numpy  ·  31日 12月 2020

    ADALM-PLUTO(pythonで)(1)

    pythonのSpyder環境でADALM-PLUTOを動かしてみます。が、思い通りにいっていないので、その記録。

    CWはそれらしいのが出ていたので、任意の波形を出してみたい。

    1. # -*- coding: utf-8 -*-
    2. # 変数クリア
    3. from IPython import get_ipython
    4. get_ipython().magic('reset -sf')
    5.  
    6. import matplotlib.pyplot as plt
    7. import numpy as np
    8. import scipy.signal as signal
    9. import adi
    10.  
    11. # https://jp.mathworks.com/help/signal/examples/fir-gaussian-pulse-shaping-filter-design.html
    12. def gaussdesign(bt,nsymbol_in_filter=3,nsample_per_symbol=2):
    13.     t_normalized=np.linspace(-nsymbol_in_filter/2,nsymbol_in_filter/2,nsymbol_in_filter*nsample_per_symbol+1)
    14.     a=np.sqrt(np.log(2)/2)/bt
    15.     expindex=-(np.pi*t_normalized/a)**2
    16.     h=np.sqrt(np.pi/a)*np.exp(expindex)
    17.     h=h/np.sum(h)
    18.     return h
    19.  
    20. # シンボル列を引き延ばす
    21. def extend_symbol_to_simulation_sampling_rate(symbols,t_symbol,t_simulation_sampling):
    22.     # シンボル数
    23.     size_of_symbols=symbols.size
    24.     # 最後のシンボルが終わる時間
    25.     end_time=size_of_symbols*t_symbol
    26.     # 計算タイミング
    27.     t=np.arange(0,end_time,t_simulation_sampling)
    28.     # 各シンボルの開始（終了）時間
    29.     t_periods_of_symbols=np.append(0,np.arange(1,size_of_symbols,1)*t_symbol)
    30.     # 結果データ領域確保
    31.     ex_symbols=np.zeros_like(t)
    32.     # 先頭データは入れておく
    33.     ex_symbols[0]=symbols[0]
    34.     # 各シンボルについて、その期間のインデックスを取得し、データを入れ込む
    35.     for i in range(0,size_of_symbols):
    36.         ex_symbols[np.where(t>t_periods_of_symbols[i])]=symbols[i]
    37.     return ex_symbols,end_time
    38.          
    39. # よく使う変数
    40. pi=np.pi
    41. deg2rad=pi/180.0
    42. twopi=2*pi
    43.  
    44. # 設定
    45. f_carrier=2400e6              # 搬送波周波数 in Hz
    46. f_sym=1e6                       # シンボルレート in Hz
    47. m=0.5                           # 変調指数
    48. f_samp_simulation=f_sym*8       # 計算のサンプリングレート in Hz
    49. thetaIB=0*deg2rad         # 搬送波の初期位相(何でもいい) in rad
    50. f_deviation=(m*f_sym)/2         # 周波数偏差 in Hz
    51. n_symbol_constant_tone=24
    52. n_symbol_preamble=16
    53.  
    54. # ガウスフィルタ設定
    55. n_sample_per_symbol=f_samp_simulation/f_sym
    56. BT=0.5
    57. n_symbol_in_filter=float(6)
    58. filter_length=n_symbol_in_filter*n_sample_per_symbol+1
    59. h=gaussdesign(BT,int(n_symbol_in_filter),int(n_sample_per_symbol))
    60. symbols_gf_in_base=np.zeros(int(np.ceil(n_symbol_in_filter/2)))
    61.  
    62. # シンボル列生成 
    63. symbols_in_base=signal.max_len_seq(5)[0] # シンボル
    64. symbols_in_base[0::1]=0
    65. #symbols_in_base[0::2]=1
    66. #symbols_in_base[1::2]=0
    67. symbols_preamble_in_base=np.zeros(n_symbol_preamble)
    68. symbols_preamble_in_base[0::2]=1
    69. symbols_in_base=np.append(symbols_preamble_in_base,symbols_in_base)
    70. symbols_in_base=np.append(symbols_in_base,np.zeros(n_symbol_constant_tone))
    71.  
    72. # 後で使う変数
    73. t_sym=1/f_sym
    74. t_samp_simulation=1/f_samp_simulation
    75. omega_deviation=twopi*f_deviation
    76.  
    77. # シンボルを計算用に拡張
    78. symbols,t_end=extend_symbol_to_simulation_sampling_rate(symbols_in_base,t_sym,t_samp_simulation)
    79. symbols=symbols*2-1 # -1 or +1 にする
    80. symbols_gf,t_end_gf=extend_symbol_to_simulation_sampling_rate(symbols_gf_in_base,t_sym,t_samp_simulation)
    81. symbols_gf=symbols_gf*2-1 # -1 or +1 にする
    82. # ガウスフィルタ適用
    83. symbols_gf=signal.lfilter(h,1,np.append(symbols,symbols_gf))
    84. symbols=symbols_gf[symbols_gf.size-symbols.size::1]
    85.  
    86. # 計算するタイミング
    87. t=np.arange(0,t_end,t_samp_simulation)
    88.  
    89. # 全計算タイミングにおける瞬間的な角速度
    90. omega_in_moment=omega_deviation*symbols
    91.   
    92. # 全計算タイミングにおける瞬間的な位相変化量
    93. phase_change_in_moment=omega_in_moment*t_samp_simulation
    94.   
    95. # 全計算タイミングでの位相
    96. phiIB_t=np.cumsum(phase_change_in_moment)+thetaIB
    97.   
    98. # 送信波形生成
    99. xITX_t=np.exp(1j*phiIB_t)
    100.  
    101. # ADALM-PLUTOの設定
    102. sdr = adi.Pluto()
    103. sdr.tx_lo=int(f_carrier)
    104. sdr.tx_rf_bandwidth=int(f_sym*2)
    105. sdr.tx_hardwaregain_chan0=-10
    106. # 繰り返し送信を有効にする
    107. sdr.tx_cyclic_buffer=1
    108.  
    109. sdr.rx_lo=int(f_carrier)
    110. sdr.rx_rf_bandwidth=int(f_sym*2)
    111. sdr.rx_hardwaregain_chan0=60
    112. sdr.gain_control_mode_chan0='manual'
    113.  
    114. sdr.sample_rate=int(f_samp_simulation)
    115.  
    116. # 送信するデータ
    117. sdr.tx(xITX_t)
    118.  
    119. # 受信
    120. data_rx = sdr.rx()
    121.  
    122. sdr.tx_destroy_buffer()
    123. sdr.tx_cyclic_buffer=0
    124. # オブジェクト解放
    125. print(sdr)
    126. sdr=None
    127.  
    128. # プロット
    129. fig = plt.figure(figsize=(8.0, 6.0))
    130. plt.subplot(2,1,1)
    131. plt.plot(xITX_t.real)
    132. plt.plot(xITX_t.imag)
    133. plt.subplot(2,1,2)
    134. plt.plot(data_rx.real)
    135. plt.plot(data_rx.imag)

     

    これでどうだ！

    ぜんぜんだめーorz