ЦИФРОВАЯ ПРИЕМОПЕРЕДАЮЩАЯ РАДИОСТАНЦИЯ С НЕЙРОСЕТЕВЫМ ФОРМИРОВАНИЕМ СИГНАЛА

ЦИФРОВАЯ ПРИЕМОПЕРЕДАЮЩАЯ РАДИОСТАНЦИЯ С НЕЙРОСЕТЕВЫМ ФОРМИРОВАНИЕМ СИГНАЛА

Патент на полезную модель: RU246356U1 Дата публикации: 2026-10-07 Заявитель / патентообладатель: Общество с ограниченной ответственностью "Сантэл-Навигация" (RU) Классификация: H04B7/26 G06N3/04 H04B7/26 G06N3/04 G06N3/044 G06N3/0464 G06N3/063

Реферат [34] Полезная модель относится к технике радиосвязи и может быть использована в носимых и мобильных радиостанциях диапазона UHF для передачи голосовой информации на увеличенные расстояния. Технический результат заключается в увеличении дальности связи при повышении качества речи. Радиостанция содержит микрофон, АЦП, вычислительный модуль, радиочастотный тракт и антенну. Вычислительный модуль выполнен в виде специализированного процессора машинного обучения. Модуль включает блок нейросетевого вокодера для извлечения признаков речи и блок квадратурного автоэнкодера, который формирует выходной I/Q-сигнал с шириной полосы частот не более 1500 Гц. Использование технологии автоэнкодера позволяет эффективно восстанавливать сигнал при низком отношении сигнал/шум, что в сочетании с узкой полосой пропускания обеспечивает прирост чувствительности приемника до 20 дБ и, соответственно, увеличение дальности связи в 3,5-9 раз по сравнению со стандартными цифровыми протоколами (DMR, АРСО-25). 1 ил.

Описание [1] Область техники, к которой относится полезная модель [2] Полезная модель относится к области радиотехники, в частности к носимым и возимым приемопередающим радиостанциям UHF-диапазона (300-3000 МГц), и может быть использована для обеспечения высококачественной голосовой связи на увеличенных дистанциях в условиях плотного эфира и сильных радиопомех. [3] Уровень техники [4] Из уровня техники известно устройство связи, содержащее приемопередатчик и нейронную сеть глубокого обучения, которая обрабатывает I/Q отсчеты принятого сигнала для извлечения спектральной информации и настройки параметров связи. Нейросеть выполняет функции демодуляции и синхронизации, заменяя классические цифровые блоки (см. US 2023208461 А1, опубл. 2023-06-29). [5] Недостаток аналога является то, что нейросеть используется только на приемной стороне для обработки стандартно модулированных сигналов (QAM/PSK). Отсутствует сквозное нейросетевое формирование I/Q-сигнала на передающей стороне, не производится совместное сжатие речи и канальное кодирование (JSCC) в полосе 1,5 кГц. Это не позволяет снизить порог SNR до 0 дБ и устранить «эффект скалы» (cliff effect), а значит, не обеспечивает кратного увеличения дальности связи, достижимого в заявляемой полезной модели. [6] Из уровня техники известно радиочастотное (РЧ), оптическое или акустическое коммуникационное устройство, включающее в себя радиочастотный, оптический или акустический приемопередатчик; программируемая логическая система, включающая ядро конфигурации интерфейса, ядро обучения и ядро управления обучением, при этом ядро конфигурации интерфейса взаимодействует с приемопередатчиком, а ядро обучения включает нейронную сеть глубокого обучения, содержащую множество слоев нейронной сети, и эта нейронная сеть глубокого обучения предназначена для приема необработанных синфазных/квадратурных (I/Q) входных данных от приемопередатчика через ядро конфигурации интерфейса и обработки этих входных данных I/Q с помощью слоев нейронной сети для извлечения информации о радиочастотном, оптическом или акустическом спектре; и систему обработки, включающую по меньшей мере модуль контроллера обучения, причем модуль контроллера обучения взаимодействует с программируемой логической системой и предназначен для инициализации, запуска, остановки, сброса, настройки или перенастройки одного или нескольких ядер обучения, ядра управления обучением и ядра конфигурации интерфейса, и/или предназначен для настройки каждого слоя нейронной сети с помощью одной или нескольких функций веса, фильтра, смещения или активации; при этом система обработки и программируемая логическая система способны настраивать один или несколько параметров связи и сети для передачи через приемопередатчик в ответ на извлеченную информацию о спектре (см. US 11610111 В2, опубл. 2023-03-21). [7] Недостатки аналога заключаются в том, что нейросеть в данном устройстве выполняет преимущественно функции анализа спектра и адаптивной настройки параметров связи, но не осуществляет сквозного формирования передаваемого I/Q-сигнала непосредственно из речевых признаков. Отсутствует блок нейросетевого вокодера для компрессии речи и блок квадратурного автоэнкодера, реализующий совместное кодирование источника и канала (JSCC). Устройство не ориентировано на сужение полосы пропускания до 1500 Гц и не обеспечивает снижения порога SNR до 0 дБ, что не позволяет достичь кратного увеличения дальности связи в условиях сильных помех. [8] Из уровня техники известны цифровые радиостанции стандарта DMR (Digital Mobile Radio) и TETRA, содержащие микрофон, аналого-цифровой преобразователь (АЦП), стандартный вокодер (например, АМВЕ+2), цифровой сигнальный процессор (DSP), радиочастотный приемопередатчик и антенну. [9] Недостатком известных устройств является относительно широкая полоса пропускания (12,5 кГц или 25 кГц) и жесткая зависимость качества декодирования речи от отношения сигнал/шум, что приводит к резкому обрыву связи («эффект скалы» / cliff effect) на границе зоны покрытия и ограничивает дальность связи. [10] В качестве наиболее близкого аналога (прототипа) выбрана портативная цифровая радиостанция, патент RU 169481 U, содержащая блок преобразования аудиосигнала, микроконтроллер и радиочастотный тракт. [11] Недостатки аналога (прототипа) заключаются в том, что он использует стандартную полосу пропускания (12,5 кГц или 25 кГц) и классический вокодер (например, АМВЕ+2), что приводит к жесткой зависимости качества декодирования речи от отношения сигнал/шум. Присутствует «эффект скалы» (cliff effect) - резкий обрыв связи на границе зоны покрытия. Отсутствуют нейросетевые блоки (вокодер, автоэнкодер, декодер), позволяющие сжимать речь, формировать узкополосный I/Q-сигнал (≤1500 Гц) и восстанавливать речь при низком SNR. Дальность связи ограничена, а повышение качества речи в условиях помех не обеспечивается. [12] Раскрытие сущности полезной модели [13] Технический результат заключается в кратном увеличении дальности уверенной радиосвязи при сохранении мощности передатчика, а также в повышении разборчивости и качества передаваемой речи в условиях сильных помех и узкой полосы пропускания радиоканала. [14] Заявленный технический результат обусловлен синергией двух факторов: [15] 1. Сужение полосы: переход от стандартной полосы 12,5 кГц к полосе 1,5 кГц снижает уровень теплового шума приемника на [16] 2. Нейросетевая устойчивость: использование обучаемого автоэнкодера позволяет снизить требуемый порог SNR с типичных для DMR 10 дБ до 0 дБ и ниже, обеспечивая дополнительный выигрыш порядка 10 дБ. [17] Суммарный энергетический выигрыш составляет около 20 дБ, что теоретически позволяет увеличить дальность связи в 3,5-9 раз в зависимости от ландшафта (3,5 раза - город / лес, 9 раз - открытая местность). [18] Указанный технический результат достигается тем, что цифровая приемопередающая радиостанция, содержащая микрофон, аналого-цифровой преобразователь, динамик, цифро-аналоговый преобразователь, радиочастотный приемопередатчик с антенной, работающий в диапазоне UHF, дополнительно снабжена вычислительным модулем машинного обучения, который включен между аудиоинтерфейсом и радиочастотным приемопередатчиком. [19] При этом вычислительный модуль машинного обучения содержит: [20] 1. Блок нейросетевого вокодера, выполненный с возможностью сжатия оцифрованного речевого сигнала. [21] 2. Блок квадратурного автоэнкодера, выполненный с возможностью сквозного кодирования сжатого речевого сигнала (по технологии Joint Source-Channel Coding) и формирования на своем выходе I/Q (синфазных и квадратурных) отсчетов радиосигнала с шириной полосы не более 1500 Гц. [22] 3. Блок нейросетевого декодера, выполненный с возможностью восстановления речевого сигнала из принятых демодулированных I/Q отсчетов в условиях низкого отношения сигнал/шум. [23] Сужение полосы пропускания до 1500 Гц снижает уровень воспринимаемого теплового шума, что повышает чувствительность приемного тракта. Использование блока квадратурного автоэнкодера исключает применение классических дискретных методов модуляции, напрямую отображая семантические признаки речи в непрерывные параметры I/Q сигнала, что дополнительно снижает порог требуемого отношения сигнал/шум до 0…-2 дБ и исключает пороговый эффект обрыва связи, присущий цифровым системам. [24] Краткое описание чертежей [25] На фиг. 1 изображена функциональная схема устройства: [26] 1 - микрофон; 2 - АЦП; 3 - вычислительный модуль (3.1 - вокодер, 3.2 - автоэнкодер, 3.3 - декодер); 4 - радиочастотный тракт; 5 - антенна; 6 - ЦАП; 7 - динамик. [27] Осуществление полезной модели [28] Вычислительный модуль машинного обучения реализован на базе микроконтроллера с аппаратной поддержкой тензорных вычислений. Все три нейросетевых блока (вокодер, автоэнкодер, декодер) работают в едином целочисленном формате (INT8) после калибровки для снижения вычислительной сложности и энергопотребления. [29] Блок нейросетевого вокодера выполнен на основе рекуррентной или сверточной нейронной сети и предназначен для извлечения из оцифрованного речевого сигнала (частота дискретизации 16 кГц) вектора акустических признаков. В качестве признаков используются мел-кепстральные коэффициенты (не менее 18 коэффициентов), параметр основного тона (pitch) и детектор голоса (voicing). Кадр признаков формируется каждые 10 мс. Для уменьшения временной избыточности блок вокодера объединяет четыре последовательных кадра (40 мс) в один вектор размерностью не менее 80 признаков, который передается на вход блока квадратурного автоэнкодера. [30] Блок квадратурного автоэнкодера представляет собой глубокую нейронную сеть сквозного кодирования «источник-канал» (end-to-end Joint Source-Channel Coding). Сеть состоит из последовательности сверточных слоев и слоев на основе gated recurrent units (GRU), организованных в DenseNet-подобную топологию. Входной вектор признаков размерностью 80 преобразуется в латентный вектор размерностью 56-80 действительных чисел. Латентный вектор отображается в пары синфазных (I) и квадратурных (Q) отсчетов с частотой следования, обеспечивающей ширину полосы радиосигнала не более 1500 Гц. [31] Блок нейросетевого декодера выполнен симметрично автоэнкодеру и использует механизмы внимания (attention) для подавления импульсных помех. Декодер принимает демодулированные I/Q отсчеты, подвергнутые эквализации (выравниванию) также с помощью нейросетевого блока, и восстанавливает вектор акустических признаков. Восстановленные признаки синтезируются в аудиосигнал с помощью нейросетевого синтезатора речи. [32] Блок квадратурного автоэнкодера и блок нейросетевого декодера обучены совместно на модели канала связи, включающей аддитивный белый гауссовский шум (AWGN) и многолучевые замирания (модель Ваттерсона с двумя лучами). [33] Устройство работает следующим образом. В режиме передачи аналоговый сигнал от микрофона поступает на АЦП, откуда в цифровом виде передается в вычислительный модуль машинного обучения. Блок нейросетевого вокодера извлекает из сигнала ключевые фонетические признаки, сжимая данные. Далее блок квадратурного автоэнкодера переводит эти признаки в I/Q-символы таким образом, чтобы результирующий спектр занимал полосу до 1500 Гц. Полученные квадратурные отсчеты поступают на радиочастотный приемопередатчик, где переносятся на несущую частоту диапазона UHF и излучаются через антенну. В режиме приема процесс идет в обратном порядке: радиочастотный тракт выделяет I/Q-символы из узкой полосы 1500 Гц. Блок нейросетевого декодера, обученный компенсировать искажения канала связи, восстанавливает сжатые признаки речи даже при зашумленном сигнале, после чего синтезирует аудиосигнал высокой четкости, подаваемый на динамик.

Формула 1. Цифровая приемопередающая радиостанция с нейросетевым формированием сигнала, содержащая последовательно соединенные микрофон, аналого-цифровой преобразователь, вычислительный модуль, а также соединенные с ним приемопередающий радиочастотный тракт, антенну, работающую в диапазоне UHF, цифро-аналоговый преобразователь и динамик, отличающаяся тем, что вычислительный модуль выполнен в виде контроллера машинного обучения, содержащего блок нейросетевого вокодера, выполненный с возможностью извлечения признаков речевого сигнала, блок квадратурного автоэнкодера, выполненный с возможностью формирования на выходе синфазных и квадратурных (I/Q) отсчетов радиосигнала с шириной полосы частот не более 1500 Гц на основе признаков речевого сигнала, извлеченных блоком нейросетевого вокодера, блок нейросетевого декодера, выполненный с возможностью восстановления речевого сигнала из принятых демодулированных I/Q отсчетов. 2. Радиостанция по п. 1, отличающаяся тем, что цифро-аналоговый преобразователь и динамик соединены последовательно с выходом блока нейросетевого декодера.