جهاز الاستقبال SDR ، حتى الأرخص ، هو أداة حساسة للغاية. إذا قمت بإضافة هوائي خاص و OpenCV إليه ، فلا يمكنك الاستماع إلى الأثير بشكل معتاد فحسب ، بل يمكنك أيضًا النظر في توزيع المجالات الكهرومغناطيسية في الفضاء. سيتم مناقشة مثل هذا التطبيق المثير للاهتمام في هذه المقالة. انتباه! تحت قطع الكثير من الصور والرسوم المتحركة!هل ترغب في رؤية المجالات الكهرومغناطيسية؟ نعم ، ليس هناك شيء أسهل ،
ها هم: أوافق ، ليس بشكل واضح. حتى إذا تمكنا من رؤية الضوء (الذي تم وصفه أيضًا بواسطة هذه المعادلات) ، فإن الطيف الراديوي لا يمكن الوصول إليه بسهولة. لهذا السبب ، توصلت البشرية إلى العديد من الطرق المختلفة للتجسس على سر الطبيعة هذا ، باستخدام نمذجة الكمبيوتر والتركيبات المتخصصة.يمكن العثور على هذا الأخير داخل أسوار المعاهد العلمية ، وإدارات البحوث للشركات الكبيرة ، وبالطبع الجيش. عادة ما تكون هذه غرفة منفصلة ، محمية من الإشعاع الخارجي بواسطة قفص فاراداي ، ومن الداخل مغطاة بمواد امتصاص الرادار. بعد كل شيء ، لا ينبغي أن يزعجنا الجار الهواة أو الميكروويف غير المقيد عند إجراء مثل هذه التجارب. تسمى هذه الغرفة بغرفة عديمة الصدى. الاسم بالطبع أكثر اتساقًا مع استوديو التسجيل ، ولكن في هذه الحالة ، يشير "صدى" إلى أي انعكاسات داخلية وإعادة انعكاس للموجات الكهرومغناطيسية التي تتداخل مع البحث ويتم إخمادها بلا رحمة. داخل الكاميرا ، من وجهة نظر الهوائي ، أنت في فراغ مطلق ، حيث ينتقل كل الإشعاع إلى مساحات لا نهاية لها يحاكيها جهاز امتصاص لاسلكي ولا يعود شيء., -, , - — , , . «»
, Panasonic. « » — . — .عند إجراء اختبارات التوافق الكهرومغناطيسي ، وتطوير الهوائيات ، وكذلك البحث العلمي المتعلق بالإشعاع الكهرومغناطيسي ، لا يمكن للمرء الاستغناء عن مثل هذه الكاميرات. ومع ذلك ، فإن الكاميرا نفسها ليست سوى جزء من القصة. من بين العناصر الرئيسية الأخرى اللازمة لتسجيل سلوك الموجات الكهرومغناطيسية والهوائيات الخاصة وأدوات القياس باهظة الثمن ، وفي الواقع ، ستكون هناك حاجة إلى ماسح ضوئي ميداني. الماسح الضوئي ليس أكثر من نظام الإحداثيات سيء السمعة مع CNC. يمكنك منح الماسح الضوئي هوائيًا مناسبًا أو مسبارًا للقياس في "يدك" ، ثم الذهاب لشرب القهوة حتى يتجول بعناية حول النقاط التي حددها البرنامج ، وإنشاء صورة جميلة لتوزيع الحقول حول الخزان الجديد أو ، على سبيل المثال ، نمط إشعاع الرادار.ولكن بالعودة إلى النقطة الرئيسية. لقد حدث ذلك أنه بعيدًا عن المصادر ، في الفضاء الفارغ ، تبدو الحقول الكهرومغناطيسية مملة جدًا. شيء من هذا القبيل: في
حين أن معظم الأشياء السحرية والمثيرة للاهتمام تكمن في مناطق تتشكل فيها الموجات (بالقرب من المصادر) ، أو تتفاعل مع الأشياء. عادة لا تتجاوز هذه المناطق أبعاد الطول الموجي للانبعاث الراديوي ، الذي يشارك في التجربة ، وتسمى المنطقة القريبة من المجال. لا شك أن التحقيقات في الحقول القريبة هي واحدة من أكثر المجالات فضولًا ، وبالطبع لا يمكنهم البقاء طويلًا فقط خلف الجدران المحمية للمنظمات الكبيرة.أدرك المتحمسون بسرعة أنه من أجل رسم خرائط الحقول على نفس المبدأ كما هو الحال في الكاميرات الاحترافية ، يمكنك بناء الماسح الضوئي الإحداثي الخاص بك ، أو حتى أبسط ، تكييف الطابعات ثلاثية الأبعاد في كل مكان لهذا الغرض. لماذا ، حقا ، كتبوا مقالا علميا حول هذا الموضوع.
طابعات ثلاثية الأبعاد ، حيث بدلاً من الطارد (أو معها) يتم تركيب مجسات قياس وهوائيات. يظهر أعلاه كيف يتغير معامل الاقتران لهوائيين دائريين: واحد القياس ، والآخر الموجود على طاولة الطابعة (ما يسمى بمعلمة S21) في الفضاء. فيما يلي مثال لبناء توزيع مجال مغناطيسي عالي التردد على شال اردوينو.على الرغم من أن الماسحات الضوئية محلية الصنع ليست في البيئة المعقمة الكهرومغناطيسية للغرف عديمة الصدى ، إلا أنها لا تزال قادرة على تحقيق نتائج مثيرة للاهتمام. وإذا تم في المثال الأول من الصورة أعلاه استخدام محلل محترف مكلف لجمع البيانات (مقالة علمية ، بعد كل شيء) ، في الحالة الثانية ، يكلفون جهاز استقبال SDR غير مكلف ، مما يجعل هذه التجارب أكثر بأسعار معقولة. ومع ذلك ، لن نتطرق إلى الطابعات ثلاثية الأبعاد ، فقد تعبوا بالفعل من كل شيء بالترتيب.قرر مؤلف المشروع الثاني من الصورة ، تشارلز جراسين ، تبسيط العملية أكثر ، والتخلص تمامًا من أي نظام إحداثيات ، مثل عنصر ضخم إضافي ، يعرض تتبع حركة هوائي القياس باستخدام OpenCV. يبدو النظام الذي ابتكره كما يلي:
مخطط التثبيت لتعيين الحقول الكهرومغناطيسية باستخدام جهاز استقبال SDR و OpenCV.كاميرا مثبتة فوق الكائن الذي نريد رؤية مجاله. يحدد البرنامج النصي كيف يبدو الهوائي الخاص بنا ، ثم نرسمه ، مثل الفرشاة تمامًا ، في المناطق التي نريد رؤية الحقل فيها. تذهب الإشارة من الهوائي إلى مستقبل SDR ويقارن نص الثعبان بين موقع الهوائي في الإطار ومستوى إشارة جذر متوسط التربيع من جهاز الاستقبال. وبعد ذلك نحصل على صورة جميلة مع توزيع الحقول. بالطبع ، يقتصر هذا النهج حتى الآن على طائرة واحدة ، ولكن هذا لا يجعلها أقل إثارة للاهتمام. دعونا نبني هذا النظام ونتحقق من كيفية عمله ، نظرًا لأن الكثير من التفاصيل غير مطلوبة لذلك.أولاً ، نقرر ما الذي سنقيسه بالضبط. على الرغم من حقيقة أن المجالات الكهرومغناطيسية هي ظاهرة واحدة ، يمكننا أن ننظر بشكل منفصل إلى كل من مكوناتها الكهربائية والمغناطيسية. سيتطلب كل نوع هوائي قياس خاص به. مثل مؤلف النص الأصلي ، قمت بعمل هوائي مسبار لمجال مغناطيسي وفقًا للمخطط أدناه:
مخطط لتصنيع مسبار مغناطيسي وأمثلة قمت بها. إذا أخذت تعيين الحقول على محمل الجد ، فقم بعمل الكثير من الهوائيات بأحجام مختلفة - في متناول اليد. حتى لو لم يخرج بهوامش ، سيكون هناك مجموعة جيدة لتفجير فقاعات الصابون.هذا التصميم معروف جيدًا لهام تحت اسم هوائي حلقة ، ومع ذلك ، على عكس الإخوة الأكبر سنا ، لا يجب أن يتطابق هذا الهوائي مع جهاز الاستقبال ، مما يبسط بالتأكيد حياتنا. كأساس للمسبار ، من الأفضل استخدام كبل متحد المحور صلب أو شبه صلب ، ولكن من حيث المبدأ ، يمكنك القيام بأي شيء تقريبًا. لا تلعب معاوقة الكابلات دورًا. المهم هو حجم الهوائي ، كما سنرى لاحقًا.لتوضيح كيف يشعر المسبار بالمكونات المختلفة للمجال الكهرومغناطيسي ، قمت بنمذجته في CST:
, , . — , ( ). . .حتى مع ظهور مظهرين لكيان واحد ، يتفاعل المجالان الكهربائي والمغناطيسي مع الهوائي بطرق مختلفة. الفجوة في الجديلة التي صنعناها من الأعلى ليست سوى مكثف هواء. كما يليق بالمكثف ، فإنه يركز المجال الكهربائي في فجوته. المجال المغناطيسي ، بسبب تناظر الهيكل ، لديه الحد الأقصى داخل الحلقة. وبالتالي ، إذا أردنا قياس الأخير ، يكفي وضع الحلقة الموازية للكائن المقاس. وهذا ما تحتاجه لالتقاطه في الإطار باستخدام OpenCV! لذا ، بعد أن يصبح الهوائي جاهزًا ، أضف اللمسة النهائية. سنقوم بتحسين التعرف البصري باستخدام تقلص الحرارة السوداء أو الشريط الكهربائي. هنا عملي:
بالنسبة لأكبر هوائي (بقطر 5 سم) ، لم يكن هناك انكماش بالحجم المطلوب. ومع ذلك ، في النهاية لم أستخدمه. سيعطي الأسود تباينًا كبيرًا مع الخلفية البيضاء بحيث يسهل OpenCV رؤية الهوائي الخاص بنا.بعد ذلك ، تحتاج إلى الحصول على كاميرا ويب وتثبيتها على نوع من الحامل ثلاثي القوائم. إذا لم يكن لديك فجأة كاميرا ويب ، فإن الهاتف الذكي الذي يعمل بنظام Android مع تطبيق DroidCam مناسب أيضًا. يتم توصيل الهوائي بجهاز استقبال SDR ، وهو بدوره ، بالكمبيوتر. الجهاز جاهز لهذا.قم بتنزيل البرنامج النصي camera_emi_mapper.py . وسوف تتطلب مكتبة برمجية مفتوحة للرؤية الحاسوبية و pyrtlsdr المكتبات إلى العمل.. تعليمات التثبيت المفصلة متوفرة على الرابط المعين. يرجى ملاحظة أنه إذا كنت تستخدم Windows ، فيجب أن تكون مكتبات pyrtlsdr بنفس عمق البت مثل إصدار python على نظامك. يتم تشغيل البرنامج النصي بواسطة الأمر:python3 camera_emi_mapper.py -c 1 -f 100
يسمح لك العلم -c بتحديد كاميرا إذا كان لديك العديد منها ، ويقوم العلم -f بتعيين التردد الذي سيتم فيه مراقبة حجم الإشارة (بالميغاهرتز). إذا كان كل شيء يعمل ، فسوف نرى الصورة من كاميرا الويب. بالنسبة لتجربة الاختبار الأولى ، قمت بوضع جهاز OSA103 الخاص بي في الإطار ، وقم بتشغيله في وضع المولد عند 100 ميجاهرتز :
نضغط R حتى يتذكر النص النصي صورة الخلفية ، ثم نضع حلقة في منطقة المسح. بعد ذلك ، باستخدام مفتاح S ، يمكنك تحديد هوائينا بالطريقة التالية:
بعد تأكيد اختيارك باستخدام مفتاح Enter ، سيبدأ التقاط البيانات من الكاميرا وجهاز استقبال SDR على الفور. حسنًا ، وكالعادة ، كل شيء يسير بشكل خاطئ:
لفهم ما تراه OpenCV ولماذا لا يعمل الالتقاط كما ينبغي ، لم أكن أسطر الأسطر التالية من البرنامج النصي:
يفتحان نافذتين إضافيتين حيث يمكنك رؤية مدى تباين الهوائي مع صورة الخلفية. يتم تعديل هذا التباين من خلال القيمة في العتبة :
thresh = cv2.threshold(frameDelta, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
في الأصل كان 15 ، قمت بزيادة هذه القيمة إلى 50 ، وبدأ التقاط الهوائي بثقة. يجب تحديد هذا الرقم اعتمادًا على الإضاءة في الإطار. في الوقت نفسه ، جربت سطوع الهوائي ، حيث يتم الخلط بين الأسود وأحيانًا بمربع كبير FPGA. بعد هذه التصحيحات ، بدأ كل شيء في العمل مثل الساعة:
عند اكتمال الفحص ، تحتاج إلى الضغط على Q وسيبني النص النصي توزيع الحقل. في هذه الحالة تكون النتيجة كما يلي:
بصراحة - القليل من المفهوم ، كل شيء تبين أنه ضبابي ومع نوع من الطلاق. لا يعني أنني كنت أتوقع نتيجة رائعة ، لكنني أرغب في رؤية شيء أكثر تحديدًا ، على سبيل المثال ، أي الدوائر الموجودة في الجهاز تشارك في الجيل. ومع ذلك ، فإن رسم خرائط المجالات الكهرومغناطيسية يجب أن يعطي إجابات على الأسئلة وليس إنشاء أسئلة جديدة. نظرت مرة أخرى إلى الرمز ورأيت أن صورة الحقل كانت ضبابية للغاية أثناء البناء. لقد قمت بتقليل هذا التأثير بتغيير قيمة سيجما من 7 إلى 2:
blurred = gaussian_with_nan(powermap, sigma=2)
أيضا ، استبدلت كائن القياس. لاختبار الطريقة ، تحتاج إلى شيء أبسط كموضوع اختبار ، وجهاز بهيكل داخلي معقد غير مناسب لهذا. علاوة على ذلك ، يجب معرفة توزيع المجال المغناطيسي للتردد اللاسلكي للكائن الجديد مقدمًا بحيث يكون من الواضح ما إذا كان النص يظهر الحقول بشكل صحيح أم لا. نفس الحلقة المغناطيسية تتناسب تمامًا مع هذا المعيار. كما رأينا سابقًا ، في حلقة ، يتركز المجال المغناطيسي داخل حلقته. لذا ، عند المسح ، يجب أن نراه. قمت بلحام دائرة رنين مربعة بسيطة على شكل رقائق نحاسية ومكثف:
, . , . , .قد يكون لديك سؤال - كيف يمكننا رؤية الحقل بهذه الطريقة ، إذا لم يكن هناك أي مصدر هنا! والشيء هو أننا محاطون بالضوضاء البيضاء (نفس "الضجيج" الذي نسمعه عندما لا يتم ضبطها على محطة مفضلة) ، وفي طيفها هناك بالفعل أي ترددات مطلوبة. إذا جعلنا هوائي القياس قريبًا من دائرة الرنين ، فسيصبح أكثر عرضة للضوضاء عند تردد الرنين لهذه الدائرة نفسها. جهاز استقبال SDR حساس للغاية لدرجة أنه يمكن استخدامه لقياس الحقول في الأشياء السلبية! لنجرب ما يحدث:
حاولت أن أتصرف بحذر شديد ، لكنني ما زلت في هذه العملية غيرت قليلاً الورقة التي تم لصق الكفاف عليها. ومع ذلك ، لم تكن النتيجة سيئة. يمكنك قيادة مسبارنا بشكل أسرع. كما أفهمها ، تعتمد سرعة معالجة البيانات فقط على أداء الكمبيوتر ورعاش يديك. على أي حال ، فإن بطاقة الفيديو الخاصة بجهاز الكمبيوتر المحمول قد تعرضت للضغط بشكل ملحوظ أثناء عملية الاختبار. نعم ، وقمت أيضًا بتغيير خريطة الألوان إلى بلازما ممتعة للعيون:
يبدو أن الممارسة تتزامن مع النظرية وأسلوب العمل. نرى المجال المغناطيسي حيث كان متوقعًا - داخل الدائرة. في الوقت نفسه ، تملي دقة صورتنا بشكل مباشر حجم هوائي القياس ، وهذا هو السبب في أن الحقول بعيدة قليلاً عن مكانها ماديًا. وهذا هو سبب أهمية حجم الهوائي ، لأن حجم هذا التحول سيعتمد عليه. من الواضح أيضًا أن التغيير في اتجاه حركة الهوائي يشوه الصورة. وذلك لأن عملية "الرسم" تذكرني بشيء من الشك:
قياساً على المثال أعلاه ، تعطي الطريقة دقة جيدة في اتجاه حركة الهوائي. ولكن مع كل تغيير في هذا الاتجاه ، يتسلل خطأ إلى البيانات في شكل إزاحة لصورة المجال. لقد حلقت حول نفس المخطط ، ولكن هذه المرة بشكل قطري ، مما أظهر مرة أخرى هذا العيب. بالمناسبة ، تم تنفيذ كلا المسحين بتردد 87 ميغاهيرتز.
لسوء الحظ ، أنا مبرمج للغاية ، لأنني لم أحسب بعد كيفية تعديل الشفرة لإصلاح هذا الخطأ. بدلاً من ذلك ، يمكنني تقديم منهجية تأليف موجزة لقياس الحقول. نسميها تقنية ضربة واحدة:
كل شيء بسيط - إذا كان هناك اتجاه واحد ، فلا توجد أخطاء. بالطبع ، في حين أن هذا يحد من نطاق التطبيقات المحتملة أكثر ، ولكننا سنكون على يقين من أن الحقول المرصودة تتوافق إلى حد ما مع الواقع. الآن ، مع إدراك كيفية القياس بشكل صحيح ، يمكنك محاولة مسح شيء آخر. على سبيل المثال ، هل تعلم أن الدائرة الرنانة ، مثل الدائرة المعروضة بالفعل ، يمكن إجراؤها بدون موصلات على الإطلاق؟ كما قلت بالفعل ، يتدفق تيار عالي التردد من خلال مكثف ، مما يعني أنه يمكنك تجميع دائرة رنين باستخدامها فقط وليس أكثر. قم بزيادة المكثف عقليًا عدة مرات واحصل على قطعة من السيراميك تقوم أيضًا بتوطين المجال المغناطيسي بالقرب منه (بفضل الزملاء من ITMO للعينة المقدمة). تردد المسح 254 ميجا هرتز.
تجدر الإشارة إلى عيب آخر في الطريقة - يجب أن تكون المسافة من الجسم إلى الهوائي هي نفسها بشكل مثالي ، وإلا لن تكون صورتنا للحقول في الطائرة ، مما يعني أنها ستشوه. نظريًا ، أعتقد أنه يمكن أيضًا إصلاح ذلك باستخدام OpenCV ، من خلال تتبع التغيير في حجم الهوائي في الإطار.من أجل العرض النهائي ، جمعت مثل هذا الشيء الأكثر تعقيدًا:
هذا هو مرشح تمرير منخفض منخفض متعدد المراحل ، ويمكن أيضًا أن يطلق عليه خط نقل ، أو حتى مادة خام (ذات امتداد كبير جدًا). يبدو مخطط الدائرة كالتالي:
نظرًا لوجود الكثير من العناصر الرنانة في هذا الهيكل ، فإنه يحتوي أيضًا على الكثير من ترددات الرنين (تقاس بواسطة الجهاز من التجربة الأولى). كل حد أدنى من الرسم البياني هو صدى في الطيف:
تسمى هذه الرنين بأشكال eigenmodes. ولكل منها صورة فريدة من نوعها عن الحقول. ولكن على الرغم من ذلك ، يتم توصيلها جميعًا من خلال انتظام معين ، أي عدد الموجات التي تلائم الهيكل ، والتي تكون مرئية بوضوح عند المسح:
بعد حساب عدد قمم المجال ، يمكنك تسمية رقم الوضع بدقة. كما أنه توضيح رائع لكيفية تقليل المجالات الكهرومغناطيسية لسرعتها داخل المواد. بعد كل شيء ، سرعة الموجة أقل - المزيد من قمم المجال تناسب الصورة. في رأيي ، مساعدة بصرية رائعة.كما ترون ، تبين أن فكرة عبور SDR و OpenCV جيدة جدًا. والأهم من ذلك ، يجلب هذا الاتحاد لمسة إبداعية لعملية القياس الممل والرتيبة. أعتقد أنه في المستقبل يمكن أن يجعل دراسة المجالات الكهرومغناطيسية تجربة أكثر إثارة ، وكذلك أن تصبح مساعدة جيدة للمختبرات المنزلية.