Аппаратно-программный комплекс для отработки методов слепой обработки сигналов в радиосистемах


DOI: 10.34759/trd-2023-129-17

Авторы

Тяпкин П. С.

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4

e-mail: tjapkinp@yandex.ru

Аннотация

В работе приведены результаты по разработке аппаратно-программного комплекса для отработки методов слепой обработки сигналов в задаче уменьшения влияния помех в системах передачи и извлечения информации. Разработанный аппаратно-программный комплекс включает в себя два формирователя сигнала, многоканальный приемник и персональный компьютер. Приёмник основан на использовании концепции программно-определяемого радио (SDR — Software Defined Radio) и состоит из восьми аналого-цифровых преобразователей, программируемой логической интегральной схемы (ПЛИС) и каскада PCI-Express для передачи данных в ПК для последующей обработки и демодуляции. В работе приведено описание и функциональное назначение каскадов приема и обработки сигналов, а также приведены результаты верификации аппаратно-программного комплекса. Полученные результаты свидетельствуют о возможности практического применения методов слепой обработки сигналов для компенсации помех в радиосистемах передачи информации. При верификации аппаратно-программного комплекса была определена предельная битовая скорость передачи данных в режиме непрерывного потока бит при обработке смесей сигнала ФМн-2 с импульсными помехами различной формы. Данная скорость передачи составила 905 бит/c. Для увеличения предельной скорости возможно применение более мощного ПК, или перенос демодулятора и алгоритмов слепой обработки сигналов на ПЛИС.

Ключевые слова:

слепая обработка сигналов, программно-аппаратный комплекс, программно-определяемое радио, ПЛИС, программируемая логическая интегральная схема, повышение помехоустойчивости радио

Библиографический список

  1. Джиган В.И. Адаптивная фильтрация сигналов: теория и алгоритмы. — М.: Техносфера, 2013. — 528 c.
  2. Bernard W. Adaptive signal processing, New Jersey, Prentice-Hall, 1985, 472 p.
  3. Cichocki A., Amari S. Adaptive Blind Signal and Image Processing, John Wiley & Sons, Ltd, 2002, 586 p.
  4. Pierre Comon, Christian Jutten. Handbook of Blind Source Separation: Independent Component Analysis and applications, Academic Press, 2010, 831 p.
  5. Cano Estefania. et al. Musical Source Separation: An Introduction // IEEE Signal Processing Magazine, 2019, no. 36, pp. 31-40. DOI:10.1109/MSP.2018.2874719
  6. Liu K.H., Dragoset W.H. Blind-source separation of seismic signals based on information maximization // Geophysics, 2013, vol. 4, no. 78. DOI:10.1190/GEO2012-0136.1
  7. Fitzgibbon S. P. et al. Removal of EEG Noise and Artifact Using Blind Source Separation // Journal of Clinical Neurophysiology, 2007. pp. 232-243. DOI:10.1097/WNP.0b013e3180556926
  8. Xizhi S. Blind Signal Processing. Theory and Practice, Shanghai: Springer, 2011, 368 p.
  9. Хайкин С. Нейронные сети. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. — 1104 с.
  10. Tyapkin P.S., Vazhenin N.A. Applying Blind Signal Processing Methods in Data-Transmission Systems // 2021 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, March 2021. DOI:10.1109/IEEECONF51389.2021.9416105
  11. Belouchrani Adel. et al. A Blind Source Separation Technique Using Second-Order Statistics // IEEE Transactions on Signal Processing, 1997, no. 45, pp. 434-444. DOI: 10.1109/78.554307
  12. Тяпкин П.С. Проектирование перепрограммируемого SDR-приемника на ПЛИС с использованием методов МОП и автоматической генерации кода // Гагаринские чтения −2018 (Москва-Ахтубинск-Байконур, 17-20 апреля 2018): тезисы докладов. — М.: Изд-во МАИ, 2018. С. 222-223.
  13. Ulversoy T. Software Defined Radio: Challenges and Opportunities // IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2010, no. 12, pp. 531-550. DOI:10.1109/SURV.2010.032910.00019
  14. Манохин А.Е. Методы слепого подавления помех при обработке полезных сигналов. — Екатеринбург: Изд-во УРФУ, 2021. — 204 c.
  15. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. — М.: Советское Радио, 1966. — 680 с.
  16. Тяпкин П.С. Важенин Н.А. Повышение помехоустойчивости систем связи в условиях импульсных квазигармонических помех с использованием слепых методов обработки сигналов // Труды МАИ. 2023. № 128. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=171397. DOI: 10.34759/trd-2023-128-13
  17. Ganesh R. Naik. Independent Component Analysis for Audio and Biosignal Applications, INTECH, Croatia, 2012, 356 p.
  18. James V. Stone. Independent Component Analysis. A Tutorial Introduction. A Bradford Book. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts. 2004. 213 p.
  19. Звонарев В.В., Карабельников И.А., Попов А.С. Методика расчета влияния сканирующей по частоте помехи на достоверность приема сигнала с QPSK модуляцией // Труды МАИ. 2022. № 124. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=167068. DOI: 10.34759/trd-2022-124-13
  20. Маклашов В.А. Пиганов М.Н. Математическая модель функционирования станции активных помех // Труды МАИ. 2020. № 113. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=118081. DOI: 10.34759/trd-2020-113-07

Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход