Рубрика «Разработка систем передачи данных» - 10

APRS - 1
APRS [1, 2] это протокол цифровой радиолюбительской связи. На базе этого протокола построена глобальная система связи. Её основные задачи: передача информации о координатах объектов в пространстве, обмен сообщениями, передача данных с погодных станций и многое другое.

О чем эта статья? Вообще APRS — большая, сложная и непонятная тема даже для большинства радиолюбителей. Но на Хабре радиолюбителей не очень много. Поэтому я бы хотел показать, что сам стандарт очень хорош и может применяться за пределами любительского радио. Существует много систем, где вопрос обмена сообщениями о координатах изобретается снова и снова (транспорт), придумываются форматы передачи информации, например, о погоде с погодных станций, разрабатываются способы передачи текстовых сообщений. Однако, если бы создатели этих систем знали о стандарте APRS то смогли бы не только сэкономить время(как минимум на разработку протокола), но и применить ряд уже готовых программных и аппаратных решений.

Большую часть своих знаний о системе я получил не из практического использования существующих программ и оборудования, а из разработки собственных программ и утилит для работы с ней [3, 4]. Информацию черпал из стандарта [5], исходных кодов Xastir[6], радиолюбительских форумов [7, 8] и из общения с радиолюбителями (всех и не счесть).

Если вы делаете:

  • погодную станцию;
  • систему двухстороннего обмена текстовыми сообщениями через интернет или радиоканал в виде децентрализованной системы с использованием других пейджеров, как ретрансляторов;
  • спутниковую сигнализацию;
  • мониторинг телеметрии удаленных станций;
  • запускаете воздушный шар;

Да и почти в любом случае, когда вы хотите построить систему передачи данных по радиоканалу и изобретаете для этого протокол, то у радиолюбителей есть наработки в виде различных цифровых видов связи и протокол APRS.

Читать полностью »

В настоящее время остаются актуальными в радиолокации задача разрешения, а в системах передачи информации — задача различения сигналов.

Для решения этих задач можно использовать ФКМ сигналы, кодированные ансамблями ортогональных функций, имеющих, как известно, нулевую взаимную корреляцию.

Для разрешения сигналов в радиолокации можно использовать пачечный сигнал, каждый импульс которого кодирован одной из строк ортогональной матрицы, например матрицы Виленкина-Крестенсона или Уолша-Адамара. Данные сигналы имеют хорошие корреляционные характеристики, что позволяет использовать их для вышеупомянутых задач. Для различения сигналов в системах передачи данных можно использовать такой же сигнал со скважностью равной единице.

Матрицу Виленкина-Крестенсона при этом можно использовать для формирования полифазного (p-фазного) ФКМ сигнала, а матрицу Уолша-Адамара, как частный случай матрицы Виленкина-Крестенсона для числа фаз равного двум, — для формирования бифазного сигнала.

Полифазные сигналы, как известно, обладают высокой помехоустойчивостью, структурной скрытностью и относительно малым уровнем боковых лепестков автокорреляционной функции. Однако для обработки таких сигналов необходимо затрачивать большее количество алгебраических операций сложения и умножения из-за наличия реальной и мнимой частей отсчетов сигнала, что приводит к увеличению времени обработки.

Задачи различения и разрешения могут усугубляться априорно неизвестным доплеровским смещением несущей частоты из-за относительного движения источника информации и абонента или РЛС и цели, что также затрудняет обработку сигналов в реальном масштабе времени из-за наличия дополнительных доплеровских каналов обработки.

Для обработки вышеупомянутых сигналов, имеющих доплеровскую добавку частоты, предлагается использовать устройство, которое состоит из входного регистра, процессора дискретного преобразования, блока перекрестных связей и набора одинаковых блоков формирования АКФ сигнала, представляющих собой последовательно соединенные регистры сдвига.

Если в качестве матрицы-базиса взять ортогональную матрицу Виленкина-Крестенсона для обработки полифазного пачечного сигнала, то дискретное преобразование перейдет в дискретное преобразование Виленкина-Крестенсона-Фурье.

Т.к. матрицу Виленкина-Крестенсона можно факторизировать с помощью алгоритма Гуда, то дискретное преобразование Виленкина-Крестенсона-Фурье можно свести к быстрому преобразованию Виленкина-Крестенсона-Фурье.

Если в качестве матрицы-базиса взять ортогональную матрицу Уолша-Адамара — частный случай матрицы Виленкина-Крестенсона для обработки бифазного пачечного сигнала, то дискретное преобразование перейдет в дискретное преобразование Уолша-Фурье, которое путем факторизации можно свести к быстрому преобразованию Уолша-Фурье.


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js