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16-QAM_Transmitter_Pluto-SDR:利用ADALM-Pluto SDR的Python实现的16-QAM通信...

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简介:
本项目使用Python在ADALM-Pluto SDR上实现了16-QAM调制解调器,适用于软件定义无线电领域的学习和实验。 16-QAM(正交幅度调制)是一种高效的数字调制技术,在无线通信与有线电视网络中有广泛应用,用于传输数据。本项目将详细介绍如何利用Python编程语言及ADALM-Pluto软件定义无线电(SDR)设备构建一个16-QAM发射器。 ADALM-Pluto SDR是一款低成本、开源的硬件平台,用户可以通过编写程序来实现无线通信的各种功能。该设备配备了高速ADC和DAC以处理射频信号,并支持包括16-QAM在内的多种调制方式。 Python因其简洁语法及丰富的库资源,在科学计算与数据分析中被广泛使用,特别适用于SDR项目。在本项目中,我们将运用Python生成16-QAM符号、编码数据并控制ADALM-Pluto SDR进行信号发射。 16-QAM通过改变信号的幅度和相位来传输信息,每个符号能表示4位二进制数据,在相同的带宽内比BPSK或QPSK等简单调制方式提供更高的数据传输速率。 实现一个16-QAM发射器需要完成以下步骤: 1. **准备发送的数据**:从文本、音频、视频或其他数字源获取要发送的信息,并将其转换为适合16-QAM的二进制序列。 2. **符号映射**:将上述二进制数据映射至由4×4星座图表示的16种不同幅度-相位组合之一。 3. **预处理**:通常,为了提高信号在传输过程中的抗干扰能力,需要进行前向纠错编码(FEC)和交织处理等操作。 4. **IQ调制**:利用Python库如`scipy`或`numpy`生成代表幅度与相位的I(同相分量)和Q(正交分量)信号。 5. **控制ADALM-Pluto SDR设备**:通过使用特定于该硬件的库,调整SDR的工作参数,并将IQ调制后的数据发送出去。 6. **实时传输**:设置完成后,发射器会持续发送已调制的数据至空中。 本项目源代码可能包括以下几个关键文件: - `main.py`:整合了整个过程的核心逻辑,涵盖了从数据处理到信号发射的各个阶段。 - `config.py`:定义了一系列配置参数,如工作频率、比特率等。 - `modulation.py`:实现了16-QAM调制算法的具体函数。 - `sdr_control.py`:用于与ADALM-Pluto SDR进行通信并控制其运行的模块。 通过分析这些代码文件,可以深入了解16-QAM的工作原理及其在Python和SDR技术中的实现方式。这对于对无线通信、软件定义无线电及数字信号处理感兴趣的用户来说是一个宝贵的资源。

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客服
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  • 16-QAM_Transmitter_Pluto-SDRADALM-Pluto SDRPython16-QAM...
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    本项目使用Python在ADALM-Pluto SDR上实现了16-QAM调制解调器,适用于软件定义无线电领域的学习和实验。 16-QAM(正交幅度调制)是一种高效的数字调制技术,在无线通信与有线电视网络中有广泛应用,用于传输数据。本项目将详细介绍如何利用Python编程语言及ADALM-Pluto软件定义无线电(SDR)设备构建一个16-QAM发射器。 ADALM-Pluto SDR是一款低成本、开源的硬件平台,用户可以通过编写程序来实现无线通信的各种功能。该设备配备了高速ADC和DAC以处理射频信号,并支持包括16-QAM在内的多种调制方式。 Python因其简洁语法及丰富的库资源,在科学计算与数据分析中被广泛使用,特别适用于SDR项目。在本项目中,我们将运用Python生成16-QAM符号、编码数据并控制ADALM-Pluto SDR进行信号发射。 16-QAM通过改变信号的幅度和相位来传输信息,每个符号能表示4位二进制数据,在相同的带宽内比BPSK或QPSK等简单调制方式提供更高的数据传输速率。 实现一个16-QAM发射器需要完成以下步骤: 1. **准备发送的数据**:从文本、音频、视频或其他数字源获取要发送的信息,并将其转换为适合16-QAM的二进制序列。 2. **符号映射**:将上述二进制数据映射至由4×4星座图表示的16种不同幅度-相位组合之一。 3. **预处理**:通常,为了提高信号在传输过程中的抗干扰能力,需要进行前向纠错编码(FEC)和交织处理等操作。 4. **IQ调制**:利用Python库如`scipy`或`numpy`生成代表幅度与相位的I(同相分量)和Q(正交分量)信号。 5. **控制ADALM-Pluto SDR设备**:通过使用特定于该硬件的库,调整SDR的工作参数,并将IQ调制后的数据发送出去。 6. **实时传输**:设置完成后,发射器会持续发送已调制的数据至空中。 本项目源代码可能包括以下几个关键文件: - `main.py`:整合了整个过程的核心逻辑,涵盖了从数据处理到信号发射的各个阶段。 - `config.py`:定义了一系列配置参数,如工作频率、比特率等。 - `modulation.py`:实现了16-QAM调制算法的具体函数。 - `sdr_control.py`:用于与ADALM-Pluto SDR进行通信并控制其运行的模块。 通过分析这些代码文件,可以深入了解16-QAM的工作原理及其在Python和SDR技术中的实现方式。这对于对无线通信、软件定义无线电及数字信号处理感兴趣的用户来说是一个宝贵的资源。
  • 基于Pluto SDRMATLAB OFDM点对点系统
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    本项目利用Pluto SDR硬件平台,在MATLAB环境下实现了OFDM(正交频分复用)技术在点对点通信中的应用,验证了系统的传输性能。 OFDM(正交频分复用)是一种多载波调制技术,它通过频分复用来实现高速串行数据的并行传输。由于其出色的抗多径衰落能力和支持多用户接入的能力,在现代通信领域中得到了广泛应用。设计和应用OFDM系统对于下一代蜂窝移动通信网络具有重要意义。点对点通信是通信网络中的关键功能,直接影响着通信的速度与质量。 本段落提出了一种基于MATLAB开发的、适用于点对点通信的OFDM系统的实现方案,并通过Pluto SDR完成了硬件测试。首先,文章概述了该系统的设计架构和应用场景;接着详细介绍了设计思路及具体实施步骤。然后,在软件层面利用MATLAB工具进行系统构建与优化;最后在Pluto SDR平台上进行了仿真测试以验证其性能。
  • Pluto SDR OFDM系统中】sync_word_data.mat文件
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    此MAT文件为Pluto SDR OFDM通信系统中的同步词数据,用于信号处理与接收端同步校准。包含一系列特定模式的数据序列以确保有效通信。 在无线通信领域,正交频分复用(OFDM)是一种广泛应用的技术,在高速数据传输如Wi-Fi、4G/5G移动通信中有重要应用。OFDM将宽带信号分解成多个窄带子载波,每个子载波通过独立的正交调制来传输数据,从而有效地对抗多径衰落和频率选择性衰落。 一个实际的应用实例是基于Pluto SDR的OFDM通信系统。这款软件定义无线电(SDR)设备由Texas Instruments生产,适用于教学、实验以及开发无线通信系统。它支持多种调制方式,包括OFDM,并且可以发送和接收射频信号。 在这样的系统中,“sync_word_data.mat”文件扮演着关键角色,其中包含同步词——一种特定的已知数据序列,用于帮助接收端对OFDM帧进行同步。“sync_word_data.mat”主要用于以下功能: 1. **帧同步**:通过检测到特定的数据序列(即同步词),接收器可以准确地识别出一个新的OFDM帧开始的时间点。这在复杂和干扰多的无线环境中尤为重要,因为它们可能导致信号失步。 2. **信道估计**:通过对接收到的同步词进行分析,系统能够估算发送端与接收端之间的通信通道特性(例如频率偏移、相位噪声等),这对于准确解调后续数据至关重要。 3. **设备识别**:在某些情况下,同步词中可能包含特定标识符以帮助接收器确定信号来源或网络类型。 文件中的数据通常是以矩阵形式存储的,其中每个元素代表一个子载波上的符号值。这些值经过IQ(同相和正交)调制处理后对应于实际无线电传输中的幅度与相位信息。“sync_word_data.mat”在MATLAB等软件中被加载用于生成或匹配接收端所需的同步序列。 通过对比接收到的实际同步词,可以确定最佳的帧对齐点从而提高系统性能。利用Pluto SDR这样的SDR平台,并结合“sync_word_data.mat”文件定义的同步词,OFDM通信系统能够实现高效可靠的无线数据传输。正确处理和理解这些关键组件对于构建一个有效且高质量的OFDM系统至关重要。
  • FM广播使PLUTO SDR和接收Matlab套件代码-FM-broadcasting-using-PLUTO-SDR-and-reception...
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    本项目利用Pluto SDR硬件及配套的MATLAB软件包实现FM广播信号的发送与接收,旨在为无线通信研究者提供一个便捷的实验平台。 在FM广播系统中,载波的频率会被调制以编码正在传输的音频信号。无线电接收器(例如我们的手机)从无线电信号中提取原始音频并将其通过扬声器播放出来。 所需材料包括: - ADALMPlutoSDR设备及其USB电缆和天线 - 一部带有耳机、能够运行无线电应用程序的智能手机(耳机在此项目中充当接收天线) 软件需求为MATLAB与Simulink。如果您的MATLAB中还没有“CommunicationsToolboxSupportPackageforAnalogDevicesADALM-PlutoRadio”包,可以通过Add-Ons中的选项进行安装和设置。 硬件配置步骤如下: 1. 将天线连接到ADALMPlutoSDR设备。 2. 使用USB电缆将PLUTOSDR与计算机相连。 3. 把手机耳机接到手机上作为接收器的天线,并确保手机放置在接近其他硬件的位置。 软件安装及设置流程为: 1. 若未安装“CommunicationsToolboxSupportPackageforAnalogDevicesADALM-PlutoRadio”包,从MATLAB中的Add-Ons部分进行下载和配置。
  • Pluto:我ADALM-PLUTO
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    本篇文章记录了作者使用ADALM-PLUTO软件定义无线电(SDR)进行的一系列实验探索过程与心得。 在OpenSuSe下为ADALM Pluto SDR构建驱动程序需要安装以下依赖项: ```shell sudo zypper install libxml2-devel boost-devel doxygen sudo zypper install libusb-1_0-devel sudo zypper install gnuradio gnuradio-devel sudo zyPPER INSTALL LIBBOOST_FILESYSTEM1_66_0-DEVEL LIBBOOST_SYSTEM1_66_0-DEVEL LIBBOOST_THREAD1_66_0-DEVEL LIBBOOST_DATE_TIME1_66_0-DEVEL sudo zypper in python-devel swig ``` 然后,通过以下命令克隆仓库: ```shell git clone https://github.com/analogdevicesinc/libad9361-fw.git ``` 注意:上述步骤中的`https://github.com/analogdevicesinc/libad9361-fw.git`是用于示例的Git URL,并非实际安装过程中需要执行的部分。
  • LoRa-SDR:面向研发SDR LoRa
    优质
    LoRa-SDR是一款专为研究人员和开发人员设计的软件定义无线电(SDR)平台上的LoRa通信协议实现工具。它支持灵活的信号处理和分析,便于用户深入理解和优化LoRa技术。 LoRa SDR项目利用SDR硬件来接收并解码Lora信号。该项目包括以下内容: - 博客:(此处省略链接) - 仓库布局: - LoRa/*.cpp: 包含Pothos处理块和单元测试。 - RN2483.py: 控制RN2483的Python实用程序脚本。 - examples/: 包括使用LoRa块保存的Pothos拓扑示例,例如噪声模拟。此示例演示在存在噪声的情况下如何利用回溯路径进行解码。 - 示例文件:examples/lora_simulation.pth: 调制器仿真 - 示例文件:examples/rx_RN2483.pth: 该简单继电器样例包括一个客户端用于接收和解调原始符号,通过逻辑分析仪图查看输入波形并触发信号。激活示例后,运行RN2483.py脚本生成单个波形以触发。 使用方法:`python RN2483.py --freq=863.1e6 --bw=0.5e6 --sf=11 --tx=hello`
  • 16 QAM:Matlab中16 QAM编码 - MATLAB开发
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    本项目在MATLAB环境中实现了16正交振幅调制(QAM)的编码过程,适用于通信系统仿真与研究。 此提交是在 Matlab 中编码的,适用于解决与 16 QAM 相关的问题。
  • PLUTO SDR: 使GNU Radio构建简易FM接收器
    优质
    本文介绍了如何利用开源软件GNU Radio和PLUTO SDR硬件来搭建一个简单的FM无线电接收系统。通过详细的步骤指导,帮助读者理解SDR的基本原理和技术应用。 使用PLUTO SDR和GNU Radio搭建一个简单的FM接收系统。
  • Multi-SDR-GPS-Sim:时生成IQ数据流于HackRF或ADALM-PLUS...
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    Multi-SDR-GPS-Sim是一款创新工具,专门设计用来为HackRF或ADALM-PLUTO等软件定义无线电设备实时生成模拟GPS信号的IQ数据流。它极大地促进了SDR在GPS信号分析和安全测试中的应用。 多sdr-gps-sim(multi-sdr-gps-sim)生成GPS L1基带信号IQ数据流,并通过软件定义的无线电(SDR)平台发送该数据流。当前支持的设备包括HackRF,ADALM-Pluto和二进制IQ文件输出。此程序使用终端中的基于诅咒的文本用户界面(TUI)与用户交互。 该工具由Takuji Ebinuma改进自IvanKor的工作成果。生成GPS信号时,用户可以通过命令行指定静态位置或通过预定义的输入文件发送运动数据,并可通过用户输入实时修改模拟位置。此外,还需通过GPS广播星历文件来确定GPS卫星星座的位置。 每日GPS广播星历文件是多个站点导航信息的合并结果。这些文件用于生成视野内可见的所有GPS卫星的伪距和多普勒频率模拟值。然后利用该数据生成数字化I/Q样本,并将其馈送到ADALM-Pluto SDR中,以传输GPS L1信号。