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机器学习与RFMLS项目详解

微波射频网 2020-11-07 09:45 次阅读

1.RFMLS简介

随着无线电终端和物联网设备的爆炸性增长,无线电频谱正在变得越来越拥挤,识别、定位和阻断干扰信号变得异常困难。为了改善频谱共享环境和提高无线网络安全,需要开发新技术来了解频谱的实际使用状态。

美国国防高级研究计划局(DefenseAdvancedResearchProjectsAgency,DARPA)于2017年8月设立了新的研究项目无线电频谱机器学习系统(RadioFrequencyMachineLearningSystems,RFMLS),探索在频谱领域利用机器学习理解无线电信号。

RFMLS项目的目标是创建能够全面理解无线电频谱的机器学习算法,识别潜在的危害信号,并根据任务由系统自主地做出响应。目前该计划的合同授予了BAESystems,ExpeditionTechnologies,NortheasternUniversity,TeledyneTechnologies和StanfordResearchInstitute[1]。

2.机器学习与RFMLS项目

2.1机器学习的进展

早期的人工智能主要基于专家系统,即在特定应用中执行具有明确规则定义的系统。这些专家系统严格地将专业知识和决策规则限制在可预测的范围内,例如简单的游戏和工业流程控制。当前广泛使用的自适应无线电系统属于专家系统。一些专家系统根据以往信号分析的经验来制定响应的规则,并且已经部署在无线电工作环境中,例如,工程师在程序中指定当遇到无线电干扰时切换到备用频率的规则。虽然专家系统在一定程度上有效,但是依靠专业知识制定规则的过程既昂贵又耗时,并且响应速度跟不上无线电信号的变化,此外,这些系统几乎不了解频谱中实际发生的情况,严重限制了专家系统的实用性。

在过去的几年中,基于机器学习的人工智能快速发展起来。机器学习是利用大样本数据建立统计模型,以便在没有明确规则的情况下对目标进行预测和优化。机器学习最重要的分支是深度学习神经网络,当有足够的样本数据时,能够对其训练以执行各种复杂的分类和预测任务。基于数据驱动的机器学习已经在语音识别、图像识别以及自动驾驶等领域实现了革命性的进步。这些创新的关键是从针对每个任务定制的专家系统演变为从大数据中学习的通用系统。

然而,在无线电领域使用人工智能却没有跟上机器学习的这些进步,并且很少有研究探索传统无线电信号处理和机器学习的交叉点。针对当前无线电频谱环境可能遭到恶意破坏的威胁,探索如何将机器学习应用于传统的无线电信号领域变得至关重要[2]。

2.2当前无线电系统的不足

随着越来越多的无线电终端、通信系统、雷达、干扰机和其他应用和设备在频谱环境中运行,电磁环境变得越来越复杂。目前电磁环境中存在的主要风险是态势感知能力不足、威胁无法确定以及通信易受恶意干扰[2]。并且恶意干扰发射机变得更加智能,能够通过伪装身份以掩饰其特征。图1为非授权用户通过伪装的MAC地址试图接入无线网络。

图1.非授权用户的威胁

当前的无线电系统普遍采用的是基于规则的推理(类似于早期人工智能中的专家系统),制定了一套信号分析和响应规则。绝大多数此类系统都使用查找表的思路:信号数据进入系统后按照类似电子表格的软件进行分类,将输入信号与对应的响应处理相关联。

传统的无线电系统常常按顺序扫描频率和空间区域,几乎不了解频谱的实际使用情况,对该电磁环境中的信号统计数据所知甚少,例如,哪些信号在某个区域或频段是异常的。

2.3RFMLS的内容

为了利用机器学习的进步来解决当前无线电系统中存在的问题,DARPA正在寻求利用利用机器学习来改善频谱管理,并满足军事和民用通信中对无线电频率日益增长的需求。DARPA提出的RFMLS项目是一项基础性工作,目标是建立将现代机器学习应用于无线电频谱领域的技术基础。RFMLS将通过机器学习理解电磁环境并实现决策能力,从而显著改善传统的无线电系统。

RFMLS项目的最终目的是理解无线电频谱的实际使用状态。例如,掌握占用频谱的信号种类、从背景中提取出重要的信号,并识别那些违反无线电规则的信号,以实现频谱共享和提高物联网系统安全。其中,无线网络将自主协作并推理如何共享无线电频谱和避免干扰,实现对频谱资源的最有效利用。图2为RFMLS示意图。

图2.RFMLS示意图

RFMLS通过机器学习从无线电频谱中提取出额外的信号特征,利用频谱大数据识别以前无法监测到的无线电信号,从而更好地理解电磁环境。该系统能够从大规模物联网设备发射的无线电信号中分辨出细微的差异,例如,由于制造缺陷等因素导致的无意调制,并能将企图欺骗或入侵网络设备的信号区分出来。最终,该系统能够理解无线电环境中正在发生的事情,并具备无线电信号取证能力,以便在复杂的电磁环境中识别感兴趣的信号。在未来,机器学习不仅可以处理采集的频谱数据,而且还可根据目标任务来确定无线电传感器需要采集哪些频谱数据,以及规划数据采集的时间和地点。

3.RFMLS的组成

RFMLS将建立一种能够从数据中学习并以任务为导向的无线电系统,包含以下四个组成部分[3]。

(1)信号特征学习

RFMLS将利用采集的无线电信号数据集,学习用于识别和表征各种民用和军用环境中的信号特性,从而对信号进行简洁的描述。

第一代人工智能在频谱中的应用依赖于专家设计的信号特征。最近有可能通过将频谱问题迁移到在深度学习中已经成功应用的其他领域,来建立信号特征。RFMLS将能够从采集的训练数据中学习合适的特征来描述无线电信号和相关属性。图3为信号特征学习的结构。

图3.信号特征学习

(2)注意力引导

下一代无线电系统从表征频谱的MHz演变为GHz。为了有效地利用带宽扩展,RFMLS必须了解哪些信号是重要的,将处理资源集中在这些信号上,并通过忽略对特定任务的次要信号来节省资源。区分重要和次要的无线电信号和操作至关重要。RFMLS需要利用机器学习算法将注意力引导到具有潜在重要性的无线电操作中,例如,在雷达信号工作频段中检测出感兴趣的通信信号。

图4为注意力引导测试,在500MHz带宽的背景信号上叠加多个“重要的信号”,期望在测试系统中将这些目标信号分离出来。

图4.区分重要信号的测试

(3)自主无线电传感器配置

自适应无线电系统的许多早期研究都集中在模拟无线电电子设备(即射频前端),建立可重新配置的系统,在设计时不会将操作特性设置成固定不变的。最近的进步已经产生了灵活的大规模全数字无线电系统。但是这些进步的开发程度很低,因为很少有研究将这种适应性与重新配置无线电传感器所需的智能相结合。

RFMLS能够根据给定的任务学习并优化大量可操作的配置(如模拟电子设备、波束转向角度、带宽灵敏度、位置等),控制硬件系统来提高信号接收能力,如图5所示。机器学习方法结合感知处理和决策推理,能够在大型控制空间内自动重新配置传感器,以提高整体任务性能,并实现复杂的任务。

图5.自主无线电传感器配置

(4)波形合成

RFMLS能够利用机器学习算法以数字方式编码合成几乎任何可能的发射波形。利用这种为特定无线电设备创建新波形的能力,可以改善在复杂电磁环境中识别友好用户的性能。图6为波形合成示意图。

图6.波形合成

在RFMLS的四个组成部分中,信号特征学习和波束合成属于射频前端,注意力引导和自主无线电传感器配置属于频谱感知。

4.RFMLS的具体任务

RFMLS能够在更加拥挤的频谱环境中识别和表征无线电信号,这将为新兴的自动化无线电系统和依赖它们的军事指挥提供关键的信息,以便了解频谱使用的实际情况。

针对RFMLS的四个组成部分,将执行以下四项具体任务[4]:

(1)无线电指纹识别

传统的无线安全依赖于每个无线电设备的软件身份,往往会被黑客入侵或以其他方式进行复制。信号在通过模拟电子器件进行调整和放大的过程中,往往会附加微弱但独特的特征。RFMLS能够学习基于该发射机的固有硬件缺陷所代表的唯一无线电指纹,来识别特定的发射机,试图解决传统无线电系统中的安全问题。此任务侧重于信号特征学习。

(2)无线电指纹增强

为了进一步增强无线安全性,通信系统通过机器学习来调整其发射波形以增强其自然指纹。该任务侧重于合成波形。

(3)频谱意识

传统的无线电频谱监测系统通过使用窄带和相对简单的技术来识别占用频谱的信号(例如信号频率)。随着商用宽带ADC、软件定义无线电、频谱共享和通用无线电技术变得成熟,传统的无线电监测方法受到了挑战。RFMLS系统将通过机器学习理解大带宽中存在的重要和次要信号之间的差异,以便建立更实用和准确的频谱感知系统,实现目标信号精准监测。这项任务强调注意力引导。

(4)自主无线电系统配置

为了进一步提高频谱感知的性能,RFMLS将寻求学习如何以最佳的方式来调整和配置其硬件资源,从而在复杂的电磁环境中最大化识别重要信号的能力。此任务强调自主无线电传感器配置。

责任编辑人:CC

原文标题:无线电频谱机器学习系统(RFMLS)

文章出处:【微信号:mwrfnet,微信公众号:微波射频网】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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BQ500215 BQ500215 固定频率 10W WPC1.1 无线电源发送器

信息描述bq500215 是一款专用数字无线电源控制器,它集成了控制无线电源传输至单个 WPC 兼容接收器所需的逻辑功能。bq500215 符合 WPC v1.2 标准,可输出高达 5W 的功率;使用专有的双向通信协议,结合 bq51025 无线电源接收器可实现高达 10W 的充电功率。bq500215 是一款智能器件,它可以定期询问周围环境中要充电的设备,检测充电板上是否有外来金属物体,监视所有无线充电设备的通信并按照充电设备的反馈来调整施加到发送器线圈上的电源。bq500215 还可以处理功率输出相关的故障条件,并控制运行模式状态指示灯。bq500215 使用电源电压控制机制代替传统的频率控制来调节传送到接收器的功率。特性经 Qi 认证的 WPC v1.2 解决方案,适用于 5W 运行,配合 TI bq51025 无线电源接收器可提供专有的 10W 充电能力专有 TI bq51025 接收器的认证协议 更快的充电时间 兼容标准 5W WPC 接收器12V 输入,固定频率,电源电压控制架构 符合无线电源联盟 (WPC) A29 发送器类型技术规范 通过 FOD Ping 实现增强型外来物体检测 (FOD),可在电源传输前检测金属物体空闲和“充电完成”期间低待机功耗 10 种可配置的 LED 模式,可指示充电状态和故障...
发表于 04-18 19:10 146次 阅读
BQ500215 BQ500215 固定频率 10W WPC1.1 无线电源发送器

BQ500212A 符合 Qi 标准的 5 V 无线电源发送器管理器

信息描述 bq500212A 是一款经 Qi 认证的超值解决方案,此解决方案集成了控制到单个 WPC1.1 兼容接收器无线电源传输所需的全部功能。 它与 WPC1.1 兼容,并且被设计成用于 5V 系统的无线电源联盟类型 A5 或 A11 发射器。 bq500212A周围环境以寻找将被供电的 WPC 兼容器件,安全使用器件,接收来自被供电器件的数据包通信并根据 WPC1.1 技术规范管理此电源传输。 为了最大限度地增加无线电源控制应用中的灵活性, Dynamic Power Limiting (DPL) 成为 bq500212A 的特性。 Dynamic Power Limiting 通过无缝优化受限输入电源上可用功率的用量提高用户体验。 通过持续监控已建立的电源传输的效率,bq500212A 支持针对以往产品的外来物体检测 (FOD) 和增强性寄生金属检测 (PMOD),从而防止由于在无线电源传输场中错误放置金属物体而导致的电源丢失。 如果在电源传输期间发生任何异常情况,bq500212A 对其进行处理并提供指示器输出。 综合状态和故障监视特性可实现一个低成本但是稳健耐用的,经 Qi 认证的无线电源系统设计。 bq500212A 采用 48 引脚,7mm x 7mm 四方扁平无引线 (QFN) 封装。特性 针对发射端应用的已经验证,经 Qi 认证...
发表于 04-18 19:10 148次 阅读
BQ500212A 符合 Qi 标准的 5 V 无线电源发送器管理器

ADF7030-1 高性能、sub-GHz无线电收发器IC

和特点 射频(RF)范围 169.4 MHz 至169.6 MHz 426 MHz 至470 MHz 863 MHz 至960 MHz 数据速率 2FSK/2GFSK: 0.1 kbps 至300 kbps 4FSK/4GFSK: 0.1 kbps 至400 kbps (仅发射) 双通道功率放大器(PA) 可编程接收器带宽:3 kHz至487 kHz 接收器(Rx)性能 阻塞:高达97 dB(±10 MHz失调) 邻道抑制:高达66 dB 灵敏度:-122.8 dBm(2.4 kbps) 发射器(Tx)性能 范围:−20 dBm至+17 dBm,步长分辨率为0.1 dB 输出功率随温度和电源变化波动极低 欲了解更多特性,请参考数据手册 产品详情 ADF7030-1是一款完全集成的无线电收发器,以极低功耗实现高性能。该器件非常适合要求长距离、网络鲁棒性和长电池续航时间的应用。它适合在ISM、SRD,以及169 MHz、426 MHz至470 MHz和862 MHz至960 MHz许可频段范围内工作的应用。它对IEEE802.15.4等基于标准的协议提供广泛支持,同时还灵活地支持众多专有协议。高度可配置的低中频(IF)接收器支持3.6 kHz至487 kHz范围内的各种IF带宽。这使得ADF7030-1支持超低窄带、窄带和宽带通道间隔。ADF7030-1具有两个独立的PA,分别支持−20 dBm至...
发表于 02-22 15:04 193次 阅读
ADF7030-1 高性能、sub-GHz无线电收发器IC

ADF7030 高性能、低功耗、169MHz ISM频段无线电收发器IC

和特点 RF频率范围: 169.4 MHz至169.6 MHz 调制: 2GFSK、4GFSK 数据速率: 2GFSK: 2.4 kbps和4.8 kbps 4GFSK: 6.4 kbps (仅Tx) 1nA休眠电流 接收器性能 阻塞:97 dB(±10 MHz失调) t邻道抑制:66 dB 灵敏度:−122 dBm 欲了解更多特性,请参考数据手册 产品详情 ADF7030是一款低功耗、高性能、集成式无线电收发器,支持169.4MHz至169.6MHz ISM频段内的窄带操作。 ADF7030支持以2.4kbps和4.8kbps进行发送和接收工作(使用2GFSK调制),以及以6.4kbps进行发送工作(使用4GFSK调制)。 ADF7030片上集成ARM® Cortex®-M0处理器,可执行无线电控制和数据包管理。 应用 无线M总线模式N (EN 13757-4) 智能计量 公共报警 有源标签资产跟踪 方框图...
发表于 02-22 15:04 146次 阅读
ADF7030 高性能、低功耗、169MHz ISM频段无线电收发器IC

ADRF6520 针对μW无线电2 GHz通道间隔的双通道可编程滤波器和VGA

和特点 匹配VGA和可编程滤波器 连续增益控制范围:54 dB 滤波器旁路模式I或Q带宽(BW) ±1 dB增益平坦度:>1250 Hz 4极点巴特沃兹滤波器I或Q带宽:36 MHz至720 MHz RMS检波器 IMD3:>55 dBc(1.5 V p-p复合输出) HD2、HD3:>55 dBc(1.5 V p-p输出) 噪声系数:10.4 dB(最大增益时) NF < 11 dB(VGA2增益回退:12 dB) 100Ω差分输入、低阻抗输出 可选直流输出失调校正 SPI可编程滤波转折频率和增益步进 3.3 V单电源,具有关断特性产品详情 ADRF6520包括一对匹配的完全差分低噪声、低失真可编程滤波器和可变增益放大器(VGA)。每个通道都能够抑制较大的带外干扰信号,同时忠实放大所需信号,因而模数转换器(ADC)的带宽和分辨率要求得以降低。两个通道匹配出色,而且在所有增益和带宽设置下都具有很高的无杂散动态范围,因此ADRF6520非常适合具有密集星座图、多个载波并存在邻近干扰的正交(IQ)通信系统。可通过串行端口接口(SPI)编程滤波器转折频率、使能和直流失调校正环路使能特性。滤波器之前的第一个VGA提供27 dB的连续增益控制以及18 dB的最大增益,并设置差分输入阻抗为100 Ω...
发表于 02-15 18:38 279次 阅读
ADRF6520 针对μW无线电2 GHz通道间隔的双通道可编程滤波器和VGA