交频分复用信号时延估计算法

针对复杂环境下,单测量矢量(SMV)条件下的正交频分复用(OFDM)时延估计问题,该文提出了一种基于贝叶斯自动相关性确定(BARD)的稀疏重构时延估计算法。该算法运用贝叶斯框架,从进一步挖掘有用信息的角度入手,引入不对称的自动相关性确定(ARD)先验,融入参数估计过程中,有效提升了低信噪比(SNR)和SMV条件下的时延估计精度。该算法首先基于OFDM信号物理层协议数据单元估计出的信道频域响应构造稀疏化实数域表示模型,然后对模型中的噪声和稀疏系数矢量进行概率假设,同时引入自动相关性确定先验;最后根据贝叶斯框架,通过期望最大化(EM)算法求解超参数,实现对时延的估计。仿真实验表明,该算法具有更好的估计性能,在信噪比较高时更加贴近克拉美罗界(CRB)。同时基于通用软件无线电外设(USRP),利用实际信号对所提算法进行了有效性地验证。

WCDMA时隙同步算法的设计与实现

针对第三方手持探测系统对目标身份识别的需求,快速准确实现时隙同步是WCDMA探测系统正常工作的关键。首先通过对WCDMA时隙同步过程进行研究,指出传统时隙同步算法存在的缺陷,充分考虑系统频偏对时隙同步的影响,设计基于频偏补偿和时隙同步相结合的时隙同步方案。通过基于通用软件无线电平台处理系统,验证该算法能够克服较大系统频偏的影响,实现精确时隙同步。

基于软件无线电平台的频谱感知实验设计

频谱感知是感知无线电、动态频谱分配和电子侦听的核心,具有通用性的频谱感知实验可应用于相关的多门课程,在软件无线电平台上设计的频谱感知实验可编程重构,适用于较宽频段和多种信号。该文介绍了USRP与GNU Radio结合的软件无线电平台,讨论了频谱感知的基本原理,设计了基于能量检测的频谱感知实验,并以城市调频广播为例演示了频谱感知实验的过程和结果。

基于RTAI和Linux的快速实时无线电SDR系统原型设计与实现

随着通信标准的发展,针对软件定义无线电(SDR)技术面临的越来越复杂的无线通信算法和有限的硬件性能、计算资源和SDR系统时延之间的矛盾,提高系统实时性尤其是硬实时的实现可以优化计算资源管理,改善SDR系统的实时性能。采用在环快速开发方法,基于模块化设计思想,以Linux-RTAI为SDR平台,Matlab/Simulink/RTW为开发环境,借助通用软件定义无线电外设(USRP2)设计了一个实时快速无线电原型系统。仿真测试表明所设计原型具有良好的硬实时性能和易扩展性,其模块化设计可以进行多种应用扩展,满足数据采集、雷达探测和动作控制等实时性要求比较高的工业应用。