O conceito de transferência de processamento de sinal para a nuvem não é novo. Em primeiro lugar, o VRAN (rede virtual de acesso via rádio) é a principal maneira de construir uma rede de operadoras móveis. Em segundo lugar, a rede IoT da SigFox é construída com o mesmo princípio, como pode ser visto em suas patentes. Simplificando, é tudo irreal legal! Então, o que podemos fazer para não ficar à margem do progresso, mas para aderir ao tópico?
A história do problema é a seguinte: Estou envolvido na navegação por rádio há muito tempo e não consegui passar por um padrão de rádio tão comum na Internet como LoRa. Eu realmente queria fazer o posicionamento para ele.
A maneira mais econômica de posicionamento é o rangefinder diferencial , na terminologia em inglês diferença de horário de chegada ( TDOA ). Os medidores com esse método podem ser de canal único, o que os compara favoravelmente com os métodos multicanais com ângulo de chegada (AOA). O método requer medir o tempo relativo de chegada dos sinais aos medidores espacialmente espaçados.
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Existem duas opções: a primeira, para vincular medições a uma escala de tempo de referência, a segunda, para calcular o tempo de chegada mútua diretamente pela função de correlação mútua . O segundo requer largura de banda significativamente maior dos canais de comunicação com o medidor, mas possui potencialmente melhor imunidade a ruídos. Eu escolhi essa abordagem.
Note-se que, por simplicidade de apresentação, omito a questão da sincronização da frequência portadora e da frequência de amostragem dos medidores por simplicidade. Espero cobrir esta edição em futuras publicações.
Matematicamente, a segunda abordagem é baseada em uma função de correlação cruzada (VKF). Tecnicamente, isso significa que as amostras de sinal devem ser transferidas para um local para o cálculo do WKF. Ao mesmo tempo, é necessário selecionar as amostras de tempo de uma fonte de radiação em todos os medidores envolvidos no posicionamento. Ou seja, para construir o sistema de posicionamento LoRa TDOA, é necessário colocar em cada medidor um receptor SDR com um desmodulador de software LoRa, por exemplo, como descrito neste artigo popular em língua russa. Em seguida, em cada receptor do medidor SDR, é necessário alocar o ID dos meios emissores e enviar ao computador central uma amostra de amostras com esse ID. A calculadora central poderá, ao receber pacotes de amostras com um ID, iniciar o procedimento de cálculo do WKF e o procedimento de posicionamento. Essa estrutura me pareceu muito exigente quanto ao desempenho do equipamento e à complexidade do software do medidor. E com uma carga de pico, isso daria uma carga excessiva no canal de comunicação. Portanto, lembrei-me da abordagem para construir a estrutura de processamento de sinal das redes celulares, que elas usam há muito tempo, e na geração 5G essa abordagem deve se tornar obrigatória.
Essa abordagem é chamada de rede de acesso via rádio virtual ( V-RAN ). Você pode pesquisar no google essa combinação de palavras. Encontrei alguma descrição apenas em inglês. Algo significativo no Wiki no V-RAN não é, mas de acordo com o conceito mais recente - Cloud Radio Access Network ou Centralized Radio Access Network ( C-RAN ). O conceito parece longe da realidade - "as naves espaciais exploram as extensões do universo".
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Como o nome indica, a principal característica é que a desmodulação do sinal e todas as etapas de processamento subsequentes são transferidas para a nuvem ( hotel Baseband ). Com essa abordagem, o custo de compra de equipamento é reduzido, mas há custos para alugar computadores em nuvem, cuja quantidade pode ser ajustada com rapidez e conveniência, e mais importante - de acordo com requisitos urgentes. Isso traz economia. As economias são examinadas superficialmente neste artigo . E este é um estudo mais detalhado do conceito.
Surpreendentemente, a natureza de baixa velocidade da IoT torna possível usar essa abordagem de “espaço” na economia nacional!
Para fazer isso, você precisa usar o Raspberry (ou qualquer outro computador Linux com suporte a RTL-SDR e SOAPY) e o próprio RTL-SDR, que agora um número relativamente grande tem famílias pessoas, faça o download da fonte ou binários do programa, conecte-se à nuvem e observe mensagens no agregador de mensagens LoRa IoT, como, por exemplo, The Things Network.
E você precisa de internet rápida. Agora o fluxo é calculado da seguinte forma: 200 kHz * 32 bits (I, Q) = 6,4 Mbps. Em seguida, esse fluxo é compactado, resultando em cerca de 3-4 Mbit / s, deixando Raspberry na direção do nosso servidor continuamente.
Agora, vamos dar uma olhada no processo de criação e lançamento em etapas.
Aqui está o RTL-SDR inserido no Raspberry Pi 3.
Aqui está o código-fonte do software que coleta amostras do RTL-SDR, filtra e dizima-as e as envia para a nuvem pela Internet. Isso é para reduzir a taxa de dados necessária para fornecer o sinal digital para a nuvem. O software pode ser montado assim invulgarmente original equipes:
mkdir build cd build cmake .. make
Então você precisa configurar a frequência de recebimento (o padrão é 868,1 MHz), o endereço e a porta do servidor de processamento na inicialização:
./Bolt5_Client host port [frequency]
e execute o programa. Se ela der
, tudo vai bem e você pode configurar a rede de coisas (TTN). Isso é descrito em detalhes aqui .
Para enviar uma mensagem, você precisa de um nó LoRa. Para simplificar, usamos este kit no Arduino:
Então você precisa realmente transmitir a mensagem de teste e garantir que a nuvem LoRa esteja funcionando. Um exemplo de envio de uma mensagem usando o Arduino e o LoraWAN shield pode ser encontrado aqui .
No momento, é possível enviar mensagens pelo sistema ABP (Ativação por personalização, Ativação por personalização).
No nosso caso, a mensagem enviada é assim:
Uma mensagem recebida e gravada no TTN é semelhante a esta:
Agora o sistema funciona em um modo manual experimental. Vários milagres são possíveis, mas nos esforçamos para tornar tudo estável o mais rápido possível. Como nosso principal objetivo é posicionar a LoRa, estamos procurando voluntários dispostos a conectar seu hardware (RTL-SDR e Raspberry ou outro computador) ao nosso servidor em apenas uma área específica de São Petersburgo: Pionerskaya, Udelnaya e Kolomyagi . Já temos dois metros: um no cruzamento da Avenida Kolomyazhsky e da Rua Korolev, o segundo no centro comercial Liner, na Rua Verbnaya. Com sua ajuda, queremos criar uma rede com geometria que permita posicionar o LoRa na área do parque específico.
De nossa parte, prometemos escrever sobre o sistema aqui. Espero que tenhamos recursos suficientes por três meses, o que deve ser suficiente para criar um sistema de posicionamento LoRa.
Junte-se a nós nas transmissões de rádio de mineração para a Internet das coisas!
O principal desenvolvedor deste milagre é o deef137 , por favor, ame e favor.