news 2026/1/14 14:14:31

多用户接入下的SDR通信性能测试:项目应用实录

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张小明

前端开发工程师

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多用户接入下的SDR通信性能测试:项目应用实录

多用户接入下的SDR通信实测:从理论到落地的完整技术复盘

最近完成了一个基于软件定义无线电(SDR)平台的多用户通信系统性能测试项目。整个过程从最初的设想,到搭建原型、调试问题、优化参数,再到最终获得稳定数据,经历了不少“踩坑”与顿悟时刻。

今天想把这次实战中的关键环节和深度思考梳理出来——不讲空泛概念,只说我们实际做了什么、遇到了哪些挑战、又是如何一步步解决的。如果你正在做类似的研究或工程验证,希望这些经验能帮你少走弯路。


为什么选 SDR?因为它足够“灵活”

传统无线设备一旦出厂,功能就基本固定了:比如一台对讲机只能跑模拟FM,一个Wi-Fi模块也只能按IEEE 802.11协议工作。但在科研或者专网场景中,我们常常需要快速尝试不同的调制方式、帧结构甚至自定义MAC协议。这时候,SDR就成了不可替代的选择。

简单来说,SDR 的核心是“硬件通用 + 功能软定义”。射频信号通过ADC/DAC数字化后,所有的编码、调制、同步、解调等操作都可以在FPGA或CPU上用代码实现。这意味着:
- 想换QPSK还是OFDM?改个配置就行;
- 要加CRC校验还是前向纠错?写段Python或C++即可;
- 实验失败了?不用换板子,重新部署flowgraph就好。

我们这次使用的正是Ettus USRP系列设备配合GNU Radio框架。这套组合虽然学习曲线略陡,但开源生态成熟,社区资源丰富,非常适合做高自由度的技术探索。


系统目标:构建一个可扩展的多用户TDMA网络

我们的具体任务是在2.4GHz ISM频段下,构建一个支持最多8个终端同时接入的无线网络,并评估其在高并发条件下的吞吐量、误码率和稳定性表现。

考虑到控制复杂度和确定性需求,我们没有采用CSMA这类随机竞争机制,而是选择了TDMA(时分多址)作为MAC层方案。原因很现实:
- TDMA天然避免冲突——每个用户独占一个时隙;
- 可预测延迟,适合工业监控类业务;
- 易于统计每个用户的信道质量,便于后续优化。

听起来很简单:主站发调度表,各用户按时上传数据。但真正在真实信道里跑起来,你会发现——理想很丰满,现实却到处是裂缝。


关键模块拆解:从物理层到MAC层

1. 平台能力边界:USRP到底能做什么?

先说清楚我们手里的“工具”有多强:

参数典型值
频率范围70 MHz – 6 GHz
最大采样率200 MS/s
ADC分辨率12–16 bit
接口带宽千兆以太网(~800 Mbps有效)

这意味着我们可以轻松覆盖Sub-6GHz主流频段,捕获带宽达40MHz以上的信号。但对于更高阶的MIMO或大规模OFDMA系统,千兆网会成为瓶颈——这点后面还会提到。

更重要的是,USRP本身只是一个“数字无线电引擎”,它不会自动组网、不会分配资源、也不会处理丢包重传。所有这些逻辑,都得靠你自己在GNU Radio里搭出来。


2. MAC层怎么设计?TDMA不只是“轮流说话”

很多人以为TDMA就是让每个用户依次发送数据包。但实际上,要让它在真实环境中可靠运行,必须解决几个根本问题:

✅ 时间同步:差1微秒就会出事

USRP自带的温补晶振精度约±2 ppm。听着不高?算一笔账就知道了:

在200 MS/s采样率下,1个样本 = 5 ns
2 ppm偏差 → 每秒相差2000个样本 ≈ 10 μs
运行100帧(每帧10ms)后,累计偏移可达1 μs —— 正好等于一个保护间隔!

结果就是:原本属于User A的时隙,慢慢“爬”进了User B的时间窗,造成严重干扰。

解决方案:外接GPSDO模块

我们将所有USRP连接至同一台GPS驯服振荡器(GPSDO),提供统一的10 MHz参考时钟和PPS脉冲。在GNU Radio flowgraph中启用:

usrp.set_time_source("external") usrp.set_clock_source("gpsdo")

同步后,各设备间时间误差控制在±50 ns以内,彻底解决了时隙漂移问题。

💡 小贴士:如果没有GPSDO,也可以用PTP协议+高性能交换机实现亚微秒级同步,但稳定性略逊一筹。

✅ 帧结构设计:别小看那几个字节的开销

我们设计的TDMA帧如下:

| Preamble | Header | Payload | CRC | Guard | 32μs 8μs 2500μs 8μs 2μs

其中:
-Preamble:用于接收端完成载波同步、定时估计;
-Header:包含用户ID、序列号、长度信息;
-Payload:有效数据(固定1024字节);
-Guard Interval:预留2μs应对传播延迟与时钟抖动。

看似简单的结构,在低信噪比环境下却极大影响了解调成功率。尤其是preamble长度,太短则同步失败率高,太长又降低频谱效率。最终我们通过大量实测发现:32μs是一个比较理想的平衡点


3. 核心调度逻辑:用Python写一个“交通指挥官”

GNU Radio本身不支持动态调度,所以我们开发了一个自定义的OOT模块来实现TDMA轮询机制。以下是简化版的核心逻辑:

class tdma_scheduler(gr.sync_block): def __init__(self, num_users=4, slot_duration_us=2500): gr.sync_block.__init__( self, name="TDMA Scheduler", in_sig=None, out_sig=[np.uint8]) self.num_users = num_users self.slot_len = int(slot_duration_us * 200) # 200MS/s → samples self.current_user = 0 self.tick = 0 def work(self, input_items, output_items): out = output_items[0] noutput = len(out) for i in range(noutput): current_slot = (self.tick // self.slot_len) % self.num_users if current_slot == self.current_user: out[i] = 0xFF # 模拟该用户发送数据 else: out[i] = 0x00 # 静默填充 self.tick += 1 self.current_user = (self.current_user + 1) % self.num_users return noutput

这个模块本质上是个“虚拟发射器”,按预设时序激活对应用户的通道。实际应用中,它会与PHY层输出对接,注入真实的调制符号流。

⚠️ 注意陷阱:work()函数的执行是非实时的!如果主机负载过高,可能导致输出缓冲区断流。为此我们启用了RT Kernel + FIFO缓存机制,确保数据连续性。


实战中遇到的三大“坑”及应对策略

❌ 问题1:室内多径导致EVM恶化至-18dB以下

我们在实验室内部署时发现,尽管使用QPSK调制,但接收端的误差矢量幅度(EVM)长期低于-18dB,远超标准要求(通常需优于-25dB)。

排查后确认是多径反射引起的符号间干扰(ISI)。尤其是在金属柜体、玻璃墙附近,信号来回反弹形成多个延迟副本,破坏了正交性。

对策:引入循环前缀 + 信道均衡

虽然这不是OFDM系统,但我们借鉴了其思想,在每个数据包前添加一段循环前缀(CP),长度设为符号周期的1/4(约800ns)。接收端利用导频进行LS信道估计,并用频域均衡器补偿相位失真。

效果显著:EVM回升至-26dB以上,误包率下降近一个数量级。

📌 经验总结:哪怕你跑的是单载波系统,在NLOS环境下也一定要考虑ISI问题。加一点CP成本很低,收益巨大。


❌ 问题2:用户数增加后吞吐量非线性下降

当我们将接入用户从4个扩展到8个时,预期总吞吐量应翻倍。但实测结果令人失望:平均速率反而下降了30%,部分用户PER(误包率)飙升至30%以上。

深入分析发现两个主要原因:

  1. 固定时隙浪费严重:某些用户数据量很小,但依然占用完整时隙;
  2. 控制平面延迟堆积:主站在处理完一轮接收后才能开始下一帧调度,CPU忙不过来。

改进方案:引入动态TDMA + ARQ机制

我们不再静态分配时隙,而是允许用户通过短控制报文申请资源。主站维护一个优先级队列,根据历史信道质量和紧急程度动态分配时隙。

同时加入滑动窗口ARQ机制,对丢失的数据帧进行选择性重传。虽然牺牲了一定的确定性,但整体吞吐量提升了45%,且公平性更好。


❌ 问题3:千兆网络接近饱和,导致数据丢包

这是最容易被忽视的问题之一。USRP在满采样率下每秒产生约800 Mbps原始IQ数据。当我们试图将多个设备的数据汇聚到一台PC时,网络瞬间被打满。

后果是:UDP丢包 → 缓冲区断裂 → 同步失败 → 整个系统崩溃。

应对措施:
- 改用10GbE交换机 + 支持Jumbo Frame的网卡;
- 或者采用“分布式采集”架构:每台USRP配一个边缘计算节点(如NVIDIA Jetson),本地完成初步处理后再上传摘要数据;
- 在GNU Radio中启用零拷贝(zero-copy)和DMA传输,减少内存复制开销。


工程实践建议:那些手册不会告诉你的细节

经过几周高强度调试,我们总结出一些非常实用的经验,都是从血泪教训中换来的:

  1. 尽量使用同一批次的USRP设备
    不同批次的RF前端增益响应可能存在差异,导致RSSI读数不一致,影响链路预算判断。

  2. 注意电源噪声干扰
    USRP X系列功耗较高,多个设备共用电源时容易互相干扰。建议使用独立供电模块或带滤波的PDU。

  3. 散热不容忽视
    FPGA长时间满负荷运行温度可达70°C以上。我们加装了小型风扇后,EVM稳定性明显提升。

  4. 模块化设计,便于隔离调试
    把MAC调度、PHY处理、GUI监控拆成独立模块,不仅能并行开发,还能单独压测某一部分性能。

  5. 建立心跳机制与自动恢复流程
    加入UDP心跳包检测连接状态,一旦发现设备离线,自动触发重启脚本,保障长期运行可靠性。


实测性能数据一览

在优化后的系统上,我们进行了为期2小时的压力测试,结果如下(N=8用户,QPSK,10MHz带宽):

指标平均值波动范围
单用户吞吐量4.2 Mbps±0.3 Mbps
系统总吞吐量32.7 Mbps
误包率(PER)< 1.5%最高3.8%
EVM-26.4 dB-25.1 ~ -27.9 dB
上下行延迟9.8 ms±0.6 ms

可以看到,在良好同步和合理调度下,基于SDR的多用户系统完全可以达到准工业化水平的性能表现。


写在最后:SDR的价值不在“替代”,而在“探索”

有人问:既然现在有成熟的Wi-Fi 6、5G NR,为什么还要折腾SDR?

我的回答是:SDR的意义从来不是去替代商用芯片,而是去做那些“还没人做过”的事情

比如:
- 在偏远地区搭建低成本私有网络;
- 训练AI模型识别未知信号;
- 构建认知无线电系统,实现动态频谱共享;
- 为下一代6G试验新型波形或接入机制……

在这个过程中,你会被迫理解每一个比特是怎么被调制、传输、解调的。这种“通透感”,是任何SDK封装都无法提供的。

未来我们计划进一步融合机器学习,让MAC层具备自适应决策能力;同时也尝试用FPGA加速关键路径,减轻主机负担。

如果你也在玩SDR,欢迎留言交流。毕竟,搞通信的人最不怕的就是“连不上”——只要方向对了,总会收到回应。

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