현장에서 RF 신호를 분류하는 방법
알려지지 않은 이미터 및 알려진 이미터 식별 및 특성화
동적 스펙트럼 환경에서 신호를 분류하려면 다양한 전력 레벨 및 대역폭에 걸쳐 파형 특성, 변조 유형 및 신호 동작을 식별해야 합니다. 정확한 신호 분류는 시간 경과에 따른 신호 존재를 캡처하고, 주파수 및 시간 영역 모두에서 신호가 어떻게 동작하는지 관찰하며, 의도적인 통신을 의도하지 않은 간섭 또는 노이즈와 구별하는 데 달려 있습니다. 여기에는 동상 및 직교(IQ) 데이터 수집, 변조 기능 분석, 관찰된 패턴을 알려진 신호 프로파일과 비교하는 것이 포함됩니다. 스펙트럼 모니터링 담당자는 어떤 신호가 존재하는지뿐만 아니라 왜 존재하는지, 그리고 그 소스가 승인된 것인지, 간섭하는 것인지, 아니면 악의적인 것인지 판단해야 합니다.
공유 및 혼잡한 스펙트럼 환경에서 신호 유형을 식별하고 특성화하려면 연속 모니터링, IQ 데이터 캡처, 지리 위치 태그 지정 및 사후 이벤트 분석이 가능한 테스트 시스템이 필요합니다. 테스트 시스템은 일반적으로 스펙트럼 분석기, 지향성 또는 무지향성 안테나 시스템, 그리고 패턴 인식, 특징 추출, 복조 및 결정 로직을 적용하여 신호를 범주별로 분류하는 스펙트럼 모니터링 또는 분류 소프트웨어를 통합합니다. 분류 테스트 시스템은 장시간 모니터링 세션, 동기화된 측정 로깅, 그리고 실제 조건에서 협대역 및 광대역 신호를 모두 처리하는 기능을 지원해야 합니다. 고급 분석 알고리즘은 중첩된 이미터의 정확한 분리 및 간섭 또는 이상 현상으로부터 합법적인 전송을 구별할 수 있도록 합니다.
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