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हाय हमर। ओएफडीएम ट्रांसमिशन

पर हाल ही में एक प्रकाशन के बाद , यह जांचना दिलचस्प हो गया कि हवा पर डेटा प्रसारित करने के लिए यह सबसे अधिक कुशल कैसे होगा। हम विभिन्न प्रकार के मॉड्यूलेशन की कोशिश करेंगे, और देखेंगे कि कौन से अपार्टमेंट या कार्यालय के एक छोर से दूसरे स्थान पर डेटा स्थानांतरित करने के लिए बेहतर हैं। परीक्षणों के लिए, एक लैपटॉप, स्मार्टफोन और मल्टीपीएसके कार्यक्रम पर्याप्त होंगे। जो लोग इस काम में रुचि रखते हैं, उनके लिए कटौती जारी है।

परीक्षणों के लिए, हम मल्टीपीएसके कार्यक्रम का उपयोग करेंगे, जो सुविधाजनक है कि यह बड़ी संख्या में विभिन्न संचार मानकों का समर्थन करता है, दोनों शौकिया (वे दोनों रिसेप्शन और ट्रांसमिशन के लिए उपलब्ध हैं) और पेशेवर (केवल रिसेप्शन उपलब्ध है)। बेशक, लेख को विशाल नहीं बनाने के लिए, मैं केवल सबसे लोकप्रिय प्रकार के मॉड्यूलेशन का चयन करूंगा, और हम देखेंगे कि क्या होता है। मल्टीपीएसके मूल रूप से रेडियो संचार के लिए था ।क्यों साउंड कार्ड को रिसीवर या ट्रांसमीटर से जोड़ा जाना चाहिए, लेकिन कुछ भी वक्ताओं से सीधे सिग्नल को पुन: प्रस्तुत करने से रोकता है। परीक्षण काफी सरल होगा - सादे पाठ "1234567890" को अलग-अलग तरीकों से एन्कोड किया गया है, संकेत एक पीसी पर खेला जाता है, और अपार्टमेंट के दूसरे छोर पर एक स्मार्टफोन द्वारा रिकॉर्ड किया जाता है। बेशक, कोई भी नीचे वर्णित प्रयोगों को दोहरा सकता है, इसके लिए किसी विशेष उपकरण की आवश्यकता नहीं है।

आएँ शुरू करें।

फ़्रिक्वेंसी मॉड्यूलेशन (FSK, फ़्रीक्वेंसी शिफ़्ट कीइंग)

जैसा कि नाम से पता चलता है, मॉड्यूलेशन का सार सिग्नल की आवृत्ति को बदलना है। MultiPSK में उपलब्ध सबसे सरल विधि RTTY है। इस मामले में, हम एक निश्चित गति से दो आवृत्तियों के बीच स्विच करके डेटा संचारित करते हैं। स्पेक्ट्रम पर, यह बहुत स्पष्ट रूप से देखा जा सकता है। आइए देखें कि हवा के माध्यम से प्रसारित होने पर सिग्नल का क्या होता है। शीर्ष पर, मूल संकेत, नीचे से प्राप्त:

स्पष्ट क्षीणन के अलावा, आयाम में एक और अधिक गैर-स्पष्ट परिवर्तन है - संकेत "फटा हुआ" हो गया है, आउटपुट बीट जैसा कुछ निकला है। यह दिलचस्प है कि वे आवृत्ति परिवर्तन के क्षणों में दिखाई देते हैं, ऐसे समय में जब आवृत्ति नहीं बदलती है, आयाम परिवर्तन न्यूनतम होते हैं। यह कहना मुश्किल है कि यह किससे जुड़ा है।

स्पेक्ट्रम की बात करते हुए, यह विकृत था, हालांकि सिद्धांत रूप में, तरंग का अनुमान लगाया जा सकता है:

आइए देखें कि क्या मल्टीपीएसके रिकॉर्डेड ध्वनि को डिकोड कर सकता है। काश, नहीं, आउटपुट सिर्फ "कचरा" है। सामान्य करने और फ़िल्टर करने के विभिन्न प्रयासों ने भी सफलता नहीं पाई:

अगला संकेत जो प्रयास करने के लिए दिलचस्प है, वह है MFSK, एक आवृत्ति मॉडुलन जिसमें आवृत्तियों की संख्या 2x से अधिक है। तस्वीर "पहले" और "बाद" स्थानांतरण पिछले परिणाम के समान है।

हम आयाम धड़कन को भी देखते हैं, शायद ध्वनि फिर से प्रतिबिंब की प्रक्रिया में उत्पन्न होते हैं। लेकिन ध्यान देने योग्य प्लस है - अधिक आवृत्तियों के साथ, सिग्नल का डिकोडिंग बहुत अधिक आश्वस्त है। संकेतों के बीच ठहराव में "कचरा" के अपवाद के साथ, डेटा स्वयं त्रुटि के बिना प्राप्त होता है।

शायद यह संचरण दर या अन्य डिकोडिंग एल्गोरिदम के कारण भी है, लेकिन परिणाम काफी दिलचस्प है।

चरण मॉड्यूलेशन (PSK, फेज शिफ्ट कीइंग)

अगले प्रकार का मॉड्यूलेशन चरण है, जिसमें एक साइनसॉइडल सिग्नल प्रसारित होता है, और चरण को बदलकर जानकारी को एन्कोड किया जाता है।

BPSK संकेत "पहले" और "के बाद" संचरण:

मान्यता परिणाम: वर्ण के 20-40% कहीं, 1234567890 से पता चला था, जैसा कि आप देख सकते हैं, 3, 4, 7 और 9 को प्रतिष्ठित किया जा सकता है।

क्योंकि स्पेक्ट्रम नहीं दिखाया गया है, क्योंकि। BPSK चरण मॉड्यूलेशन के लिए, यह लगभग सीधी रेखा है।

सामान्य विचार, मुझे लगता है, समझ में आता है, और अधिक जटिल प्रकार के संकेतों पर विचार करने का कोई मतलब नहीं है - यह स्पष्ट है कि कोई स्थिर डिकोडिंग नहीं होगी। हालांकि, विशुद्ध रूप से "खेल हित" के लिए, एक एनालॉग सिग्नल पर विचार करें।

SSTV (स्लो स्कैन टेलीविजन)

इसके सार में यह मोड एक फैक्स जैसा दिखता है, और यहां आवृत्ति में परिवर्तन समय के साथ छवि की चमक या रंग को एन्कोड करता है। यह देखना दिलचस्प है कि ट्रांसमिशन के बाद छवि कितनी विकृत है, और क्या यह पठनीय रहेगा।

"पहले" और "बाद में" संकेत:

बिल्ली के साथ एक तस्वीर, और इसे प्राप्त करने का प्रयास:

उचित कल्पना के साथ, बिल्ली की रूपरेखा का अनुमान लगाया जा सकता है। यद्यपि यदि आप कुछ सरल, जैसे कि "ब्लैक स्क्वायर" प्रसारित करते हैं, तो संभवतः छवि को पहचानना आसान होगा। वैसे, यह डिजिटल पर एनालॉग डेटा ट्रांसमिशन के फायदों में से एक है - जहां "अंक" अब काम नहीं करेगा, एनालॉग में, शोर के बीच, मानव आंख या कान एक उपयोगी संकेत को अच्छी तरह से पकड़ सकते हैं।

जोड़: आवृत्ति और समय विशेषताएँ

एनालॉग सिग्नल की बात करें, जैसा कि टिप्पणियों में सुझाया गया है, आप "ट्रांसमिशन चैनल" के आयाम-आवृत्ति की प्रतिक्रिया की जांच कर सकते हैं यदि आप सफेद शोर और ऊंचाई में भिन्न होने वाले टोन की पुनरावृत्ति करते हैं। ऐसा संकेत किसी भी ऑडियो एडिटर में उत्पन्न करना आसान है। परीक्षण के लिए, फ़ाइल को अपार्टमेंट के एक छोर पर खेला गया था, और दूसरे पर रिकॉर्ड बनाया गया था। परिणाम काफी दिलचस्प है, क्योंकि यह भी दिलचस्प है कि उच्च आवृत्तियों को बिल्कुल भी नहीं सुना जाता है (मेरे मामले में सीमा 14KHz के आसपास कहीं है), और उन्हें डेटा ट्रांसमिशन अभी भी सिद्धांत रूप में संभव है:

और आखिरकार, एक छोटी ध्वनि पल्स उत्पन्न होने पर कोई कम दिलचस्प परिणाम प्राप्त नहीं होता है। :

0.01 एस की लंबाई के साथ एक नाड़ी लगाने पर, गूंज लगभग 10 गुना लंबे समय तक रहता है। बेशक, यह भी डेटा दर का चयन करते समय ध्यान में रखा जाना चाहिए।

निष्कर्ष

जैसा कि आप देख सकते हैं, परावर्तन, क्षीणन और अन्य प्रभावों के कारण हवा के माध्यम से ध्वनि का संचरण (शायद पानी के माध्यम से) इतना सरल नहीं है। कार्य के स्पष्ट "तुच्छता" के बावजूद, सिग्नल विरूपण के कारण मज़बूती से डेटा को 10 मीटर तक प्रसारित करना भी इतना सरल नहीं है। MFSK आवृत्ति मॉड्यूलेशन विधि सबसे स्थिर साबित हुई है। और ऐसा लगता है कि यह केवल मैं ही नहीं था, जिन्होंने इसी तरह के प्रयोगों का संचालन किया था, यैंडेक्स पर एक लेख। सक्रियण प्रोटोकॉल का कहना है कि यह डेटा हस्तांतरण की एक ही विधि का उपयोग करता है। लेकिन सामान्य तौर पर, मॉडुलन सरल और गति कम होती है, डेटा के बिना त्रुटियों को प्राप्त करने की संभावना अधिक से अधिक होगी।

जो लोग अपने दम पर प्रयोग करना जारी रख सकते हैं, मल्टीपीएसके इंटरनेट पर खोजना आसान है, इसके द्वारा समर्थित ट्रांसमिशन मानकों की संख्या काफी बड़ी है।

सभी सफल प्रयोग।

अलगाव में मज़ा कैसे करें, या साउंड कार्ड का उपयोग करके डेटा स्थानांतरित करें

फ़्रिक्वेंसी मॉड्यूलेशन (FSK, फ़्रीक्वेंसी शिफ़्ट कीइंग)

चरण मॉड्यूलेशन (PSK, फेज शिफ्ट कीइंग)

SSTV (स्लो स्कैन टेलीविजन)

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निष्कर्ष

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