ПРИМЕНЕНИЕ SDR (SOFTWARE-DEFINED RADIO) И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ФИЗИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

APPLICATION OF SDR (SOFTWARE‑DEFINED RADIO) AND MACHINE LEARNING FOR SPECTRAL ANALYSIS OF PHYSICAL SIGNALS

Miniailov Alexey Pavlovich

Student, Department of Computer Science and Robotic Systems, Volga Region State University of Telecommunications and Informatics,

Russia, Samara

Zhukov Sergey Vadimovich

Scientific supervisor, PhD in Physics and Mathematics, Assoc. Professor, Volga Region State University of Telecommunications and Informatics,

Russia, Samara

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются современные подходы к спектральному анализу физических сигналов с применением программно-определяемых радиосистем (SDR) и методов машинного обучения (ML). Приводится обзор принципов SDR, позволяющих гибко оцифровывать и обрабатывать сигналы, а также описываются преимущества использования ML для автоматизации анализа спектральных данных и повышения точности обнаружения, классификации и интерпретации исследуемых сигналов. Описаны типовые сценарии применения в научных исследованиях, радиотехнике и мониторинге спектра. Раскрыты перспективы интеграции SDR и ML для эффективного анализа сложных физических сигналов.

ABSTRACT

The article discusses modern approaches to spectral analysis of physical signals using software-defined radio (SDR) systems and machine learning (ML) techniques. It provides an overview of SDR principles that allow for flexible digitization and processing of signals, and describes the benefits of using ML to automate the analysis of spectral data and improve the accuracy of detection, classification, and interpretation of signals. The article also describes typical application scenarios in scientific research, radio engineering, and spectrum monitoring. It highlights the potential for integrating SDR and ML for effective analysis of complex physical signals. 

Ключевые слова: SDR, программно-определяемое радио, спектральный анализ, физические сигналы, машинное обучение.

Keywords: SDR, software-defined radio, spectral analysis, physical signals, and machine learning.

Введение

Современные задачи анализа физических сигналов в науке, радиосвязи и исследовательских приложениях постоянно усложняются, что вызывает необходимость применения гибких и универсальных средств регистрации и интерпретации сигналов. Одним из самых перспективных направлений является синергия технологий программно-определяемого радио (Software Defined Radio, SDR) и методов машинного обучения (ML). SDR позволяет преобразовывать аналоговые сигналы окружающего мира в цифровой вид с последующей обработкой на универсальных вычислительных устройствах, а ML обеспечивает интеллектуальную постобработку и автоматизацию анализа огромных массивов данных. Данная статья освещает современные подходы, сценарии и инструменты спектрального анализа физических сигналов с использованием SDR и ML, а также демонстрирует возможности и преимущества их интеграции.

В традиционных аналоговых радиоприёмниках функции приёма, демодуляции и фильтрации сигнала реализуются аппаратно: архитектура приёмника жёстко определяет возможные типы анализируемых сигналов, а каждая новая задача требует отдельного физического устройства. SDR радикально меняет подход, перенося ключевые функции радиоприёма и обработки на уровень программного обеспечения. Универсальный аппаратный модуль SDR (часто основанный на FPGA или высокопроизводительных АЦП/ЦАП) выполняет оцифровку входного сигнала, после чего любые необходимые преобразования — от демодуляции до сложной фильтрации — осуществляются на компьютере [1].

Ключевой особенностью SDR является регистрация исходных I/Q-данных (in-phase и quadrature компоненты радиочастотного сигнала). Записывая их в цифровом виде, исследователь может многократно перестраивать параметры анализа — менять ширину полосы, положение спектра, тип детектора, демодулятор и пр. Такой подход принципиально повышает гибкость исследований: один и тот же сигнал допускает последующую обработку разными алгоритмами и позволяет находить скрытые спектральные компоненты.

Одно из основных преимуществ SDR — интеграция с современными средствами цифровой обработки сигналов (DSP). На практике для анализа спектра применяется быстрое преобразование Фурье (БПФ), позволяющее разложить сигнал по частотам и оценить амплитуду каждой компонент. Используя различные оконные функции, можно минимизировать влияние утечек и повысить разрешение в нужных частотных диапазонах. Помимо статического спектра исследователь получает возможность строить спектрограмму — двумерную карту зависимости амплитуды сигнала от времени и частоты, что даёт визуальное представление динамики происходящих в среде процессов [2].

Благодаря гибкости SDR, пользователю становится доступна многофункциональность платформы. Аппаратно-программная среда, состоящую из одного SDR-модуля, можно использовать как спектроанализатор, радиоприёмник, цифровой осциллограф, радар, GNSS-приёмник. Программная настройка обеспечивает быструю смену режима анализа без необходимости смены оборудования.

Наиболее популярные программные решения для SDR-спектроанализа включают SDR#, HDSDR, CubicSDR, позволяющие настраивать полосу пропускания, центральную частоту, параметры фильтров. Возможен экспорт I/Q-данных для сложной постобработки в сторонних пакетах. Среди прикладных задач — обнаружение источников радиочастотных излучений, исследование активности базовых станций, мониторинг спектра в реальном времени, поиск вредных или паразитных сигналов, анализ свойств новых материалов через исследования отклика на различные диапазоны частот [3].

Современные методы машинного обучения открывают новые возможности в обработке спектра сигналов, позволяя автоматизировать задачи классификации, выявления аномалий, регрессии и прогнозирования. Для анализа спектра применяются различные алгоритмы — от простых решающих деревьев до глубоких сверточных нейронных сетей (CNN). Один из типовых сценариев — построение бинарного классификатора, отделяющего шумовую компоненту от полезного сигнала. Такой подход эффективен, например, при мониторинге диапазонов радиочастот в сложных шумовых условиях.

Для извлечения информативных признаков спектра используются стандартизованные методы, такие как вейвлет-преобразование, спектральные моменты, параметры пиковых частот и др. Полученные признаки подаются на вход обучаемых моделей, которые буквально "учатся" отличать одни формы спектра от других — например, различать сигналы радиостанций по типу модуляции или оценивать наличие аномалий в процессе эксперимента [4].

Машинное обучение хорошо справляется с анализом большой размерности данных и учётом сложных, в том числе нелинейных, зависимостей. Алгоритмы могут автоматически подстраиваться к немонотонным взаимоотношениям между измеряемыми физическими параметрами и спектральными характеристиками сигнала. Это особенно актуально, когда структура сигнала или взаимное влияние каналов неизвестны предварительно.

Такой подход применяется, например, при исследовании физических процессов в нелинейных средах, где классические методы спектрального анализа без ML-преобразований дают недостаточную разрешающую способность.

Интеллектуальная автоматизация экспериментов — ещё одно актуальное направление применения ML в спектральном анализе. Методы байесовской оптимизации и обучение с подкреплением позволяют реализовать адаптивный сэмплинг: программный агент на лету принимает решения о параметрах эксперимента (частота, длительность захвата, параметры фильтрации), исходя из текущих результатов и с целью максимально быстро обнаружить интересующие спектральные компоненты. Это существенно сокращает время измерений и увеличивает информативность полученных данных [5].

В условиях высокоагрессивной радиосреды SDR-приёмники, оснащённые программными модулями машинного обучения, позволяют выявлять появление новых источников помех, незаконных радиопередатчиков или анализировать загруженность каналов связи. Алгоритмы могут в реальном времени классифицировать спектральные участки, автоматически выделять аномальные события и передавать результаты оператору или в облачное хранилище.

Реализация функций многоканального мониторинга (MIMO) и поддержка методов анализа разности времени и угла прихода (TDOA и AOA) позволяет определить не только параметры, но и вероятное местоположение источника излучения.

В исследовательских задачах спектральный анализ с использованием SDR часто применяется при изучении отклика материалов на электромагнитные воздействия, колебательные процессы и диагностику технических устройств. Высокая скорость захвата и точность синхронизации позволяют регистрировать быстрые динамические процессы, а ML-алгоритмы обеспечивают оперативную обработку потоков данных, выявление аномалий (например, появления новых резонансных пиков), а также автоматическую интерпретацию получаемых спектров [6].

Спектры, содержащие слабые сигналы на фоне шума (например, при наблюдениях в радиоастрономии или физике микросигналов), очень трудно анализировать традиционными методами. Алгоритмы ML — за счет рассмотрения статистических зависимостей и адаптивной фильтрации — способны повысить отношение сигнал/шум и детектировать интересующие события там, где классический анализ оказывается недостаточным. В частности, для анализа потоков больших данных эффективны ансамбли моделей, рекуррентные нейронные сети и автоэнкодеры.

Тенденция нарастающей цифровизации и увеличения объёмов данных в физических экспериментах делает принципы SDR и ML особенно востребованными. Развиваются облачные платформы удалённого анализа I/Q-данных, активно исследуются методы онлайновой адаптации моделей на основе поступающих данных.

Тем не менее, интеграция SDR и ML требует решения ряда задач — от оптимизации аппаратных платформ (скорость АЦП, помехоустойчивость, энергоэффективность) до методической настройки моделей (баланс обобщения и переобучения, разметки обучающих выборок, защиты от "асимптотических ловушек"). Необходима также интеграция воедино инструментов для совместной работы инженеров-радиотехников и специалистов по ML [7].

Заключение

Современное развитие технологий программно-определяемого радио (SDR) и методов машинного обучения (ML) открывает новые горизонты для спектрального анализа физических сигналов. Их интеграция позволяет повысить гибкость анализа, автоматизировать интерпретацию сложных данных и ускорить проведение физических экспериментов. В ближайшие годы можно ожидать появления всё более интеллектуальных систем мониторинга спектра, а также новых исследовательских методик, которые станут неотъемлемой частью радиотехнических, физических и инженерных исследований.

Список литературы:

1. Фокин Г.А. Технологии сетевого позиционирования. Санкт-Петербург: СПбГУТ, 2020. - 558 с.
2. Фокин Г.А. Технологии сетевого позиционирования 5G. Москва: Горячая Линия - Телеком, 2021. - 456 с.
3. Фокин Г.А. Комплекс моделей и методов позиционирования устройств в сетях пятого поколения. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук: 05.12.13. Санкт-Петербург, 2021. - 499 с.
4. Zekavat R., Buehrer R.M. Handbook of position location: Theory, practice and advances. John Wiley & Sons, 2019. - 1376 p.
5. Campos R. S., Lovisolo L. RF Positioning: Fundamentals, Applications, and Tools. Artech House, 2015. - 369 p.
6. Sand S., Dammann A., Mensing C. Positioning in Wireless Communications Systems. Wiley, 2014. - 276 p.
7. Фокин Г.А., Волгушев Д.Б., Харин В.Н. Использование SDR технологии для задач сетевого позиционирования. Формирование опорных сигналов LTE // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт, 2022. - Т. 16. - № 5. - С. 28-47.