Table of Contents
Fetching ...

Uoc luong kenh truyen trong he thong da robot su dung SDR

Do Hai Son, Nguyen Huu Hung, Pham Duy Hung, Tran Thi Thuy Quynh

TL;DR

Bài tập trung vào ước lượng kênh trong hệ thống hai robot sử dụng SDR và OFDM, đánh giá bằng BER trong môi trường nội thất multipath. Phương pháp chính dùng LS để ước lượng kênh và bộ cân bằng ZF, triển khai trên SDR4All với BladeRF x115 và Raspberry Pi 3, đồng thời so sánh kết quả mô phỏng MATLAB, GNU Radio và thực nghiệm. Các đóng góp gồm xây dựng các khối GNU Radio mô phỏng kênh và tính BER, đánh giá chất lượng ước lượng kênh trên hệ thống đa robot và chứng minh tính khả thi của SDR trong mạng đa robot, đồng thời chỉ ra giới hạn do xử lý SDR4All và đề xuất cải tiến bằng mã hóa và phân mảnh gói. Kết quả cho thấy hệ thống có thể hoạt động ở SNR đủ cao (khoảng $2$–$4$ dB ở thực nghiệm) và khoảng cách hạn chế hiệu suất, từ đó gợi ý các thiết kế tham chiếu cho tương tác robot-phân tử và truyền thông nội bộ trong mạng đa robot.

Abstract

This study focuses on developing an experimental system for estimating communication channels in a multi-robot mobile system using software-defined radio (SDR) devices. The system consists of two mobile robots programmed for two scenarios: one where the robot remains stationary and another where it follows a predefined trajectory. Communication within the system is conducted through orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) to mitigate the effects of multipath propagation in indoor environments. The system's performance is evaluated using the bit error rate (BER). Connections related to robot motion and communication are implemented using Raspberry Pi 3 and BladeRF x115, respectively. The least squares (LS) technique is employed to estimate the channel with a bit error rate of approximately 10^(-2).

Uoc luong kenh truyen trong he thong da robot su dung SDR

TL;DR

Bài tập trung vào ước lượng kênh trong hệ thống hai robot sử dụng SDR và OFDM, đánh giá bằng BER trong môi trường nội thất multipath. Phương pháp chính dùng LS để ước lượng kênh và bộ cân bằng ZF, triển khai trên SDR4All với BladeRF x115 và Raspberry Pi 3, đồng thời so sánh kết quả mô phỏng MATLAB, GNU Radio và thực nghiệm. Các đóng góp gồm xây dựng các khối GNU Radio mô phỏng kênh và tính BER, đánh giá chất lượng ước lượng kênh trên hệ thống đa robot và chứng minh tính khả thi của SDR trong mạng đa robot, đồng thời chỉ ra giới hạn do xử lý SDR4All và đề xuất cải tiến bằng mã hóa và phân mảnh gói. Kết quả cho thấy hệ thống có thể hoạt động ở SNR đủ cao (khoảng dB ở thực nghiệm) và khoảng cách hạn chế hiệu suất, từ đó gợi ý các thiết kế tham chiếu cho tương tác robot-phân tử và truyền thông nội bộ trong mạng đa robot.

Abstract

This study focuses on developing an experimental system for estimating communication channels in a multi-robot mobile system using software-defined radio (SDR) devices. The system consists of two mobile robots programmed for two scenarios: one where the robot remains stationary and another where it follows a predefined trajectory. Communication within the system is conducted through orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) to mitigate the effects of multipath propagation in indoor environments. The system's performance is evaluated using the bit error rate (BER). Connections related to robot motion and communication are implemented using Raspberry Pi 3 and BladeRF x115, respectively. The least squares (LS) technique is employed to estimate the channel with a bit error rate of approximately 10^(-2).
Paper Structure (13 sections, 11 equations, 9 figures, 1 table)

This paper contains 13 sections, 11 equations, 9 figures, 1 table.

Figures (9)

  • Figure 1: Mô hình hệ thống thực nghiệm ước lượng kênh truyền cho robot sử dụng SDR.
  • Figure 2: Minh họa cấu trúc một khung OFDM của mã nguồn SDR4All.
  • Figure 3: Kết quả mô phỏng ước lượng kênh truyền trên (a) Matlab và (b) GNU Radio.
  • Figure 4: Chuỗi nhận được tại bên thu và tỷ số BER sau mỗi 100.000 bit thu được.
  • Figure 5: BER thu được thông qua mô phỏng Matlab, GNU Radio, và chạy thực tế trên BladeRF.
  • ...and 4 more figures