DMR协议物理层的系统模型
现代数字无线电通信系统要求数据传输的高可靠性和效率，特别是如果存在数据失真和去同步的风险。 专业移动无线电通信中使用的关键协议之一是DMR（数字移动无线电），它使用高效的调制和编码技术提供数字语音和数据传输。
本项目考察DMR协议的系统模型，其中包括完整的信号处理链，从数据包生成到接收侧的解调和同步。 对信号传输的每个阶段进行建模，可以分析系统对各种类型干扰和失真的抵抗力。
DMR协议与许多其他电信标准一样，使用类似于OSI（开放系统互连）模型的分层体系结构。 DMR的主要级别可以划分如下。
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物理层(PHY)。 它负责通过无线信道发送和接收比特流，并在信道中包括调制（4-FSK，FM），滤波，同步和失真校正（编码也属于物理层，但我们在这个例子中不考虑它）。
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数据链路层（DLL）。 在节点之间提供可靠的数据传输，管理对环境的访问。 它包括DMR数据包的生成，例如语音和信号数据。 此示例演示数据包。 它还可以包括错误控制（CRC，FEC），逻辑信道管理（TDMA，两个时隙），寻址（订户和组的识别）。
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网络层。 提供路由和网络间通信，如果DMR集成到包括互联网的一个更大的系统。
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在一些实现中，存在附加层：传输层（如果DMR在IP之上运行）或例如应用层（Application Layer)–对服务（语音、文本消息、遥测）的支持。
DMR标准侧重于物理层和信道层，因为它们决定了无线信道的操作。 网络功能更经常在基础设施解决方案中实现（例如，在中继器和控制系统中）。
启用辅助模型启动功能
function run_model( name_model)
Path = (@__DIR__) * "/" * name_model * ".engee"
if name_model in [m.name for m in engee.get_all_models()] # Проверка условия загрузки модели в ядро
model = engee.open( name_model ) # Открыть модель
model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
else
model = engee.load( Path, force=true ) # Загрузить модель
model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
engee.close( name_model, force=true ); # Закрыть модель
end
sleep(5)
return model_output
end
启动模型并分析结果
我们实现的模型包括以下关键块。
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分组生成是形成与DMR分组的类型相对应的信号序列和空块。
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4-FSK调制是DMR中用于有效利用频带的数字调制。
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凸起余弦滤波器-用于限制信号频谱和最小化码间干扰。
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FM调制器-将数字信号转换为模拟形式，以便通过无线信道传输。
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具有模拟去同步的通信信道-发射器和接收器之间的时间不匹配的模拟。
![image_3.png]（附件：image_3.png) -
信号序列检测和帧同步-用于恢复接收侧数据包的临时位置的算法。
为了测试俄语和英语消息的正确传输，我们将使用这两种语言的pangrams。
一个pangram（来自希腊语—"所有字母"），或多字母，是一个短文本，使用字母表中的所有或几乎所有字母，如果可能的话，不重复它们。
我们将设置这样的消息，并且在模型中，我们将以字节形式表示它，以便于与信号交互，并将消息补充为向量中元素数量的零，即27的倍数（一个DMR数据包中的216 模型中的部分代码如下所示。
En = "Red fox jumps over the lazy dog"
Ru = "Cъешь же ещё этих мягких французских булок, да выпей чаю"
inp_sms = "$En. $Ru."
println("Входное сообщение:")
println(inp_sms)
println()
bytes = Int.(Vector{UInt8}(inp_sms))
remainder = length(bytes) % 27
bytes = vcat(bytes, remainder == 0 ? Int[] : zeros(Int, 27 - remainder))
println("Байтовое представление:")
println(bytes)
println()
println("Количество кадров для сообщения: $(length(bytes)/27)")
下面的屏幕截图显示了整个实现的模型。
让我们在SNR=25下运行我们的模型，以查看错误数最少的结果。 如果您对系统的噪声稳定性感兴趣，可以自己试验这个参数。
snr = 25
run_model("DMR") # Запуск модели.
让我们分析一下结果。 首先，我们将显示输入和输出文本消息的字节表示形式，以及按字节显示的错误数。
println("SNR: $snr")
error_bytes = reduce(vcat,collect(simout["DMR/err_symbol"]).value)
println("Кол-во ошибок: $(sum(error_bytes.>0))")
Delay = reduce(vcat,collect(simout["DMR/Frame_Synchronization.Delay"]).value)
println("Битовая задержка: $(Int.(Delay[end]))")
Input = reduce(vcat,collect(simout["DMR/Inp"]).value)
plot(Input, seriestype = :steppre, label = "Input")
Output = reduce(vcat,collect(simout["DMR/Out"]).value)
plot!(Output, seriestype = :steppre, label = "Output")
正如我们所看到的，在SNR=25处没有错误，因此，我们可以准确解码文本消息。
SMS_sim = reduce(vcat, collect(SMS_out).value)
SMS = filter(x -> x != 0x00000000, SMS_sim)
SMS = String(UInt8.(SMS))
println("Восстановленная строка: ", SMS) # Лишние нули игнорируются
结论
在此示例中，分析DMR系统模型，仅影响物理协议层。 将来，如果社区对该主题感兴趣，我们将研究该协议的其他级别，并介绍其各个组成部分的实现。