Выписка из егрп где получить: Как получить сведения из ЕГРП

Содержание

Как быстро получить выписку из ЕГРП?

Для совершения сделки или другого действия юридического характера, объектом которого является недвижимость, гражданину или компании обязательно потребуются официальные сведения о ней. Такая информация содержится в реестре ЕГРП, откуда по запросу может быть выдана выписка с основными данными об имуществе и его владельцах.

Иногда, такой документ нужен срочно, буквально в течение нескольких дней или даже часов. На карту ставятся большие деньги и серьезные проекты, поэтому важно найти самый быстрый способ как получить выписку из ЕГРП? Существует ли легальная возможность для этого и что необходимо сделать?

На данный момент можно выделить три наиболее распространенных варианта оформить выписку из ЕГРП. Каждый из них имеет свои выгоды и недостатки:

  1. Первый и самый очевидный — это самостоятельно подать заявление в Управление Росреестра (можно через МФЦ, если такой центр открыт в Вашем городе). Преимущество данного способа — это, прежде всего, возможность оформления выписки «живыми» подписями и печатью ответственного органа и его специалистов. Но к быстрым этот вариант не отнесешь, так как придется потратить время на изучение требований к заполнению заявления, на его составление, подачу и сбор сопроводительных документов. Есть риск, что при проверке Вашего запроса будут выявлены ошибки и его придется переделывать заново. Если опыт такого получения выписки уже был, то все может пройти без задержек и информация будет у Вас на руках примерно через 1-3 дня.
  2. Второй вариант объективно считается более оперативным, так как все сведения можно запросить в онлайн-режиме через интернет. Для этого нужно зайти на портал Росреестра и следовать инструкции, приведенной в специальном разделе. Вы имеете право выбрать любой из способов доставки — заказным письмом или, если выписка нужна действительно срочно, то по e-mail.
  3. И, наконец, профессиональную помощь в этом вопросе готовы оказать фирмы-посредники. Они будут также действовать выше описанными способами, но при этом существенно ускорят любой вариант процедуры за счет знаний теории права, «подводных камней» при оформлении и подаче запроса, налаженных деловых связей с уполномоченными органами. Более того, при необходимости, они дадут своевременные советы о том, как лучше и выгоднее действовать в той или иной ситуации.

Не ошибитесь с выбором способа, ведь это может стоить Вам, к примеру, сорванной сделки. Если нет опыта в получении выписок из ЕГРП, то лучше немного доплатить и поручить эту процедуру профессиональным юристам.

Нужна ли выписка ЕГРН для прописки по месту жительства?

Для прописки постоянной или временной нужна выписка из ЕГРН, т.к. документ заменил свидетельство о праве собственности. Полный список документов утвержден Постановлением Правительства РФ. Расскажем подробнее о том, какие документы необходимы и для чего нужна выписка из ЕГРН.

Необходимые документы для прописки

Пакет документов включает в себя:

  • паспорт собственника;
  • паспорт/свидетельство о рождении прописываемого лица;
  • заявление на специальном бланке о регистрации по месту жительства;
  • выписка ЕГРН;
  • документ, подтверждающий основание для регистрации;
  • согласие пользователей помещения, если квартира принадлежит вселяющему лицу по договору социального найма.

Зачем нужна выписка из ЕГРН

Выписка из ЕГРН для прописки была нужна не всегда. До 2016 года собственник получал на недвижимость свидетельство на право собственности. Затем документ заменила выписка из ЕГРП. В 2017 году был создан Единый государственный реестр недвижимости. Сегодня вся информация о собственниках, характеристиках недвижимости хранится в ЕГРН. Получить ее может любое лицо, т.к. сведения не относятся к тайным.

Если вы задаетесь вопросом: нужна ли выписка из ЕГРП для прописки? То ответ – нет, не нужна, т.к. на смену ЕГРП пришел новый вид реестра – ЕГРН. Выписка полностью заменила свидетельство на право собственности. Благодаря документу сократились сроки получения прописки. Выписку можно заказать в любой момент. Для совершения юридически значимых действий теперь не нужно постоянно носить при себе свидетельство.

Какая выписка ЕГРН нужна для прописки

Перед тем как прописаться по месту жительства необходимо заказать выписку ЕГРН. Документ может содержать открытую информацию или закрытую. Справка с открытой информацией предоставляется любому обратившемуся лицу. С закрытой – только собственнику недвижимости.

Для регистрации предоставляется выписка, содержащая следующие данные:

  • ФИО собственников;
  • характеристики недвижимости – адрес, вид помещения, площадь и пр.;
  • этапы перехода права собственности от одного владельца к другому.
  • дату регистрации жилья;
  • кадастровую стоимость;
  • дату перехода права;
  • обременения и ограничения.

Выписка ЕГРН выдается не только тем, кто вступил в право собственности после 2017 года, но и в других случаях.

Срок действия выписки

При подаче документов важно учитывать срок выписки ЕГРН для прописки. Хотя в российском законодательстве не регламентирован срок, после которого справка становится недействительной, государственные органы устанавливают свои правила. Обычно выписку не принимают через месяц после выдачи. За это время собственник может смениться, и данные станут не актуальными.

Как получить выписку

Выписка выдается в электронном и бумажном виде. Электронная выписка из ЕГРН для прописки подходит ничуть не меньше, чем бумажная.

Бумажная справка выдается в Росреестре или МФЦ. При обращении в государственный орган будьте готовы к тому, что выдадут документ не сразу. Придется посидеть в очереди и после подачи документов срок ожидания составит около 5 рабочих дней.

Выписку ЕГРН можно заказать на сайте Росреестра. Сделать это достаточно сложно, т.к. интерфейс ресурса оставляет желать лучшего. Для получения информации придется заполнить множество полей и оплатить госпошлину. Выписка поступит на электронную почту в течение 3-х дней.

Оптимальный вариант заказа электронной выписки – обратиться на сайт егрпонлайн.рф. Площадка напрямую запрашивает информацию в Росреестре. Выписка поступает на указанную электронную почту в течение часа после подачи заявки. Документ можно пересылать заинтересованному лицу и распечатывать.

Как получить выписку ЕГРП в Москве и Московской области?

При оформлении сделок, связанных с куплей-продажей или обменом жилья, подтверждением прав наследования, очень важно иметь исчерпывающую информацию об объекте договора. В противном случае велик риск стать жертвой мошеннических действий со стороны неблагонадежных партнеров. Получить все необходимые сведения можно, заказав выписку из Единого государственного реестра прав на недвижимое имущество (теперь она называется — выписка ЕГРН).

Выписка ЕГРН (по старому ЕГРП): для чего она нужна?

Не секрет, что стоимость жилья в столице достаточно высока. Примерно ту же картину можно наблюдать, если проанализировать рынок недвижимости Московской области. Прямо пропорционально ценам на недвижимость в данном регионе растет и количество мошенников. А выписка из ЕГРП, пусть и не является панацеей, но, тем не менее, существенно снижает риск потери средств в ходе оформления сделки. Какие же сведения содержит данный документ?

Важно учитывать, что выдает эту справку соответствующее отделение Госреестра, регламентируются данные филиалы согласно территориального принципа.

ЕГРП СЗАО Москвы, к примеру, предоставляет сведения об объектах недвижимости, расположенных в Северо-Западном округе.

Различают простую и расширенную выписку. Простую может получить любое заинтересованное лицо, предварительно оформив официальный запрос в ЕГРП СЗАО. Такая выписка содержит данные о месторасположении объекта, его владельце и возможных совладельцах. Важной информацией являются также сведения, которые касаются возможности передачи прав собственности третьим лицам. Допустим, человек собрался приобрести квартиру в Западном административном округе Москвы. Сегодня достаточно распространена практика кредитных займов, которые, как правило, выдаются под залог имущества. А значит, сейчас никто не застрахован от того, чтобы приобрести жилье, которое в результате окажется залогом чужого кредита. А вот своевременно полученная выписка из ЕГРП ЗАО поможет избежать такой ситуации.

Что же касается расширенной выписки, то ее могут заказать только некоторые категории граждан. Прежде всего, потребовать более подробную информацию в представительстве ЕГРП Москва ЗАО может сам владелец продаваемой жилплощади либо его доверенное лицо. Кроме собственника, эти сведения вправе получить также соответствующие государственные структуры, четкий перечень которых регламентирован законодательством РФ. Данная справка, помимо вышеуказанных сведений, содержит полную информацию о владельце объекта недвижимости (включая его паспортные данные), перечень всех объектов, которыми владеет собственник жилья, а также сведения о его дееспособности (полной или частичной).

Как получить выписку ЕГРП?

Самый долгий и хлопотный способ получения подобной справки — это самостоятельное оформление выписки. Для того чтобы подать заявление на получение документа, потребуется лично отправиться в ЕГРП ЮЗАО или ЗАО, в зависимости от района регистрации недвижимости. После подачи заявки нужно будет оплатить госпошлину и настроиться на пятидневное ожидание результата. Вполне логично, что на каждом этапе придется выстаивать длинные очереди под кабинетами госучреждений.

Гораздо проще поручить это дело специалистам. Клиент в этом случае должен будет только предоставить представителю компании необходимую информацию, и опытные юристы уже самостоятельно обратятся в соответствующее отделение Госреестра —

ЕГРП САО, ЗАО, ЮЗАО и др. Сроки получения выписки при этом также существенно сокращаются.

Недавно появилась такая услуга, как получение выписки ЕГРП посредством сети интернет. Благодаря данному сервису еще больше упростилась процедура подачи заявки, а чтобы оформить запрос, потребуется только зарегистрироваться на сайте юридической фирмы, указать район размещения объекта (к примеру, ЕГРП СВАО) и реквизиты для связи.

Generation 3 USRP Build Documentation

Зависимости и требования

Зависимости

Для системы сборки USRP FPGA требуется UNIX-подобная среда со следующими зависимостями

Следующие USRP работают с бесплатными версиями WebPack:

Какая FPGA есть в моем USRP?

  • USRP B200: Спартанский 6 XC6SLX75
  • USRP B200mini: Спартанец 6 XC6SLX75
  • USRP B210: Спартанский 6 XC6SLX150
  • USRP X300: Kintex 7 XC7K325T (7-я серия)
  • USRP X310: Kintex 7 XC7K410T (7-я серия)
  • USRP E310: Zynq-7000 XC7Z020 (7-я серия)
  • USRP E320: Zynq-7000 XC7Z045 (7 серия)
  • USRP N300: Zynq-7000 XC7Z035 (7-я серия)
  • USRP N310 / N320: Zynq-7000 XC7Z100 (7 серия)
  • USRP X410: RFSoC XCZU28DR (UltraScale +)

Требования

Настройка среды сборки

Загрузите и установите Xilinx Tools

Загрузите и установите Xilinx Vivado или Xilinx ISE на основе целевого USRP.

  • Рекомендуемый каталог установки — / opt / Xilinx / для Linux и C: \ Xilinx в Windows.
  • Ознакомьтесь с требованиями Xilinx для технологии FPGA, используемой вашим устройством USRP.
  • Возможно, вам потребуется приобрести лицензию на синтез и реализацию у Xilinx для создания некоторых проектов USRP.
  • Возможно, вам потребуется приобрести лицензию на моделирование у Xilinx для запуска некоторых тестовых стендов.

Загрузите и установите ModelSim (необязательно)

Если вы предпочитаете использовать ModelSim, загрузите и установите Mentor ModelSim, используя ссылку выше.

  • Рекомендуемый каталог установки — / opt / mentor / modelsim для Linux и C: \ mentor \ modelsim в Windows
    • .
  • Поддерживаемые версии: PE, DE, SE, DE-64 и SE-64
  • Возможно, вам потребуется получить лицензию от Mentor Graphics для запуска ModelSim
    • .

Настройка зависимостей сборки в Ubuntu

Вы можете установить все зависимости через диспетчер пакетов:

 sudo apt-get install python bash build-essential doxygen

Фактическая команда может отличаться.

Настройка зависимостей сборки в Fedora

Вы можете установить все зависимости через диспетчер пакетов:

 sudo yum -y install python bash make doxygen

Фактическая команда может отличаться.

Настройка зависимостей сборки в Windows (с помощью Cygwin)

ПРИМЕЧАНИЕ : Windows поддерживается только с Vivado. Система сборки не поддерживает Xilinx ISE в Windows.

Загрузите последнюю версию на Cygwin (64-разрядная версия предпочтительнее для 64-разрядной ОС) и установите ее, следуя этим инструкциям.Также требуются следующие дополнительные пакеты, которые можно выбрать в установщике с графическим интерфейсом.

 python3 patchutils bash make gcc-core doxygen

Инструкции по сборке (только Xilinx Vivado)

Конструктор на основе Makefile

  • Перейдите в / fpga / usrp3 / top / {project} , где {project} — это:
    • x300: Для USRP X300 и USRP X310
    • e31x: Для USRP E310
    • e320: Для USRP E320
    • n3xx: Для USRP N300 / N310 / N320
    • x400: Для USRP X410
  • Чтобы добавить vivado в PATH и настроить среду сборки Ettus Xilinx, запустите
    • source setupenv.sh (если Vivado установлен по пути по умолчанию / opt / Xilinx / Vivado) OR
    • исходный файл setupenv.sh --vivado-path = (где VIVADO_PATH — путь установки не по умолчанию)
  • Чтобы создать двоичный поток битов конфигурации, запустите make , где цель специфична для каждого продукта. Чтобы получить список поддерживаемых целей, запустите make help .
  • Выходные данные сборки будут специфичны для продукта и будут расположены в каталоге / fpga / usrp3 / top / {project} / build .Запустите make help для получения дополнительной информации.

Утилиты окружающей среды

Среда сборки также определяет множество простых в использовании утилит. Пожалуйста, используйте страницу справки по утилите Vivado для получения списка и информации об использовании

Инструкции по сборке (только Xilinx ISE)

Конструктор на основе Makefile

  • Чтобы добавить xtclsh в PATH и настроить среду сборки Xilinx, запустите
    • source /Xilinx/14.7/ISE_DS/settings64.sh (64-битная платформа)
    • исходный код /Xilinx/14.7/ISE_DS/settings32.sh (32-разрядная платформа)
  • Перейдите к / fpga / usrp3 / top / {project} , где {project} :
    • b200: для USRP B200 и USRP B210
    • b200mini: для USRP B200mini
  • Чтобы создать двоичный поток битов конфигурации, запустите make , где цель специфична для каждого продукта.Чтобы получить список поддерживаемых целей, запустите make help .
  • Выходные данные сборки будут специфичны для продукта и будут расположены в каталоге / fpga / usrp3 / top / {project} / build . Запустите make help для получения дополнительной информации.

Цели и результаты

B2x0 Цели и выходы

Поддерживаемые цели
  • B200: Создает дизайн USRP B200.
  • B210: Создает дизайн USRP B210.
Выходы
  • build / usrp_ <продукт> _fpga.бит : битовый поток конфигурации с заголовком
  • build / usrp_ _fpga.bin : битовый поток конфигурации без заголовка
  • build / usrp_ _fpga.syr : системный отчет Xilinx
  • build / usrp_ _fpga.twr : отчет Xilinx по времени

X3x0 Цели и выходы

Поддерживаемые цели
  • X310_1G: USRP X310. 1GigE на обоих портах SFP +.
  • X300_1G: USRP X300.1GigE на обоих портах SFP +.
  • X310_HG: USRP X310. 1GigE на SFP + Port0, 10Gig на SFP + Port1.
  • X300_HG: USRP X300. 1GigE на SFP + Port0, 10Gig на SFP + Port1.
  • X310_XG: USRP X310. 10GigE на обоих портах SFP +.
  • X300_XG: USRP X300. 10GigE на обоих портах SFP +.
  • X310_HA: USRP X310. 1GigE на SFP + Port0, Aurora на SFP + Port1.
  • X300_HA: USRP X300. 1GigE на SFP + Port0, Aurora на SFP + Port1.
  • X310_XA: USRP X310. 10GigE на SFP + Port0, Aurora на SFP + Port1.
  • X300_XA: USRP X300. 10GigE на SFP + Port0, Aurora на SFP + Port1.
Выходы
  • build / usrp_ _fpga_ .bit : битовый поток конфигурации с заголовком
  • build / usrp_ _fpga_ .bin : битовый поток конфигурации без заголовка
  • build / usrp_ _fpga_ .lvbitx : битовый поток конфигурации для PCIe (NI-RIO)
  • build / usrp_ <продукт> _fpga_ <тип_образа>.rpt : Сводный отчет о системе, использовании и синхронизации

E310 Цели и выходы

Поддерживаемые цели
  • E310_SG1 или E310: Создает USRP E310 (класс скорости 1).
  • E310_SG3 или E310_sg3: Создает USRP E310 (класс скорости 3).
  • E310_SG1_IDLE: соответствует конструкции USRP E310 на холостом ходу (класс скорости 1).
  • E310_SG3_IDLE: Создает дизайн USRP E310 на холостом ходу (sSpeed, класс 3).
Выходы
  • build / usrp_ <продукт> _fpga.бит : битовый поток конфигурации с заголовком
  • build / usrp_ _fpga.dts : наложение дерева устройств
  • build / usrp_ _fpga.rpt : Сводный отчет о системе, использовании и времени

E320 Цели и выходы

Поддерживаемые цели
  • E320_1G: 1GigE на порт SFP +.
  • E320_XG: 10GigE на порте SFP +.
  • E320_AA: Аврора на порте SFP +.
Выходы
  • build / usrp_ <продукт> _fpga.бит : битовый поток конфигурации с заголовком
  • build / usrp_ _fpga.dts : наложение дерева устройств
  • build / usrp_ _fpga.rpt : Сводный отчет о системе, использовании и времени

Цели и выходы N3XX

Поддерживаемые цели

Цели зависят от фактического оборудования, на котором развертывается образ FPGA. В отличие от серии X300, дочерние платы являются неотъемлемой частью модуля и не предназначены для снятия.Таким образом, цель зависит от комбинации материнской платы и дочерних плат.

  • N300_AA: Aurora на обоих портах SFP +
  • N300_HA: 1GigE на SFP0, Aurora на SFP1
  • N300_HG: 1GigE на SFP0, 10GigE на SFP1
  • N300_WX: Белый кролик на SFP0, 10GigE на SFP1
  • N300_XA: 10GigE на SFP0, Aurora на SFP1
  • N300_XG: 10GigE на обоих портах SFP +
  • N310_AA: Aurora на обоих портах SFP +
  • N310_HA: 1GigE на SFP0, Аврора на SFP1
  • N310_HG: 1GigE на SFP0, 10GigE на SFP1
  • N310_WX: Белый кролик на SFP0, 10GigE на SFP1
  • N310_XA: 10GigE на SFP0, Aurora на SFP1
  • N310_XG: 10GigE на обоих портах SFP +
  • N320_AQ: 10GigE на обоих портах SFP +, Aurora на портах QSFP +
  • N320_HG: 1GigE на SFP0, 10GigE на SFP1
  • N320_XG: 10GigE на обоих портах SFP +
  • N320_XQ: White Rabbit на SFP0, 10 GigE на QSFP0 и QSFP1
  • N320_WX: Белый кролик на SFP0, 10GigE на SFP1
  • N320_AA: Аврора на SFP + Port0, Аврора на SFP + Port1

Для целей N320 см. Также страницу руководства N320 в руководстве UHD.

Выходы
  • build / usrp_ _fpga.bit : битовый поток конфигурации с заголовком
  • build / usrp_ _fpga.dts : наложение дерева устройств
  • build / usrp_ _fpga.rpt : Сводный отчет о системе, использовании и времени

X4x0 Цели и выходы

Поддерживаемые цели

В отличие от USRP X310, целевые типы описывают не только конфигурацию разъема, но и доступные основные тактовые частоты.Например, целевой тип ПЛИС X4_200 настроен на аналоговую полосу пропускания 200 МГц и может поддерживать главную тактовую частоту 245,76 МГц или 250 МГц.

Более подробное описание целей можно найти на сайте FPGA Image Flavors. Следующие цели доступны через Makefile:

  • X1_100
  • X4_ {100, 200}
  • XG_ {100, 200}
  • X4_ {100, 200}

Следующие потоки битов могут быть построены, но считаются экспериментальными:

  • X4C_ {100, 200}
  • C1_400
  • CG_ {100, 400}
Выходы
  • build / usrp_ <продукт> _fpga.бит : битовый поток конфигурации с заголовком
  • build / usrp_ _fpga.dts : наложение дерева устройств
  • build / usrp_ _fpga.rpt : Сводный отчет о системе, использовании и времени

Дополнительные параметры сборки

Можно сделать цель и указать дополнительные параметры в форме VAR = VALUE в команде. Например:

$ сделать X310 GUI = 1

Доступные опции описаны в следующих подразделах.

Xilinx Vivado Опции производителя
  • GUI = 1 : запустить сборку Vivado в режиме графического интерфейса вместо пакетного режима. После завершения сборки Vivado предоставляет возможность сохранить полностью сконфигурированный проект для настройки
  • CHECK = 1 : Выполнить уточнение только для проверки синтаксиса HDL
  • SYNTH = 1 : запустить только синтез
  • TOP = <модуль> : укажите альтернативный модуль верхнего уровня для проверки синтаксиса
Xilinx ISE Опции производителя
  • PROJECT_ONLY = 1 : Создать проект Xilinx только для указанной цели (ей).Полезно для использования с графическим интерфейсом ISE.
  • EXPORT_ONLY = 1 : экспорт целей сборки из сборки с графическим интерфейсом пользователя в каталог сборки. Требуется сборка проекта — * _ * для сборки.

EttusResearch / uhd: Репозиторий драйверов оборудования USRP ™

Добро пожаловать в дистрибутив программного обеспечения UHD ™! UHD — это бесплатная программа с открытым исходным кодом программный драйвер и API для SDR универсального программного обеспечения радиопередачи (USRP ™) платформа, созданная и проданная Ettus Research.

UHD поддерживает все оборудование Ettus Research USRP ™, включая все материнские платы и дочерние платы и их комбинации.

Документация

Для технической документации, относящейся к оборудованию USRP ™ или системе UHD. дизайн, ознакомьтесь с Руководством по UHD и USRP. Вот где вы можете найти Инструкции по установке, помочь о том, как построить UHD из исходников на различные платформы, руководства по разработке и справочная документация, а также в качестве руководства по использованию устройства.

Кроме того, обязательно ознакомьтесь с Ettus Research FAQ и База знаний с полезными примечаниями по применению и учебные пособия.

Поддержка ОС

UHD в первую очередь разработан для Linux, но мы также тестируем и поддерживаем следующие операционные системы.

  • Linux (Fedora и Ubuntu)
  • Mac OS X (Intel)
  • Окна 10

Другие операционные системы, скорее всего, тоже будут работать, но официально поддерживается.

Приложения

UHD можно использовать для создания автономных приложений с оборудованием USRP ™ или с сторонние приложения. Некоторые общие наборы инструментов / фреймворков:

Справочники

хост /

Исходный код драйвера пользовательского пространства.

м / мин /

Исходный код для диспетчера периферийных устройств модуля (MPM). Это код, который работать на встроенных устройствах.

прошивка /

Исходный код для всех микропроцессоров аппаратного обеспечения USRP.

фпга /

Исходный код для изображений UHD FPGA.

фотографий /

Содержит сборщик пакетов для FPGA и образов микропрограмм. Мы предоставляем другие инструменты для загрузки пакетов изображений, скрипты здесь в основном актуальны для разработчиков и разработчиков UHD.

инструментов /

Дополнительные инструменты, в основном для отладки. См. Readme-файл в этом каталоге для получения более подробной информации об отдельных инструментах.

A Двунаправленная двухходовая ретрансляционная сеть с использованием GNU Radio и USRP — стр. 35

Эти элементы управления являются экспериментальными и еще не оптимизированы для удобства пользователей.

Следующий текст был автоматически извлечен из изображения на этой странице с помощью программного обеспечения для оптического распознавания символов:

                                 
 * http: // gnuradio.org / redmine / wiki / gnuradio 
 (ii) Запустите сценарий установки необходимых компонентов пакета (доступен в разделе «Руководство по сборке») 
 в терминале. 
 А.3. Этап 3: Установка GNU Radio 
 (i) Загрузите tar-архив GNU Radio (tarball), например, gnuradio-3.3.0.tar.gz. Распакуйте архив 
 на рабочий стол. 
 * Извлеченная папка содержит установочные файлы и множество примеров программ. 
 * Эта папка часто называется исходной папкой, например, gnuradio- 
 3.3.0. 
 * Храните исходную папку или копию на рабочем столе для легкого доступа.
 (ii) В Терминале перейдите к исходной папке и выполните следующие команды 
, чтобы установить GNU Radio. В листинге после команд терминала показан вывод окна терминала 
 после выполнения команды make check. 
 $ ./configure 
 $ make 
 $ make check 
 $ sudo make install 
 В Приложении A.7 показаны компоненты, которые не прошли проверку конфигурации и могут быть исключены из списка 
. В таблице A.1 перечислены эти компоненты и их причины для исключения: 
 A.4. Этап 4. Настройка поддержки USRP1 
 Этот этап можно пропустить, если оборудование USRP1 не используется или установлен драйвер программного обеспечения UHD 
. В противном случае настройте поддержку USRP1, выполнив следующие команды 
 в терминале. Замените <ИМЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ> соответствующим именем пользователя. 
 $ sudo addgroup usrp 
 $ sudo usermod -G usrp -a <ИМЯ_ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ> 
 $ echo 'ACTION = "add", BUS = "usb", SYSFSidVendor == "ffe", 
 SYSFSidProduct == "0002", GROUP: = "usrp", РЕЖИМ: = "0660" '> tmpfile 


 
 35

Следующие страницы

Вот что дальше.

Показать все страницы в этой диссертации.

Поиск внутри

Эта диссертация доступна для поиска. Примечание. Результаты могут отличаться в зависимости от разборчивости текста в документе.

Инструменты / Загрузки

Получите копию этой страницы или просмотрите извлеченный текст.

Распечатать / Поделиться этой страницей


Печать
Электронная почта
Твиттер
Facebook
в Tumblr
Reddit

Ettus X310 и Gnuradio — GNURadio-FFTS 2.7 документация

В этом разделе описывается архитектура Ettus USRP, инструментарий GNURadio и рассматриваются такие темы, как частота дискретизации и основная тактовая частота. Также можно найти инструкции по установке, например, для GNURadio. Большая часть следующей информации может быть применена к другим устройствам Ettus USRP.

Ettus USRP

Ettus Research и Национальная инструментальная компания предоставляет широкую линейку продуктов SDR-платформ, например, различный частотный охват и полосы пропускания [4].Эттус Серия USRP X3x0 в настоящее время является самой высокопроизводительной платформа и будет наиболее подходящей для радиосистем с высокими требованиями к пропускной способности и точности. В предоставлен интерфейс общего назначения ввода-вывода (GPIO) в серии x3x0 также реализует переключение Дике. это более простая задача, и, как мы увидим, она является фундаментальной для описанной здесь FFTS. Общая архитектура USRP представленные на рисунке ниже, особенности могут отличаться в зависимости от модель [5].

Общая архитектура Ettus USRP, демонстрирующая цепочка сигналов и выполненная обработка.На основе Ettus N210 с дочерней платой WBX [5].

Первая часть цепочки приемника (RX) состоит из основных Малошумящий усилитель (LNA) с регулируемым затуханием представлен в программном обеспечении, например GNURadio. Сигнал дополнительно модулируется в синфазные и квадратурные сигналы I и Q. Аналоговые и цифровые преобразователи (A / D) обрабатывают дискретизация RF, обеспечивающая определенную полосу пропускания дочерней платой, то есть передним концом Ettus USRP [2]. Встроенная ПЛИС преобразует сигнал с понижением частоты. реализацией цифрового понижающего преобразователя (DDC), обеспечивающей точную частоту настройка и фильтры для прореживания.Данные впоследствии выставляется на главный компьютер через Ethernet или интерфейсы PCIe.

Интерфейс PCIe

Интерфейс PCIe обеспечивает высокую пропускную способность данных вместе с низкой задержкой, где последнее является важной частью для целей с переключением Дике из-за важности детерминированных таймингов. Однако интерфейс Ethernet 10 Гбит обеспечивает более высокую пропускную способность.

Установка

Последнюю версию драйвера PCIe можно скачать здесь. Следуйте инструкциям на сайте, чтобы установить драйвер.Это просто включает в себя распаковку программного обеспечения и запуск сценария установки с последующей перезагрузкой. См. Руководство по отключению и включению драйверов PCIe. Для просмотра более старых версий драйвера перейдите на http://files.ettus.com.

Частота дискретизации

Серия x3x0 обеспечивает до 200 млн отсчетов в секунду (I / Q), поэтому у вашего главного компьютера могут возникнуть проблемы с поддержанием скорости. Переполнение, потеря образцов обозначается буквой O на терминале и указывает на то, что на вашем хосте есть пробка.Для решения этой проблемы можно сделать несколько вещей.

Прежде всего, убедитесь, что ваше оборудование работает нормально. Проверьте загрузку процессора, использование оперативной памяти и, не в последнюю очередь, жесткий диск. Механический привод обеспечит частоту дискретизации до 30 МГц I / Q выборки. в зависимости от жесткого диска. Другой вариант — использовать твердотельный накопитель, который может значительно повысить производительность, однако я испытал довольно много проблем с производительностью при работе под Linux, поскольку скорость записи была намного ниже спецификаций. В конце концов я отказался от SSD и сейчас использую Ramdisk, который теоретически не должен иметь никаких проблем для сложной частоты дискретизации 200 МГц (800 МБ / с).

Другие улучшения на стороне хоста, которые можно сделать, — это расширить буферы сокетов, настроить регуляторы для вашего ЦП на работу с максимальной производительностью и несколько других параметров. Более подробную информацию и инструкции по этому поводу можно найти здесь.

Если проблемы с производительностью все еще остаются проблемой, вернитесь к основному приложению и проверьте, нет ли там проблем. Есть еще один вариант — программирование на ПЛИС. Перейдите в этот раздел для получения дополнительной информации.

Прореживания частоты дискретизации

В устройство Ettus X310 встроено несколько полуполосных фильтров, и некоторые децимации могут привести к тому, что все они не будут активированы.Эти децимации неравномерны. Например, при частоте дискретизации 50 МГц = 200 МГц / 4 будут активированы все полуполосные фильтры.

Мастер тактовой частоты

Ettus x310 в настоящее время поддерживает три различных основных тактовых частоты; 200 МГц (по умолчанию), 184,32 и 120 МГц. На практике это означает, что могут быть достигнуты другие прореживания с равной частотой дискретизации, что позволяет лучше выбирать фильтр. Основная тактовая частота может быть установлена ​​в приложении GnuRadio, подробности см. В объяснении кода.

Радио GNU

Программный интерфейс GNU Radio выполняет обработку сигналов. за счет использования выделенных блоков, например бесконечный фильтры с импульсной характеристикой (IIR) или вычисления БПФ, разработан на C ++. Блоки обработки сигналов могут быть связаны для выполнения желаемых вычислений в GNU Radio Companion (GRC) Графический интерфейс пользователя (GUI) или напрямую с помощью языка программирования например Python. GNU Radio предоставляет обширную библиотеку блоки обработки сигналов, которые можно легко модифицировать для нестандартные спецификации.GNU Radio также издается под Стандартной общественной лицензией GNU (GPL), что делает его бесплатным для использования и изменения.

Установка

По своему опыту я обнаружил, что самый простой способ запустить устройство USRP с Gnuradio — это использовать установочный скрипт Marcus Leech. Он установит как программное обеспечение Ettus UHD (для взаимодействия с устройством), так и Gnuradio из исходного кода. Другой подход — использовать Pybombs или делать это прямо из исходного кода, но это немного больше работы. Скрипт Marcus Leech можно найти здесь.

Однако для работы представленного приложения Python Dicke-Switching требуется последняя версия UHD build 3.8.5. Это связано с тем, что GPIO на Ettus X310 только недавно был открыт через swig. Чтобы обновить UHD и Gnuradio, войдите в свой каталог UHD / Gnuradio и выполните git pull в следующих репозиториях:

 https://github.com/EttusResearch/uhd
https://github.com/gnuradio/gnuradio

Затем выполните обычную процедуру компиляции и установки.В качестве альтернативы перейдите на http://files.ettus.com и загрузите соответствующую версию. Важно обновить UHD перед Gnuradio, чтобы он работал, иначе GnuRadio будет компилироваться без UHD.

Обновление образа ПЛИС

Для правильной работы различных версий UHD может потребоваться другой образ FPGA. Это также отображается при попытке запустить устройство. Чтобы получить образ FPGA, соответствующий текущему работающему UHD, просто запустите:

 судо uhd_images_downloader

После запуска:

 uhd_image_loader --args = "type = x300, resource = RIO0, fpga = HGS"

, чтобы записать образ ПЛИС на устройство.Вышеупомянутая команда автоматически определит правильный образ FPGA, однако возможность для указания пути также существуют, просто указав аргумент –fpga-path = ””. Если команда не работает, попробуйте вместо этого перейти к:

и запустить:

 ./usrp_x3xx_fpga_burner --type = HGS --resource = RIO0

для записи образа ПЛИС. FPGA также можно загрузить с помощью JTAG, см. Files.ettus.com/manual для получения дополнительной информации.

Примечание по UHD и версии FPGA

Воздействие на эл.г. переполнение как функция пропускная способность заметно зависит от UHD и загруженного образа FPGA. Я обнаружил, что несколько версий UHD приведут к переполнению, например, Полоса пропускания 120 МГц с использованием интерфейса PCIe, а другие — нет. Я еще не смог выделить причину этого, но это важное замечание. В настоящее время GNU Radio FFTS работает на UHD версия 3.9.1 с соответствующим образом ПЛИС без переполнений на частоте 120 МГц.

Взаимодействие с JTAG

Ettus X310 имеет интерфейс JTAG, к которому можно получить доступ через стандартный USB.Это позволяет взаимодействовать с несколькими утилитами, такими как программное обеспечение для проектирования Xilinx. Это также позволяет получить доступ к датчику температуры FPGA, который в настоящее время доступен только через этот интерфейс.

A Подход к распознаванию радиолокационных сигналов с помощью моделей глубокого обучения IIF-Net

Abstract

Во все более сложной электромагнитной среде современных полей сражений, как быстро и точно идентифицировать радиолокационные сигналы, является горячей точкой в ​​области электронных контрмер.В этой статье USRP N210, USRP-LW N210 и другие общие программные периферийные устройства радиосвязи используются для моделирования процесса передачи и приема радиолокационных сигналов, а всего 8 радиолокационных сигналов, а именно: Баркер, Фрэнк, хаотический, P1, P2. , P3, P4 и OFDM. Сигнал получает частотно-временные изображения (TFI) с помощью функции распределения Чоя – Вильямса (CWD). В соответствии с характеристиками радиолокационного сигнала TFI разработан модуль извлечения глобального баланса признаков (GFBE). Затем была предложена новая сверточная нейронная сеть IIF-Net с меньшим количеством сетевых параметров и меньшими вычислительными затратами.Диапазон отношения сигнал / шум (SNR) в экспериментах составляет от -10 до 6 дБ. Эксперименты показывают, что когда SNR выше -2 дБ, скорость распознавания сигнала IIF-Net достигает 99,74%, а точность распознавания сигнала все еще составляет 92,36%, когда SNR составляет -10 дБ. По сравнению с другими методами IIF-Net имеет более высокую скорость распознавания и лучшую надежность при низком SNR.

1. Введение

Распознавание радиолокационных сигналов — ключевая технология в области радиолокационных средств электронного противодействия.При приеме радиолокационного сигнала критически важно демодулировать сигнал для получения полезной информации, и ключевым моментом является определение типа сигнала. Точность распознавания сигналов в сложной электромагнитной обстановке определяет плюсы и минусы систем радиоэлектронной разведки. В связи с появлением сложных электромагнитных сред и различных новых системных радаров в современной войне, системы радиоэлектронной разведки и радиоэлектронного противодействия создали серьезные проблемы. Как быстрее и точнее определять тип радиолокационного сигнала — это ключевой и трудный момент технологии распознавания радиолокационных сигналов.

Традиционные технологии распознавания радиолокационных сигналов включают поддержку векторного машинного обучения (SVM) и традиционный пятипараметрический алгоритм сопоставления характеристик. Ли и Ин [1] достигли цели идентификации и классификации радиолокационных сигналов путем извлечения различных энтропийных характеристик. Инь и Син [2] предложили улучшенный полууправляемый алгоритм SVM для распознавания радиолокационных сигналов, который имеет высокую точность. Ли и др. [3] предложили метод глубокого совместного обучения, включая глубокое представление и низкоразмерную дискриминацию, для повышения стабильности характеристик и адаптируемости к окружающей среде.Такой подход позволил достичь высокой скорости распознавания множественных радиолокационных сигналов при низком SNR. Ли [4] предложил систему SKLEARN, основанную на автоматическом машинном обучении. Благодаря автоматическому алгоритму решения системы SKLEARN и оптимизации гиперпараметров точность распознавания радиолокационного сигнала повышается, а стабильность становится более надежной. Feng B et al. [5] предложили многообразный метод уменьшения размерности в больших измерениях, извлечения признаков и установки соответствующего порога в качестве классификатора.Этот метод имел хорошую точность, но не обладал хорошими характеристиками обобщения. Guo et al. [6] предложили метод анализа в частотной области и метод идентификации, основанный на решении для фильтрации на основе быстрой корреляции (FCBF) и adaboosting (AdaBoost). В условиях низкого отношения сигнал / шум этот метод более эффективен, чем ручное извлечение признаков для классификации. Zhang et al. [7] предложил метод машинного обучения, основанный на Tree-based Pipeline Optimization Too (TPOT) и Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME), и использовал генетические алгоритмы для оптимизации структуры конвейера и связанных параметров.Этот метод может не только оптимизировать процесс машинного обучения для различных наборов данных, но также определить тип радиолокационного сигнала в соответствии с интерпретируемостью радиолокационного сигнала, когда в наборе данных есть неотличимые радиолокационные сигналы.

Однако традиционная технология распознавания радиолокационных сигналов требует искусственного проектирования более сложных алгоритмов извлечения признаков и классификаторов, которые труднее реализовать и имеют низкую производительность обобщения. С развитием искусственного интеллекта (ИИ) области применения глубокого обучения становятся все шире и шире.В области распознавания изображений сверточные нейронные сети (CNN) — горячая точка во многих исследованиях. Его сеть может представлять обучение, то есть извлекать высокоуровневые функции из входной информации и может реагировать на перевод входных функций. Денатурация, которая может идентифицировать похожие объекты в разных положениях в пространстве, широко используется в компьютерной визуализации, обработке естественного языка и других областях. Qu et al. [8] предложили многоуровневую классификационную сеть на основе Deep Q-Learning Network (DQN), которая может распознаваться при низком SNR.Посредством предварительной обработки радиолокационного сигнала и выделения признаков сверточной нейронной сети сеть может идентифицировать случайные перекрывающиеся радиолокационные сигналы при низком SNR. Cai et al. [9] предложил алгоритм модуляции и распознавания радиолокационного сигнала, основанный на улучшенной модели CNN. В этой модели были добавлены плотный слой блока соединений и глобальный уровень объединения для идентификации 8 радиолокационных сигналов. Limin et al. [10] предложил метод распознавания радиолокационного сигнала, основанный на улучшенной модели AlexNet. При низком SNR они выполнили плавный псевдо-частотно-временной анализ по Вингнеру для множества сигналов, используя улучшенную модель AlexNet, что привело к высокой общей скорости распознавания.

В этой статье универсальные программные периферийные устройства для радиосвязи USRP N210 и USRP-LW N210 (универсальные программные периферийные устройства для радиосвязи) используются для моделирования процесса передачи и приема радиолокационных сигналов, а также 8 классов радиолокационных сигналов, а именно: Barker, Frank , хаотические, P1, P2, P3, P4 и OFDM, создаются с отношением сигнал / шум между -10 ~ 6 дБ. Затем все классы сигналов были распределены посредством преобразования функции распределения Чоя – Вильямса (CWD) для создания двумерных частотно-временных изображений (TFI).Поскольку распределение информации о местоположении TFI для разных радиолокационных сигналов сильно различается, некоторая информация о сигнале сосредоточена в центральной области, а некоторая информация о сигнале распространяется на краю. С целью решения вышеупомянутых проблем в этой статье был разработан модуль извлечения глобального баланса признаков (GFBE) и новая сверточная нейронная сеть IIF-Net, которая обладает сильной способностью распознавать радиолокационные сигналы. За счет улучшения классификатора IIF-Net сократила количество параметров и вычислений и повысила точность и надежность идентификации.

2. Модуль GFBE и IIF-сети

2.1. Модуль GFBE

Традиционный метод распознавания радиолокационного сигнала основан на 5 стандартных параметрах: несущая частота (RF), угол прихода (DOA), время прихода импульса (TOA), амплитуда импульса (PA) и ширина импульса (PW). . Однако большинство параметров сигнала являются внешними элементами, на которые легко вмешивается внешняя среда. Внешние помехи вызовут искажение и потерю сигнала и снизят точность распознавания.CNN могут адаптивно изучать особенности изображения для распознавания, что может повысить точность распознавания радиолокационного сигнала.

С развитием компьютерного оборудования CNN широко используется в различных областях. В статье о разработке сверточной нейронной сети и ее применении в классификации изображений Wang et al. [11] подробно проанализировали применение и развитие CNN. В 2012 году Хинтон и Алекс Крижевский предложили AlexNet [12] и впервые успешно применили ReLU [13], Dropout [14] и LRN [13] в CNN.Групповые сети визуальной геометрии (VGG-Nets) [15] предложили небольшой сверточный фильтр 3 × 3, который углубил сеть до 19 уровней. С увеличением глубины сети возникла проблема деградации сети. После достаточного времени обучения уровень точности на обучающем наборе будет насыщен или даже уменьшен, а проблема градиента и исчезновения информации также препятствует увеличению глубины сети. Остаточная сеть (ResNet) [16] решила эту проблему, используя соединение с коротким пропуском, и продолжила увеличивать глубину сети.В распознавании изображений, чтобы лучше выделить особенности, изображение может быть реконструировано с суперразрешением [17]. Улучшенная облегченная сеть [18] также обеспечивает хороший эффект классификации.

Различные сверточные слои CNN могут извлекать различные характеристики цели. Неглубокий сверточный слой извлекает характеристики цели, такие как текстура и контур, в то время как глубокий сверточный слой извлекает абстрактные характеристики цели и содержит более богатую семантическую информацию.Однако с углублением сетевых уровней возникнут такие проблемы, как потеря информации, исчезновение градиента и деградация. Распределение местоположения информации TFI для разных классов радиолокационных сигналов отличается, поэтому в этой статье разработан модуль извлечения глобального баланса характеристик (GFBE), как показано на. В «Conv1», «Conv3» и «Conv5» представляют ядра свертки 1 × 1, 3 × 3 и 5 × 5 соответственно, а «Maxpool (3)» представляет собой объединяющий слой 3 × 3 с шагом 1.Модуль содержит ядра свертки нескольких размеров. Уровень соединения с коротким пропуском модуля состоит из двух «Conv1» и «Conv3». Благодаря короткому пропуску соединения он может предотвратить потерю информации, увеличить глубину сети и в определенной степени решить проблему деградации сети. Первый Conv1 используется для уменьшения размерности, а второй Conv1 используется для увеличения размерности. Основная цель — уменьшить количество параметров и повысить способность сети к нелинейному обучению.Далее следует структура параллельной свертки и слой точечной свертки, который содержит ядра свертки различных размеров: «Conv5», «Conv3», «Conv1» и 3 × 3 MaxPool. Для TFI различных радиолокационных сигналов большее ядро ​​свертки используется для изображений с более рассредоточенным распределением информации, в то время как меньшее ядро ​​свертки используется для изображений с более локальным распределением информации, что может гарантировать сбалансированное извлечение характеристик изображения.

2.2. Структуры IIF-Nets

На основе модуля GFBE предлагаются 3 глубокие CNN-структуры IIF-Net: IIF-Net56, IIF-Net107 и IIF-Net Net158.В этих сетях структура GFBE имеет 5 уровней, где «Conv» — это составная структура, содержащая «свертку», «стандартизацию пакетов» и «функцию активации». Структура сети показана на.

Таблица 1

IIF-Net56 IIF-Net107 IIF-Net158
Conv7-64, шаг: 2, набивка: 3 × 3 Maxpool, шаг: 2, шаг: 2
Conv1-64
Conv3-64
Conv1-256		 × 2 Conv1-64
Conv3-64
Conv1-256		 × 2 Conv1-64
Conv3-64
Conv3-64
Conv3-64
Conv3-64		 × 2
GBFE-256
Conv1-128
Conv3-128
Conv1-512		 × 3 Conv1-128
Conv3-128
Conv1-512
Conv1-512
Conv1-512
Conv1-512		 907 Conv3-128
Conv1-512		 × 7
GBFE-512
Conv1-256
Conv3-256
Conv1-1024		 × 5 Conv1-256
Conv3-256
Conv1-1024
Conv1-1024
907 22907 907 Conv3-256
Conv1-1024		 × 35
GBFE-1024
Conv1-512
Conv3-512
Conv1-2048		 × 3 Conv1-512
Conv3-512
Conv1-2048
Conv1-2048
Conv1-2048		 9077 Conv3-512
Conv1-2048		 × 3
GAP
Классификатор, Soft-max

Технология распознавания радиолокационных сигналов требует высокой производительности в реальном времени, и распознавание должно выполняться сразу после захвата сигнала.От сети требуется меньше параметров и низкая стоимость вычислений для снижения потребления оборудования, поэтому глобальный средний пул (GAP) [19] используется в качестве классификатора IIF-Net. Этот метод классификации не требует полностью связанного слоя, что может значительно сократить количество параметров и избежать переобучения при определенных условиях.

2.3. Сложность сети

Когда разные классификаторы используются для определения 8 классов радиолокационных сигналов, параметры сети и вычисления различаются.Предположим, что размер выходной карты признаков последнего слоя составляет H × W × D , при использовании трех полносвязных слоев количество параметров в классификаторе составляет 16 818 184 + 4096 × H × Вт. × D . Когда используется однослойный полносвязный слой, параметры в классификаторе следующие: H × W × D × 8 + 8. При использовании GAP, поскольку уровень объединения не имеет параметров, количество параметров может быть дополнительно уменьшено до D × 8 + 8.

Количество параметров для разных сетей показано в, а количество вычислений показано в.

Из этого видно, что IIF-Net медленно увеличивает количество параметров с увеличением глубины сети, и глубина сети мало влияет на количество параметров. Сеть VGG16 имеет только 16 уровней, но количество параметров в 5,44 раза больше, чем у IIF-Net56, в 3,11 раза больше, чем у IIF-Net107, и в 2,30 раза больше, чем у IIF-Net158. IIF-Net имеет на 6 слоев больше, чем ResNet, но количество параметров уменьшается примерно на 110 000.Радиолокационная система требует высокой производительности в реальном времени, но у небольшого оборудования, такого как бомбы, недостаточно памяти, а его аппаратное обеспечение трудно поддерживать слишком большое количество параметров. IIF-Net имеет относительно небольшое количество параметров, что является своего рода лучшим выбором.

Согласно, расчет сети VGG очень огромен. Скорость операций с плавающей запятой в секунду (FLOP) VGG16 достигает 15.583 миллиарда, что в 2,94 раза больше, чем у 56-слойной IIF-Net. Структура сети и ее глубина имеют большое влияние на объем вычислений.IIF-Net глубже ResNet, поэтому объем вычислений увеличивается. Количество слоев IIF-Net107 в 1,80 раза больше, чем у IIF-Net56, поэтому объем вычислений в 1,71 раза больше, чем у IIF-Net56. Количество IIF-Net158 в 2,42 раза больше, чем Net56, что очень много. Следовательно, когда разница в скорости распознавания сигналов невелика, IIF-Net56 имеет самые высокие эксплуатационные характеристики.

3. Результаты экспериментов

3.1. Набор данных

Набор данных генерируется USRP N210, USRP-LW N210, моделируя процесс передачи и приема реального радиолокационного сигнала.Сгенерированный сигнал преобразуется CWD для получения TFI. В отличие от изображений РСА [20] при радиолокационном распознавании целей и изображений радиолокационных целей высокого разрешения [21], TFI представляет собой цифровое изображение с низкой потерей информации изображения, которое удобно для компьютерной обработки и анализа.

Существует множество методов частотно-временного анализа, включая кратковременное преобразование Фурье (STFT), непрерывное вейвлет-преобразование (CWT), билинейные модели, включая распределение Вигнера – Вилля, псевдогладкость (WVD), CWD, модели адаптивных параметров (например, модель ARMA, модель частотно-временной перестройки (RS) и модель синхронного извлечения SET).Но у них есть недостатки. Например, частотно-временное разрешение STFT и CWT недостаточно. Влияние WVD на помехи многокомпонентного сигнала слабое. Сложность RS слишком высока; SST и SET очень полезны для мгновенного извлечения частоты и восстановления сигнала, но энергия сигнала слишком сжата, в результате чего в частотной точке остается только одна линия. В этой статье принято преобразование CWD высокой четкости и выбрана соответствующая функция маски, чтобы избежать перекрестной проблемы, что улучшает характеристики распознавания радиолокационного сигнала.

Функция распределения Чоя – Вильямса — одна из серии функций распределения классов Коэна. Распределение использует экспоненциальную базовую функцию для фильтрации перекрестных членов. Основная функция распределения Чоя – Вильямса не увеличивается с увеличением µ и τ , поэтому она может отфильтровать перекрестные члены с разными частотами и временными центрами.

Cxt, f = ∫ − ∞∞∫ − ∞∞Axμ, τφμ, τexpj2πμt − τfdμdτ,

(1)

где A x ( μ , , τ∫ — ∞ ∞ x (( t + τ ) / 2) x ∗ (( t — τ e / 2) — j 2 πtμ d t — нечеткая функция, μ и τ — соответственно смещение частоты и задержка, а x ( t ) — принятый сигнал.

Основная функция φ ( μ , τ ) = exp [- α ( μτ ) 2 ] является функцией Гаусса, где α — регулируемый параметр.

В наборе данных сигналов радара существует 8 типов сигналов. Каждый класс сигнала генерирует 2592 TFI, а отношение сигнал / шум составляет -10 ~ 6 дБ. Каждый класс сигнала содержит в общей сложности 20 736 отсчетов, а каждые 2 дБ содержат 288 отсчетов. показывает TFI сигнала после прохождения через CWD.

TFI различных радиолокационных сигналов.(a) Баркер, (b) Фрэнк, (c) хаотический, (d) OFDM, (e) P1, (f) P2, (g) P3, и (h) P4.

Из изображений видно, что распределение различной информации сигнала отличается: распределение информации хаотического кода относительно сконцентрировано, распределение информации сигнала OFDM относительно рассеяно, а распределения информации P1 – P4, Баркера, и Фрэнк находятся ниже центра с нерегулярными характеристиками сигнала.

3.2. Предварительная обработка

В экспериментах мы понижаем дискретизацию образцов обучающего набора и тестового набора до фиксированного разрешения 224 × 224, а затем расширяем данные: случайным образом переворачиваем изображение по горизонтали, случайным образом переворачиваем по вертикали и произвольно поворачиваем на 90 ° .Набор данных расширен в 3 раза, чтобы предотвратить переоснащение сети.

Для сохранения единства экспериментов эксперименты проводятся на одной платформе. Платформа генерации сигналов представлена ​​на.

Таблица 2

Конфигурация платформы генерации сигналов.

9077 3 PPS IN
Параметр USRP N210 / USRP-LW N210
REF IN 15 дБм
PPS IN 5 V 5 V 5 V
Частота выборки АЦП 100 МС / с
Частота дискретизации ЦАП 400 МС / с
Погрешность гетеродина 2.5 ppm

В ходе эксперимента параметры были настроены, скорость обучения 0,001, импульс 0,9, уменьшение веса 5 e — 4, размер партии 10. Конфигурация экспериментальной платформы показано в.

Таблица 3

Конфигурация экспериментальной платформы.

Атрибуты Информация о конфигурации
Операционная система Ubuntu 14.04.5 LTS
CPU Intel (R) Xeon (R) CPU E5-2670 v3 @ 2.30 GHz
GPU GeForce GTX TITAN X
CUDNN 9075.21 CUDNN CUDA CUDA 8.0.61
Рамка PyTorch

3.3. Результаты экспериментов

Чтобы сделать распознавание радиолокационного сигнала более достоверным и имитировать помехи сложной внешней среды, к сигналу добавляются шумы с SNR -10 ~ 6 дБ.Реальный процесс передачи и приема радиолокационного сигнала моделируется USRP N210 и USRP-LW N210. Сгенерированные сигналы преобразуются CWD для получения TFI для идентификации радиолокационного сигнала. В рамках одного и того же обучающего набора и тестового набора мы используем разную глубину IIF-Net для идентификации радиолокационных сигналов с разными SNR. Результаты экспериментов представлены на рис.

Таблица 4

Точности распознавания IIF-Net на разных глубинах (%).

SNR (дБ) IIF-Net56 IIF-Net107 IIF-Net158
−10 92.36 92,54 92,85
−8 94,55 95,56 95,64
−6 96,53 96,73 97707 9077 96,73 97707 9077 99,53
−2 99,74 100 100
0 100 100 100
100770 9070 9070
100770 9070 9070 100 100 100
6 100 100 100

Согласно, скорость распознавания сигналов IIF-Net56 составляет 99.36%, а в случае отношения сигнал / шум –4 дБ. Когда SNR составляет -10 дБ, шум вызывает много помех, но скорость распознавания все равно выше 92%. Результаты показывают, что сети IIF-Net надежны. Скорость распознавания IIF-Net56 примерно на 1% ниже, чем у двух других сетей. Он показывает, что с увеличением глубины сети нет очевидной разницы в извлечении признаков сигнала. Количество параметров IIF-Net158 и IIF-Net107 в 2,36 раза и 1,75 раза больше, чем у IIF-Net56, а сумма расчета равна 2.42 раза и 1,71 раза больше, чем у IIF-Net56. Основываясь на результатах экспериментов, мы обнаружили, что IIF-Net158 имеет лучшую производительность распознавания, но параметры сети и объем вычислений значительно увеличились. Следовательно, исходя из вышеупомянутого анализа, IIF-Net56 имеет наивысшее соотношение цены и качества.

Используя тот же набор обучения и набор тестов, мы также сравниваем IIF-Net56 с другими сетями. Экспериментальные результаты других сетей CNN показаны в.

Таблица 5

Показатели точности распознавания других CNN (%).

−7 5 907 907 907 907 907 907 907 907 907 94757 907022 9070 9070 907
SNR (дБ) ResNet50 ResNet101 ResNet152 VGG16 VGG19 IIF-Net56
88,59 92,36
−8 92,68 93,79 94,46 89,26 90,27 94,55
−765 95,15 96,31 92,57 94,16 96,53
−4 97,47 97,83 98,52 95,61 98,52 95,67 98,52 95,61 99,26 99,49 98,42 99,62 99,74
0 99,51 100 100 99,53 99.75 100
2 100 100 100 100 100 100
4 100 100 100 100 100 100
6 100 100 100 100 100 100

Согласно, различные классические CNN имеют хороший уровень распознавания радиолокационных сигналов, когда SNR выше 0 дБ.Однако, когда SNR находится между -10 дБ и 0 дБ, IIF-Net имеет наивысшие характеристики распознавания. По сравнению с IIF-Net скорость распознавания сигналов VGG-Net примерно на 6% ниже, чем у IIF-Net. Из-за неглубокой сети VGG-Net он не может полностью извлечь особенности изображения, что приводит к низкой скорости распознавания сигнала. Более того, VGG-Net имеет слишком большие параметры и вычисления, требует слишком много аппаратного оборудования и времени на вычисления. Следовательно, VGG-Net не подходит для области радиолокационного электронного противодействия, которая требует высокой производительности в реальном времени.

Скорость распознавания сигналов ResNet близка к IIF-Net, что примерно на 2% ниже. Поскольку ResNet использует соединение с коротким пропуском, он может углубить сеть и до некоторой степени решить проблему «деградации сети». Это также может предотвратить потерю информации во время передачи по сети. Однако распределение информации о характеристиках TFI радиолокационного сигнала нерегулярно, и ResNet в основном использует небольшое ядро ​​свертки 3 × 3, которое имеет хороший эффект распознавания для изображений с концентрированным распределением информации и имеет низкий эффект распознавания для характеристик TFI радиолокационного сигнала.Предлагаемый в данной статье модуль GFBE в определенной степени решает эту проблему. Для изображений с различным распределением информации он может извлекать элементы изображения глобальным и сбалансированным образом, улучшать скорость распознавания сигналов и улучшать обобщение.

Далее мы сравниваем IIF-Net56 с другими методами распознавания радиолокационных сигналов, и результаты показаны в.

Таблица 6

Уровень точности распознавания другими методами (%).

907 87.55 10052 90 [23773] 55– 90 [23773] 96777 94,57 96777 94,5774
Метод −10 −8 −6 −4 −2 0 2 4 6
— 97,58 — — — 100 100 100
Энтропия [1] 9077 — — — — —
FCBF-AdaBoost [6] — — — — — 94.46 98770 94.46
Fusion Image [22] — — 95,50 — — — — — —
80 96,10 — — 100 100 100 100
IIF-Net56 92,36 92,36 100 100 100 100

Согласно, скорость распознавания сигнала сети DQN при -6 дБ выше, чем у IIF-Net56, которая на 1,05% выше, но на −10 дБ, скорость распознавания намного ниже, чем у IIF-Net56, которая снижена на 4,81%. Это указывает на то, что шум высокой интенсивности мало влияет на IIF-Net, и IIF-Net по-прежнему может полностью извлекать информацию об изображении, получать высокую скорость распознавания сигнала и иметь хорошую надежность.Из таблицы также видно, что когда SNR выше -6 дБ, скорость распознавания сигнала, полученная I-CNN, мало отличается от скорости распознавания IIF-Net, и оба они имеют хороший эффект распознавания. Когда SNR составляет −10 дБ и −8 дБ, скорость распознавания сигнала IIF-Net намного выше, чем у I-CNN, что показывает, что IIF-Net обладает сильной защитой от помех и может извлекать элементы изображения в сбалансированном виде. и достаточный способ. Fusion Image использует обучение передачи и каскадный автоматический кодировщик, основанный на самообучении, для извлечения эффективной информации из объединенного изображения, тем самым обеспечивая производительность распознавания.Между тем, Fusion Image использует алгоритм Fusion с множеством функций для объединения функций, который уменьшает избыточную информацию о функциях, но его скорость распознавания на 1,03% ниже, чем у IIF-Net56 при –6 дБ. FCBF-AdaBoost и Entropy — традиционные методы классификации изображений, которые в основном предназначены для определенных классов функций изображений. Их скорость распознавания относительно низка в многозадачных средах с низким отношением сигнал / шум.

При одном и том же обучающем наборе и тестовом наборе скорости распознавания IIF-сетей, предложенные в этой статье при разных SNR, показаны в.

Таблица 7

Точность распознавания одного и того же сигнала в разных сетях (−10 дБ) (%).

94707 9077 907 907 907 907 907 907 907 907 907 907 907 94,72
Сигнал IIF-Net56 IIF-Net107 IIF-Net158
Баркер 100.00 97.22 9077 9077 907 907 907 9070 9077 97,35
Франк 95,83 98,61 96.26
OFDM 96,54 100,00 98,85
P1 81,67 79,17 80,37
97,22 95,84
P4 80,52 80,56 81,41

Из этого видно, что в условиях сетей с низким SNR (-10 дБ) имеют небольшую разницу в эффекте распознавания различных радиолокационных сигналов.Углубление глубины сети существенно влияет на скорость распознавания различных радиолокационных сигналов. Диапазон влияния глубины сети на скорость распознавания различных радиолокационных сигналов составляет от 1% до 2%. Это указывает на то, что когда глубина сети достигает определенной степени, информация о характеристиках сигнала может быть полностью извлечена. Дальнейшее углубление сети мало влияет на эффект распознавания сигналов, но эффекты распознавания различных классов радиолокационных сигналов в одной и той же сети сильно различаются.Среди них лучший эффект узнавания у Баркера — более 97%. Хаотический, Франк, OFDM, P2 и P3 получают следующие по величине показатели распознавания с уровнем точности более 94 процентов, в то время как P1 и P4 имеют относительно низкие эффекты распознавания, около 80 процентов. Согласно TFI радиолокационного сигнала, P1 и P4 очень похожи. В среде -10 дБ энергия шума намного больше, чем у сигнала, а информационные характеристики сигнала заглушаются шумом, что делает P1 и P4 более похожими и значительно увеличивает сложность идентификации.Тем не менее, IIF-Net56 имеет полную скорость распознавания 92,36% ниже −10 дБ, а его характеристики распознавания выше, чем у других методов.

IIF-Net, предложенная в этой статье, может извлекать информацию глобально для изображений с нерегулярным распределением информации, что имеет хороший эффект распознавания. Другие традиционные методы в основном предназначены для определенных классов изображений. Когда изображение сильно меняется, их эффекты распознавания плохие. Искусственно созданный алгоритм извлечения признаков также относительно сложен, и его эффективность обобщения невысока.По сравнению с другими CNN, IIF-Net по-прежнему имеет коэффициент распознавания 92,36% ниже -10 дБ, что выше, чем у других CNN.

3.4. Анализ экспериментов

В этой статье предлагаются 3 структуры IIF-Net, а именно, IIF-Net56, IIF-Net107 и IIF-Net158. Согласно результатам экспериментов, их уровень распознавания сигнала превышает 99,74%, когда отношение сигнал / шум превышает -2 дБ. При –10 дБ уровень распознавания достигает 92,36%. При углублении сетей различия в скорости распознавания трех сетей находятся в пределах 1%, но параметры и расчеты значительно увеличились.Следовательно, IIF-Net56 имеет лучшую общую производительность.

Распределение информационных характеристик сигнала TFI радара нерегулярное. Следовательно, при извлечении характеристик изображения следует принимать во внимание характеристики распределения и неравномерность информации об изображении. Параллельный сверточный слой может использоваться для извлечения различных типов информации изображения. Глубина сети должна быть умеренной. Когда сеть слишком мелкая, трудно полностью извлечь элементы изображения, но скорость распознавания не может быть значительно улучшена, когда сеть слишком глубокая.Если сеть слишком глубокая, может возникнуть проблема деградации, и количество параметров и вычислений значительно увеличится. В определенной степени проблема деградации сети может быть решена путем использования режима короткого пропуска соединения, при этом целостность информации изображения может быть сохранена. Классификатор может выбрать GAP, чтобы уменьшить количество сетевых параметров и вычислений. Модуль GFBE включает Conv1, Conv3, Conv5 и MaxPoo (3) для углубления сети с помощью соединения с коротким пропуском, чтобы предотвратить потерю информации об изображении, и использует Conv3, Conv5 и параллельный сверточный слой MaxPool (3) для извлечения глобальной информации.В то же время он контролирует размеры сети через Conv1 и улучшает способность сети к нелинейному обучению.

4. Выводы

В этой статье USRP N210 и USRP-LW N210 используются для моделирования процесса передачи и приема радиолокационных сигналов для генерации почти реальных радиолокационных сигналов. Затем CWD используется для получения TFI радара. В соответствии с характеристиками нерегулярного распространения информации радиолокационного сигнала TFI был разработан модуль GFBE. На основе этого модуля предлагаются три сетевые структуры: IIF-Net56, IIF-Net107 и IIF-Net158.Путем анализа мы пришли к выводу, что IIF-Net56 имеет наилучшую всестороннюю производительность. Скорость распознавания сети составляет 92,36% при низком SNR -10 дБ. GAP добавлен в сеть, а количество параметров и количество вычислений относительно меньше, что снижает потребность в аппаратном оборудовании. IIF-Net56 использует уровень GAP для уменьшения количества параметров и вычислений и снижает требования к аппаратному оборудованию. Таким образом, сеть, предложенная в этой статье, имеет хорошие перспективы применения в области радиолокационных средств электронного противодействия в реальном времени.В области радиолокационного электронного противодействия распространенным методом является передача сигналов радиоэлектронного противодействия. В будущем мы продолжим исследования по распознаванию сигналов радиолокационных помех.

gnuradio — Синхронизация исходных блоков USRP — несколько устройств B2xx

gnuradio — Синхронизация исходных блоков USRP — несколько устройств B2xx — qaru

Присоединяйтесь к Stack Overflow , чтобы учиться, делиться знаниями и строить свою карьеру.

Спросил

Просмотрено 359 раз

Я пытаюсь создать синхронизированный исходный блок usrp в gnu radio, состоящий из нескольких устройств B210 USRP.Язык: C ++.

Из того, что я нашел, мне нужно:

  • Создать несколько экземпляров multi_usrp_sptr, поскольку для каждого B210 требуется одно, и несколько устройств B210 не могут быть адресованы с помощью одного sptr
  • Использовать внешнюю частоту и источники PPS — опция, которая может быть выбрана из блока или установлена ​​программно
  • Синхронизация повторной настройки для достижения повторяемого фазового сдвига между узлами — это может быть достигнуто с помощью синхронизированных команд API https://kb.ettus.com/Synchronizing_USRP_Events_Using_Timed_Commands_in_UHD
  • Синхронизировать потоки примеров с помощью свойства time_spec issue_stream cmd

Проблема в том, как мне вставить эти синхронизированные команды и установить time_spec потока в радиоблоке GNU или библиотеках gr-uhd?

Я заглянул в папку gr-uhd, где находился сток / исходный код, и нашел функции, которые можно было изменить.К сожалению, я не знаю, как скопировать или экспортировать эту библиотеку для внесения этих изменений и последующей компиляции для вставки моих пользовательских блоков в GNU Radio, потому что gr-uhd, похоже, встроен и скомпилирован при установке GR. Я попытался справиться, а затем создать библиотеку, но это не способ — это не удалось. Должен ли я добавить собственный исходный блок через gr_modtool и вставлять только те команды, которые мне нужны? Совместимость с uhd и его функциями, за исключением простого добавления нескольких строк, была бы полезной, чтобы не писать исходный код с нуля.

Сообщите, пожалуйста,

Edit
Экспериментальная блок-схема, основанная на предложении Маркуса Мюллера:
Экспериментальный поток синхронизации usrp

Создан 17 июл.

Проблема в том, как мне вставить эти синхронизированные команды и установить time_spec потока в радиоблоке GNU или библиотеках gr-uhd?

Для приемника USRP: добавьте в потоки теги, содержащие словари с правильным временем выполнения команд.В документации GNU Radio API есть информация о том, как должны выглядеть эти словари. Поле time — это то, что вам нужно установить с соответствующим значением.

Для источника USRP: используйте set_start_time в блоке uhd_usrp_source ; Используйте те же словари, что и описанные выше, для выполнения таких команд, как настройка, настройка усиления, в согласованное время.