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我正在尝试使用我的 USRP E100 捕获 GPS 信号并将它们保存到 .bin 文件中，并使用 GNU Radio Companion 实现以下流程图：

在此处输入图像描述

如您所见，我从 GPS 频率中接收到 50M 复杂样本，并获取其中的实部和虚部。然后，我进行浮点到字符的转换，并将其保存为 IQIQIQIQ(...) bin 文件。如果没有浮点到字符的转换，一切正常，但如果有，输出文件只填充 0（例如浮点输出“b502 323a b502 32b8 b502 b239 1d12 0b3a”被转换为字符输出“0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000”）。

我不知道这里发生了什么，因为如果使用 Float to Char 块，则会出现错误。我还尝试使用其他类型转换器，例如浮点到短，我得到相同的输出：0 的向量。

生成流程图时的结果代码如下所示：

#!/usr/bin/env python
##################################################
# Gnuradio Python Flow Graph
# Title: Gps Datagrabber
# Generated: Wed Feb  3 10:01:35 2016
##################################################

from gnuradio import eng_notation
from gnuradio import gr
from gnuradio import uhd
from gnuradio.eng_option import eng_option
from gnuradio.gr import firdes
from optparse import OptionParser

class GPS_datagrabber(gr.top_block):

    def __init__(self):
        gr.top_block.__init__(self, "Gps Datagrabber")

        ##################################################
        # Variables
        ##################################################
        self.samp_rate = samp_rate = 5*1000000
        self.Tiempo_sec = Tiempo_sec = 10
        self.gain = gain = 15
        self.center_freq = center_freq = int(1.57542e9)
        self.band = band = int(40e6)
        self.Samples = Samples = Tiempo_sec*samp_rate

        ##################################################
        # Blocks
        ##################################################
        self.gr_interleave_0 = gr.interleave(gr.sizeof_char*1)
        self.gr_head_0 = gr.head(gr.sizeof_gr_complex*1, 50000000)
        self.gr_float_to_char_1 = gr.float_to_char()
        self.gr_float_to_char_0 = gr.float_to_char()
        self.gr_file_sink_0 = gr.file_sink(gr.sizeof_char*1, "/home/root/Desktop/USRP_E100")
        self.gr_file_sink_0.set_unbuffered(True)
        self.gr_complex_to_real_0 = gr.complex_to_real(1)
        self.gr_complex_to_imag_0 = gr.complex_to_imag(1)
        self.USRP_sync_123 = uhd.usrp_source(
            device_addr="addr0=192.168.10.1",
            stream_args=uhd.stream_args(
                cpu_format="fc32",
                channels=range(1),
            ),
        )
        self.USRP_sync_123.set_clock_source("external", 0)
        self.USRP_sync_123.set_time_source("external", 0)
        self.USRP_sync_123.set_samp_rate(samp_rate)
        self.USRP_sync_123.set_center_freq(center_freq, 0)
        self.USRP_sync_123.set_gain(gain, 0)
        self.USRP_sync_123.set_antenna("TX/RX", 0)
        self.USRP_sync_123.set_bandwidth(band, 0)

        ##################################################
        # Connections
        ##################################################
        self.connect((self.USRP_sync_123, 0), (self.gr_head_0, 0))
        self.connect((self.gr_head_0, 0), (self.gr_complex_to_real_0, 0))
        self.connect((self.gr_interleave_0, 0), (self.gr_file_sink_0, 0))
        self.connect((self.gr_complex_to_real_0, 0), (self.gr_float_to_char_0, 0))
        self.connect((self.gr_float_to_char_0, 0), (self.gr_interleave_0, 0))
        self.connect((self.gr_complex_to_imag_0, 0), (self.gr_float_to_char_1, 0))
        self.connect((self.gr_float_to_char_1, 0), (self.gr_interleave_0, 1))
        self.connect((self.gr_head_0, 0), (self.gr_complex_to_imag_0, 0))

    def get_samp_rate(self):
        return self.samp_rate

    def set_samp_rate(self, samp_rate):
        self.samp_rate = samp_rate
        self.set_Samples(self.Tiempo_sec*self.samp_rate)
        self.USRP_sync_123.set_samp_rate(self.samp_rate)

    def get_Tiempo_sec(self):
        return self.Tiempo_sec

    def set_Tiempo_sec(self, Tiempo_sec):
        self.Tiempo_sec = Tiempo_sec
        self.set_Samples(self.Tiempo_sec*self.samp_rate)

    def get_gain(self):
        return self.gain

    def set_gain(self, gain):
        self.gain = gain
        self.USRP_sync_123.set_gain(self.gain, 0)
        self.USRP_sync_123.set_gain(self.gain, 1)
        self.USRP_sync_123.set_gain(self.gain, 2)

    def get_center_freq(self):
        return self.center_freq

    def set_center_freq(self, center_freq):
        self.center_freq = center_freq
        self.USRP_sync_123.set_center_freq(self.center_freq, 0)
        self.USRP_sync_123.set_center_freq(self.center_freq, 1)
        self.USRP_sync_123.set_center_freq(self.center_freq, 2)

    def get_band(self):
        return self.band

    def set_band(self, band):
        self.band = band
        self.USRP_sync_123.set_bandwidth(self.band, 0)
        self.USRP_sync_123.set_bandwidth(self.band, 1)
        self.USRP_sync_123.set_bandwidth(self.band, 2)

    def get_Samples(self):
        return self.Samples

    def set_Samples(self, Samples):
        self.Samples = Samples

if __name__ == '__main__':
    parser = OptionParser(option_class=eng_option, usage="%prog: [options]")
    (options, args) = parser.parse_args()
    tb = GPS_datagrabber()
    tb.run()

错误在哪里？也许是 USRP/硬件问题？或者我无法将 Float 数据转换为 Char 数据？

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1 回答 1

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当以复数运行时，默认情况下，USRP 在 [-1, 1] 范围内缩放每个 IQ 样本。

但是，我相信输入信号可能很弱，因此每个 IQ 样本值应低于 [-0.5, 0.5]。该Float to Char块执行从浮点到字符的转换。但是将浮点数转换为 [-0.5, 0.5] 范围内的整数应该始终产生零。这就是为什么您的文件仅包含零的原因。

为了避免现在这个问题，有两种可能的解决方案：

解决方案 1： 适当缩放传入的 IQ 样本，使其范围超出 [-0.5, 0.5] 范围。这可以通过将信号与常数相乘或适当更改模块的Scale参数来完成Float to Char。

解决方案 2： 由于您对 8 位样本精度感兴趣，我建议指示 USRP 在流程图中以有符号短（16 位）格式传递样本。每个 IQ 样本的范围将在 [-2^15, 2^15] 中。然后只需进行Short to Char转换，但要确保每个样本的幅度不大于2^7，否则会得到削波效果。使用此解决方案，在您的流程图中流动的数据要少得多，因为每个 IQ 样本与复杂形式相比具有一半大小。此外，整数向下转换更快。

于 2016-02-04T13:58:10.813 回答