Come classificare i segnali RF sul campo
Identificazione e caratterizzazione di emettitori noti e sconosciuti
La classificazione dei segnali in ambienti con spettro dinamico richiede l'identificazione delle caratteristiche delle forme d'onda, dei tipi di modulazione e del comportamento dei segnali a diversi livelli di potenza e larghezze di banda. Una classificazione accurata dei segnali si basa sulla rilevazione della presenza del segnale nel tempo, sull'osservazione del suo comportamento sia nel dominio della frequenza che in quello del tempo e sulla distinzione tra comunicazioni intenzionali e interferenze o rumori non intenzionali. Ciò comporta la raccolta di dati in fase e in quadratura (IQ), l'analisi delle caratteristiche di modulazione e il confronto dei modelli osservati con i profili di segnale noti. Il personale addetto al monitoraggio dello spettro deve determinare non solo quale segnale è presente, ma anche perché è presente e se la sua fonte è autorizzata, interferente o dannosa.
L'identificazione e la caratterizzazione dei tipi di segnale in ambienti con spettro condiviso e congestionato richiedono un sistema di test in grado di effettuare un monitoraggio continuo, l'acquisizione di dati IQ, l'assegnazione di tag di geolocalizzazione e l'analisi post-evento. Il sistema di test integra tipicamente un analizzatore di spettro, un sistema di antenne direzionali o omnidirezionali e un software di monitoraggio o classificazione dello spettro che applica tecniche di riconoscimento di modelli, estrazione di caratteristiche, demodulazione e logica decisionale per classificare i segnali per categoria. Il sistema di test di classificazione deve supportare sessioni di monitoraggio di lunga durata, la registrazione sincronizzata delle misurazioni e la capacità di elaborare sia segnali a banda stretta che a banda larga in condizioni reali. Algoritmi Advanced consentono una separazione accurata degli emettitori sovrapposti e la differenziazione delle trasmissioni legittime dalle interferenze o dalle anomalie.
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