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2017年3月24日 星期五
‧ 2017\03\24\3S Market Daily 智慧產業新聞
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．基於 SDR 的高解析度、低延遲影像傳輸，在無人飛行器上的應用
Tracking Aircraft over 300 miles away! Mountain + Drone + SDR, Hak5 1609
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來源： ofweek安防網電子工程專輯
整合式射頻（RF）捷變收發器，不僅廣泛用於蜂窩電話基地台的軟體定義無線電（SDR）架構，如多業務分布式接入系統（MDAS）和小基地台單元等，也適用於工業、商業，以及軍事應用中的無線高影像頻傳輸，如無人飛行器（UAV）應用。
本文將剖析使用AD9361／AD93642，3整合成式收發器IC，實現寬頻無線影像信號鏈的過程，以及傳輸的數據量、相應的RF，佔用信號頻寬、傳輸距離和發射功率。
文中還將描述OFDM物理層的實現，並列出用於避免射頻干擾的跳頻時間測試結果。最後，我們將討論Wi－Fi和RF捷變收發器，在寬頻無線應用方面的優缺點
文中還將描述OFDM物理層的實現，並列出用於避免射頻干擾的跳頻時間測試結果。最後，我們將討論Wi－Fi和RF捷變收發器，在寬頻無線應用方面的優缺點
信號鏈
圖1所示為採用AD9361／AD9364和BBIC的簡化無線影像傳輸方案。攝影機捕捉到影像，並透過乙太網、HDMI、USB或其他接口，將影像數據發送至基頻處理器。圖像編碼／解碼可透過硬體或FPGA處理。RF前端包括RF開關，以及連接到可編程整合式收發器的LNA和PA。
圖1．無線影像傳輸示意圖。
需要傳輸多少數據
表1列出了未壓縮數據速率，和壓縮數據速率之間的顯著差異。通過使用高效影像編碼 （HE VC）技術，也就是H．265和MPEG－H第2部分，可以降低數據速率，並節省頻寬。H．264是目前最常用於錄影、壓縮及影像內容分布的格式。它體現了影像壓縮技術的巨大進步，並且在未來有可能接替，現已廣泛使用的AVC（H．264和MPEG－4第10部分）技術。
表1總結了不同影像格式下的，未壓縮和已壓縮數據速率。其假設 條件是影像的位深度為32位，幀速率為60 fps。在1080p的例子中， 壓縮後的數據速率為7．45 Mbps，這樣的數據率，才會更加容易地被基頻處理器和無線物理層進行處理。
表1．壓縮數據速率
信號頻寬
通過改變採樣速率、數位濾波器和抽取參數，AD9361／AD9364可支持的通道頻寬範圍，為低於200 kHz到56 MHz。AD9361／AD9364為 零中頻收發器，具有用來發射複數數據的I通道和Q通道。複數數據含有實部和虛部，分別對應I通道和Q通道，它們位於同一頻段上，因此其頻譜效率是單通道頻譜效率的兩倍。
壓縮影像數據可以映射到I和Q通道，以創建星座點，也就是符號。圖2顯示了一個16QAM的例子，每個星座點符號代表四個二進制比特。
壓縮影像數據可以映射到I和Q通道，以創建星座點，也就是符號。圖2顯示了一個16QAM的例子，每個星座點符號代表四個二進制比特。
圖2． 16 QAM星座圖。
圖3． 星座圖中I和Q數字波形。
圖4． 脈衝整形濾波器響應。
對於單載波系統，I和Q數位波形，在進入DAC之前，需要透過脈衝整形濾波器，使所傳輸的信號在有限頻寬內成形。脈衝整形可使用FIR濾波器，濾波器響應如圖4所示。
為了確保資訊逼真度，必須滿足對應於符號速率的最小信號頻寬。符號速率與壓縮影像數據成正比，如下式所示。對於OFDM系統，應使用IFFT將複數數據，調制到各個子載波上，使其在有限頻寬內傳輸信號。
為了確保資訊逼真度，必須滿足對應於符號速率的最小信號頻寬。符號速率與壓縮影像數據成正比，如下式所示。對於OFDM系統，應使用IFFT將複數數據，調制到各個子載波上，使其在有限頻寬內傳輸信號。
每個符號對應的位數取決於調制階數。
圖5． 調制階數。
所佔用信號頻寬為
其中α表示濾波器的頻寬參數。
根據前面的公式，可以推導出
從而，我們可以計算出RF佔用信號頻寬，如表2中的總結所示。
表2．各種調制階數的RF佔用信號頻寬 （α ＝ 0．5）
AD9361／AD9364可實現56 MHz信號頻寬，支持表2中所有影像格式的傳輸，並且支持更高的幀速率。高階調制佔用的頻寬更小，每個碼元可表示更多的資訊／位，但是解調所需的信噪比 （SNR） 更高。
傳輸距離和發射器功率
在無人飛行器等應用中，最大傳輸距離是一個關鍵參數。但是，保持通信不中止同樣很重要，即使距離較小時也是如此。氧氣、水和其他障礙物（自由空間衰減除外）可能會使信號衰減。
圖6顯示了無線通信通道損耗的模型。
圖6． 無線通信通道損耗模型。
通常將解調或恢復發射器資訊，所需的最小輸入信號 （Smin） 作為接收器靈敏度。獲得接收器靈敏度後，結合某些假設條件，可計算出最大傳輸距離，如下所示：
（S／N）min表示處理信號所需的最小信噪比
NF表示接收器的噪聲系數
k表示玻爾茲曼常數，1．38 × 10–23 joule／k
T0表示接收器輸入的絕對溫度（開爾文） ＝ 290 K
B表示接收器頻寬（單位Hz）
參數（S／N）min與調制／解調階數相關。在相同的信噪比下，低階調制可得到更低的誤碼率，而在相同的誤碼率下，高階調制需要更高的信噪比來解調。
因此，如果發射器離接收器很遠，則接收到的信號較弱，信噪比不足以支持高階解調。為了使發射器保持在線狀態，並使影像格式保持同一視頻數據速率，則基頻應使用低階調制，其代價是增加頻寬。
因此，如果發射器離接收器很遠，則接收到的信號較弱，信噪比不足以支持高階解調。為了使發射器保持在線狀態，並使影像格式保持同一視頻數據速率，則基頻應使用低階調制，其代價是增加頻寬。
這樣有助於確保，接收到的圖像清晰不模糊。幸運的是，我們可透過，具有數位調制和解調功能的軟體定義無線電，來改變調制方式。上述分析基於這樣的假設條件：發射器的RF功率保持恆定。在天線增益相同時，較大的RF發射功率，將能達到更遠處，具有相同接收靈敏度的接收器，儘管如此，最大發射功率應符合FCC／CE輻射標準。
此外，載波頻率也會對傳輸距離產生影響。當波在空間中傳播時，會發生散射損耗。自由空間損耗可由下式確定
其中R為距離，λ為波長，f為頻率，C為光速。因此，在相等的自由空間距離上，頻率越高，損耗越大。例如，相較於2．4 GHz，載波頻率為5．8 GHz時在相同傳輸距離上的衰減將超過7．66 dB。
RF頻率和頻率切換
AD9361／AD9364輸出，覆蓋70 MHz至6 GHz的可編程頻率範圍。這將能滿足大多數NLOS頻率應用，包括不同類型的特許執照和免執照頻段，比如1．4 GHz、2．4 GHz和5．8 GHz。
2．4 GHz頻段已廣泛用於Wi－Fi、Bluetooth以及物聯網 （IoT） 短程通信，因此變得越來越擁擠。該頻段用於無線影像傳輸和控制信號，將會增大信號干擾的幾率和不穩定性。從而導致無人飛行器陷入不良情況，這些情況往往十分危險。
使用頻率切換技術保持乾淨的頻率通道，將確保數據和控制連接更可靠。當發射器覺察到擁擠頻率時，它會自動切換到其他頻帶。例如，兩架同時使用相同頻率，並且近距離工作的無人飛行器，將會相互干擾對方的通信。
自動切換LO頻率，並重新選擇頻段，將有助於維持穩定的無線鏈路。在上電期間自適應選擇載波頻率，或通道是高端無人飛行器的一個傑出特性。
跳频
廣泛應用於電子對抗 （ECM） 的快速跳頻技術，也有助於避免干擾。通常情況下，如果我們想要跳頻，PLL需在程序執行後，重新鎖定。該過程包括寫頻率寄存器，然後經過VCO校準時間，和PLL鎖定時間，因此跳頻間隔約為幾百微秒。
圖7顯示了跳頻發射器的LO頻率從816．69 MHz跳變至802．03 MHz的例子。AD9361用於正常頻率變化模式，發射器RF輸出頻率從814．69 MHz跳變至800．03 MHz，參考頻率為10 MHz。跳頻時間通過E5052B測得，如圖7所示。根據圖7b，VCO校准和PLL鎖定時間約為500 μs。信號源分析儀E5052B可用來捕捉PLL的瞬態響應。
圖7a顯示了瞬態測量的寬頻模式，而圖7b和7d以顯著高解析度顯示了跳頻時的頻率，和相位瞬態測量值。6圖7c則顯示了輸出功率反應。
圖7． 頻率從804．5 MHz跳變至802 MHz，歷時500 μs。
500 μs對於跳頻應用來說，是一段很長的時間間隔。不過，AD9361／ AD9364支持一種快速鎖定模式，通過將合成器編程資訊集（稱為 配置文件）存入器件寄存器，或基頻處理器的儲存空間，可使該過 程比正常頻率變化更快。
圖8顯示了通過快速鎖定模式，使頻率從 882 MHz跳變至802 MHz的測試結果。根據圖8d的相位響應，該時 間可縮短至20 μs以下。相位曲線，參照802 MHz的相位繪製。由於頻率資訊和校準結果，均已保存在配置文件中，因此省去了SPI寫入時間和VCO校準時間。我們可以看到，圖8b顯示了AD9361／AD9364的快速跳頻性能。
圖8顯示了通過快速鎖定模式，使頻率從 882 MHz跳變至802 MHz的測試結果。根據圖8d的相位響應，該時 間可縮短至20 μs以下。相位曲線，參照802 MHz的相位繪製。由於頻率資訊和校準結果，均已保存在配置文件中，因此省去了SPI寫入時間和VCO校準時間。我們可以看到，圖8b顯示了AD9361／AD9364的快速跳頻性能。
圖8．在快速鎖定模式下，頻率在20 μs內從882 MHz跳變至802 MHz。
物理層的實現—OFDM
正交頻分多路複用 （OFDM） 是一種信號調制技術，可將高數據速率調制流，劃分到多個緩慢調制的窄頻密集的子載波上。因此，信號不易受到選擇性頻率衰減的影響。
其缺點是峰均功率比較高，並 且對載波偏移，和漂移比較敏感。OFDM廣泛應用於寬頻無線電通信物理層。
OFDM的關鍵技術包括IFFT／FFT、頻率同步、採樣時間同步、碼元／幀同步。IFFT／FFT可通過FPGA以最快方式實現。子載波間隔的選擇也十分重要。
該間隔不應太小，應足以對抗運動通信中的多普勒頻移；但也不應太大，以便在有限的頻率頻寬內，攜帶更多碼元符號，從而提高頻譜效率。COFDM是指編碼技術和OFDM調制的結合。
COFDM對信號衰減的承受能力較強，並且具有前向糾錯 （FEC）功能，因此可以從任何移動對象，發送影像信號。其編碼技術將會增大信號頻寬，但此代價通常是值得的。
透過將MathWorks基於模型的設計，和自動生成代碼工具，與強大的 Xilinx Zynq SoC，以及ADI公司的整合式射頻（RF）收發器相結合，SDR 系統的設計、驗證、測試和實現，可以比以前更高效，進而提高無線電系統的性能，並縮短上市時間。
相較於Wi－Fi具有哪些優勢？
配備Wi－Fi的無人飛行器，可以很容易地連接到手機、筆電和其他行動設備，因此使用起來非常方便。但是，對於無人飛行器應 用中的無線影像傳輸，FPGA和AD9361解決方案具有很多勝過Wi－Fi 的優點。
首先，AD9361／AD9364在物理層，可透過捷變頻率切換，和快速跳頻避免干擾。而大多數集成Wi－Fi晶片仍工作於擁擠的2．4 GHz 頻段，沒有頻段選擇機制，來確保更穩定地無線連接。
首先，AD9361／AD9364在物理層，可透過捷變頻率切換，和快速跳頻避免干擾。而大多數集成Wi－Fi晶片仍工作於擁擠的2．4 GHz 頻段，沒有頻段選擇機制，來確保更穩定地無線連接。
其次，若採用FPGA和AD9361解決方案，可由設計工程師靈活定義和開發傳輸協議。而Wi－Fi協議為標準協議，基於每個數據包的雙向握手機制。在使用Wi－Fi時，每個數據包必須確認，該包已收到並且包中512字節數據，在收到時完整無缺。
如果丟失一個字節，則整 個512字節數據包，必須重新發送。雖然該協議能夠確保數據的可靠性，但重新建立無線數據鏈路的過程，非常複雜且費時。TCP／IP協議帶來的高延遲，將會造成非即時影像和控制，從而可能導致無人飛行器墜落。
而SDR解決方案（FPGA加AD9361）使用一個單向數據流，也就是說，空中的無人飛行器，可像電視廣播一樣傳輸影像信號。當目標是獲取實時影像時，就沒有重新發送數據包的時間。
再者，對於很多應用，Wi－F i不能保證適當的安全等級。FPGA加 AD9361／AD9364解決方案，利用加密算法和自定義協議，因此不易受到安全威脅的影響。
與此同時，單向廣播數據流，可實現的傳輸距離是Wi－Fi傳輸距離的兩至三倍。軟體定義無線電的靈活性，使得數位調制／解調，可以根據距離需求而調整，並且適應複雜空間輻射環境中變化的SNR。
結論
本文闡述了使用FPGA和AD9361／AD9364解決方案，實現高清無線影像傳輸的關鍵參數。憑借捷變頻段切換和快速跳頻技術，可建立一個更穩定、可靠的無線鏈路，以對抗空間中，日益複雜的輻射環境並減小墜落幾率。
在協議層，該解決方案使用單向傳輸，以縮減無線鏈路的建立時間，並實現低延遲連接，因此更靈活。在農業生 產、電力線檢查及監督等工商業應用中，穩定、安全和可靠的傳輸是成功的關鍵。
在協議層，該解決方案使用單向傳輸，以縮減無線鏈路的建立時間，並實現低延遲連接，因此更靈活。在農業生 產、電力線檢查及監督等工商業應用中，穩定、安全和可靠的傳輸是成功的關鍵。
．自動駕駛成日內瓦車展風向球
Geneva International Motor Show 2017 - Press conference
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來源： 華商報
在近日舉辦的第87屆日內瓦國際車展上，自動駕駛成為本年度車展「風向球」裡的最熱門話題。與前幾年自動駕駛車型寥寥無幾不同，本次車展各大廠商均開闢專區，展示自己的最新自動駕駛概念車及樣車。
德國福斯推出的概念車「I.D.BUZZ」自動駕駛迷你巴士，依靠純電力驅動，使用組合式充電系統（CCS）僅需半小時就能充滿電，續航里程達600公里，最多可容納8人乘坐。
福斯公司啓用了虛擬現實技術，幫助參觀者理解自動駕駛的真實場景。戴上虛擬現實眼鏡，體驗者如同置身於自動駕駛汽車中，身臨其境體驗，如何在城市的大街小巷穿行，如何自動避讓行人。
德國奧迪汽車首席執行官魯伯特·施泰德表示，奧迪研發自動駕駛技術已超過10年，隨著相關技術愈發成熟，奧迪計劃於今年發佈，具備初步自動駕駛功能的新款奧迪A8。
沃爾沃汽車安全中心資深總監馬林·埃克霍爾姆表示，沃爾沃啓動了名為「Drive Me」的自動駕駛研究計劃，今年該公司將在特別規劃的道路中，對自動駕駛汽車進行實際測試。按照規劃，沃爾沃預計將在2021年，量產可實現完全自動駕駛的汽車。
日產汽車歐洲總部，負責高級規劃的總經理斯圖爾特·卡萊加里介紹，日產汽車將於今年在LEAF電動車，和Serena兩款車型中，搭載ProPILOT自動駕駛系統。預計到2018年，這套系統可實現多車道自動駕駛；到2020年，可自動處理通行路口等情況。
．大數據在智慧工業中的應用
Let’s Talk Big Data in manufacturing: transforming the industry and operations
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來源：工業與互聯網
目前，第四次工業革命蓬勃興起，工業發展迅速，產業結構的轉型升級，成為各國提高競爭力的新目標。
從美國的「工業網路」到德國的「工業4.0」，發展策略都提出了相似的技術核心內容，包括大數據、雲端運算、人工智慧等，在內的新技術層出不窮，這些新技術成為帶動產業變革，推動工業經濟創新發展，不可代替的原動力。
從美國的「工業網路」到德國的「工業4.0」，發展策略都提出了相似的技術核心內容，包括大數據、雲端運算、人工智慧等，在內的新技術層出不窮，這些新技術成為帶動產業變革，推動工業經濟創新發展，不可代替的原動力。
大數據和智慧工業，是人類進行生產管理的IT框架上，非常重要的兩方面，兩者顛覆了經典管理學的工業管理原理和中樞維度，這也就是說，人類的管理思想、管理制度和方法，正在發生著一場，自上而下徹底的變革。
大數據時代的特徵
1、方式比數據本身更值錢
在現在的智慧工業中，大數據被大家經常提起。在全球範圍內對大數據的定義裡面，特別強調大數據是企業專有的資訊財產，已經成為企業固有資源的一部分，但我們不僅要關注數據，更要關注數據的處理方式。
數據量自身的大小，並不是判斷數據價值的核心標準，數據的即時性和準確性，才會對數據的價值產生直接的影響，這也是我們需要重視，數據處理方式的重要原因。
數據量自身的大小，並不是判斷數據價值的核心標準，數據的即時性和準確性，才會對數據的價值產生直接的影響，這也是我們需要重視，數據處理方式的重要原因。
2、數據的形式具有多元化
我們對數據形式的常規理解，一般僅局限於結構化數據和非結構化數據。其實，最終的大數據可以從人類和機器兩大核心模組產生，在智慧科技和現代工業相融合的過程中，我們更加提倡多元化的數據形式，讓其能夠為不同的結構化數據進行服務，同時我們需要加強數據的採集、分析，讓它成為智慧工業的核心工作。
3、大數據讓資訊更加透明、透徹
大數據能在現代化的工業供應鏈中，讓我們更準確的把握，從採購、生產、物流到銷售整個過程，能夠幫助我們分析客戶的需求，它的應用場景包括了，即時核心、交易、服務、後台服務等。我們通過手機、傳感器、3D列印機和電腦等載體，可以保障生產，滿足法律法規的要求，改善客戶服務品質，也可以提前預測可能產生的生產經營問題，並作出提前的防範，降低可能產生的損失。
大數據的發展方向
1、理性看待大數據
「工業4.0」的核心是生產、物流、銷售的智慧化，以及互聯網與製造業相結合。隨著傳統數據庫，和數據倉庫的運行越來越緩慢，很難滿足企業的發展需求，這就對大數據的處理，提出的新的要求，數據的靈活性，也成為推動大數據，技術發展的重要推動力。
2、數據湖
現在的大數據領域，被看作是「數據湖」與「數據沼澤」的狀態之爭。無論學術界如何去詮釋，其核心是強調一種，基於對象的數據儲存方式，將收集來的數據，以其最原生的格式(多結構化的)儲存下來留作日後使用。
「數據湖」具有很高的價值定位，它代表了一種可擴展的基礎架構，非常經濟且超級靈活。
「數據湖」具有很高的價值定位，它代表了一種可擴展的基礎架構，非常經濟且超級靈活。
3、自主大數據成為主流
目前，IT行業發展的瓶頸階段正在緩解，很多商戶和科學家，可以借助相關工具，實現對大數據的直接操作，這種自助服務的大數據模式，將成為未來大數據行業發展的一種趨勢。
我們要理性的看待大數據，在關注數據量的同時，更應該重視數據的處理方式。
在工業4.0時代，儘管大數據技術自身在快速的發展，但是它的成長一定是一個長期的過程，在不同的階段，打造不同的互聯網技術，特別在「工業4.0」的變革中，大數據一定是未來企業數據技術的核心紐帶。
在工業4.0時代，儘管大數據技術自身在快速的發展，但是它的成長一定是一個長期的過程，在不同的階段，打造不同的互聯網技術，特別在「工業4.0」的變革中，大數據一定是未來企業數據技術的核心紐帶。
