오늘 내 기사는 거의 우연히 (자연스럽기는 하지만) 프로그래밍의 길을 택한 한 사람의 생각을 담은 것입니다.

네, 제 경험은 단지 제 경험일 뿐이라는 것을 이해합니다. 하지만 일반적인 추세에 잘 맞는 것 같습니다. 또한 아래에 설명된 경험은 과학 활동 분야와 더 관련이 있지만 농담이 아닌 것은 외부에서도 유용할 수 있습니다.

출처 : https://xkcd.com/664/

일반적으로 이전 학생의 모든 현재 학생에게 바칩니다!

기대

2014년에 정보통신 기술 및 통신 시스템 학사 학위를 마쳤을 때 저는 프로그래밍 세계에 대해 거의 아는 바가 없었습니다. 네, 다른 많은 사람들처럼 저도 첫해에 "컴퓨터 과학" 과목을 수강했습니다. 하지만 주님, 그것은 첫해였습니다! 그것은 영원했습니다!

일반적으로 학사 학위와 특별히 다른 점은 기대하지 않았으며, 석사 과정에 입학했을 때 "통신 및 신호 처리" 독일-러시아 신기술 연구소.

하지만 헛된...

우리는 단지 두 번째 신입생이었고, 첫 번째 출신의 사람들은 여전히 ​​먼 독일로 떠나기 위해 가방을 싸고 있었습니다(인턴십은 석사 학위 XNUMX년차에 XNUMX개월이 소요됩니다). 즉, 직계의 어느 누구도 아직 유럽 교육 방법을 진지하게 접한 적이 없었고 세부 사항에 대해 물어볼 사람도 없었습니다.

물론 첫 해에 우리는 다양한 종류의 실습을 가졌으며 일반적으로 스크립트 작성(주로 MATLAB 언어)과 고도로 전문화된 다양한 GUI 사용(스크립트를 작성하지 않고 시뮬레이션을 수행한다는 의미에서) 중에서 선택할 수 있도록 민주적으로 제안되었습니다. 모델링 환경).

말할 필요도 없이, 미래의 과학 석사인 우리는 어린 시절의 어리석음으로 인해 불 같은 코드 작성을 피했습니다. 예를 들어, MathWorks의 Simulink가 있습니다. 여기에 블록이 있고, 연결이 있고, 모든 종류의 설정과 스위치가 있습니다.

이전에 회로 설계 및 시스템 엔지니어링 분야에서 일한 사람이 원주민이고 이해할 수있는 견해!

출처 : https://ch.mathworks.com/help/comm/examples/parallel-concatenated-convolutional-coding-turbo-codes.html

그래서 우리에게 보였습니다 ...

현실

첫 학기의 실습 작업 중 하나는 "모델링 및 최적화 방법"이라는 주제의 일부로 OFDM 신호 트랜시버를 개발하는 것이었습니다. 아이디어는 매우 성공적입니다. 이 기술은 예를 들어 Wi-Fi 및 LTE/LTE-A 네트워크(OFDMA 형식)에서의 사용으로 인해 여전히 관련성이 있고 인기가 높습니다. 이는 마스터가 통신 시스템 모델링 기술을 연습하는 가장 좋은 방법입니다.

그리고 이제 우리는 분명히 비현실적인 프레임 매개변수를 사용하여 기술 사양에 대한 여러 옵션을 제공받았으며(인터넷에서 솔루션을 찾지 않기 위해) 이미 언급한 Simulink를 공격합니다... 그리고 우리는 찻주전자로 머리를 맞았습니다. 현실의:

• 각 블록에는 알 수 없는 매개변수가 많이 포함되어 있어서 한 순간에 변경하기가 두렵습니다.
• 숫자를 조작해야합니다. 간단 해 보이지만 여전히 소란을 피워야합니다. 신은 금지합니다.
• 사용 가능한 블록 라이브러리를 탐색하는 단계에서도 대성당 컴퓨터는 GUI를 열광적으로 사용하여 눈에 띄게 느려집니다.
• 집에서 무언가를 마무리하려면 동일한 Simulink가 필요합니다. 그리고 사실 대안이 없습니다.

네, 결국 우리는 물론 프로젝트를 완료했지만 안도의 큰 숨을 내쉬며 완료했습니다.

어느 정도 시간이 흘러 석사 학위 XNUMX학년이 끝났습니다. GUI를 활용한 숙제의 양은 아직 패러다임 전환 단계에 도달하지는 않았지만 독일어 과목의 비율이 증가함에 따라 비례적으로 감소하기 시작했습니다. 저를 포함한 우리 중 많은 사람들이 상당한 진폭을 극복하고 과학 프로젝트에서 겉보기에 친숙한 Simulink가 아닌 Matlab을 점점 더 많이 사용하고 있습니다(도구 상자의 형태이기는 하지만).

우리가 의심한 점은 XNUMX학년 학생 중 한 명이 한 말입니다(그들은 당시 러시아로 막 돌아왔습니다).

• 적어도 인턴십 기간 동안에는 Similink, MathCad 및 기타 LabView에 대해 잊어버리세요. 모든 것은 MatLab 자체 또는 무료 "버전" Octave를 사용하여 MATLAB으로 작성됩니다.

이 진술은 부분적으로 사실로 판명되었습니다. Ilmenau에서는 도구 선택에 대한 분쟁도 완전히 해결되지 않았습니다. 사실, 선택은 주로 MATLAB, Python, C 중에서 이루어졌습니다.

같은 날 나는 자연스러운 흥분에 사로잡혔습니다. OFDM 송신기 모델의 일부를 스크립트 형식으로 옮겨야 하지 않을까? 재미로.

그리고 나는 일을 해야 했어요.

단계별

이론적 계산 대신에 간단히 이것에 대한 링크를 제공하겠습니다. 훌륭한 기사 2011년부터 tgx 그리고 슬라이드에는 LTE 물리 계층 교수 미셸틸라 (TU 일메나우). 이 정도면 충분할 것 같아요.

"그래서" 저는 생각했습니다. "다시 반복하겠습니다. 우리는 무엇을 모델링할 건가요?"
우리는 모델을 할 것이다 OFDM 프레임 생성기 (OFDM 프레임 생성기).

포함 내용:

• 정보 기호
• 파일럿 신호
• XNUMX(DC)

(간단함을 위해) 우리가 추상화하는 내용은 다음과 같습니다.

• 순환 접두사 모델링에서 (기본 사항을 알고 있다면 추가하는 것은 어렵지 않습니다)

고려중인 모델의 블록 다이어그램. 역 FFT(IFFT) 블록에서 멈추겠습니다. 그림을 완성하기 위해 모두가 나머지를 스스로 계속할 수 있습니다. 저는 학과의 교사들에게 학생들을 위해 무언가를 남기겠다고 약속했습니다.

그것들을 스스로 정의해 봅시다. 운동:

• 고정된 수의 부반송파;
• 고정 프레임 길이;
• 중앙에 5 하나를 추가하고 프레임의 시작과 끝 부분에 XNUMX 쌍을 추가해야 합니다(총 XNUMX개).
• 정보 기호는 M-PSK 또는 M-QAM을 사용하여 변조됩니다. 여기서 M은 변조 차수입니다.

코드부터 시작해 보겠습니다.

전체 스크립트는 다음에서 다운로드할 수 있습니다. 링크.

입력 매개변수를 정의해 보겠습니다.

clear all; close all; clc

M = 4; % e.g. QPSK 
N_inf = 16; % number of subcarriers (information symbols, actually) in the frame
fr_len = 32; % the length of our OFDM frame
N_pil = fr_len - N_inf - 5; % number of pilots in the frame
pilots = [1; j; -1; -j]; % pilots (QPSK, in fact)

nulls_idx = [1, 2, fr_len/2, fr_len-1, fr_len]; % indexes of nulls

이제 우리는 파일럿 신호가 반드시 XNUMX 이전 및/또는 이후에 가야 한다는 전제를 받아들여 정보 기호의 인덱스를 결정합니다.

idx_1_start = 4;
idx_1_end = fr_len/2 - 2;

idx_2_start = fr_len/2 + 2;
idx_2_end =  fr_len - 3;

그런 다음 함수를 사용하여 위치를 결정할 수 있습니다. 린스페이스, 가장 가까운 정수 중 가장 작은 값으로 값을 줄입니다.

inf_idx_1 = (floor(linspace(idx_1_start, idx_1_end, N_inf/2))).'; 
inf_idx_2 = (floor(linspace(idx_2_start, idx_2_end, N_inf/2))).';

inf_ind = [inf_idx_1; inf_idx_2]; % simple concatenation

여기에 XNUMX의 인덱스를 추가하고 정렬해 보겠습니다.

%concatenation and ascending sorting
inf_and_nulls_idx = union(inf_ind, nulls_idx); 

따라서 파일럿 신호 인덱스는 그 밖의 모든 것입니다.

%numbers in range from 1 to frame length 
% that don't overlape with inf_and_nulls_idx vector
pilot_idx = setdiff(1:fr_len, inf_and_nulls_idx); 

이제 파일럿 신호를 이해해 봅시다.

우리는 템플릿(변수 조종사), 그리고 이 템플릿의 파일럿이 프레임에 순차적으로 삽입되기를 원한다고 가정해 보겠습니다. 물론 이것은 루프에서 수행될 수 있습니다. 또는 행렬을 사용하여 약간 까다롭게 작업할 수도 있습니다. 다행스럽게도 MATLAB을 사용하면 충분히 편안하게 이 작업을 수행할 수 있습니다.

먼저 프레임에 완전히 맞는 템플릿 수를 결정해 보겠습니다.

pilots_len_psudo = floor(N_pil/length(pilots));

다음으로 템플릿으로 구성된 벡터를 형성합니다.

% linear algebra tricks:
mat_1 = pilots*ones(1, pilots_len_psudo); % rank-one matrix
resh = reshape(mat_1, pilots_len_psudo*length(pilots),1); % vectorization

그리고 우리는 템플릿의 일부인 "꼬리"만 포함하는 작은 벡터를 정의합니다. 이는 프레임에 완전히 맞지 않습니다.

tail_len = fr_len  - N_inf - length(nulls_idx) ...
                - length(pilots)*pilots_len_psudo; 
tail = pilots(1:tail_len); % "tail" of pilots vector

파일럿 캐릭터를 얻습니다.

vec_pilots = [resh; tail]; % completed pilots vector that frame consists

정보 기호로 넘어가겠습니다. 즉, 메시지를 구성하고 변조하겠습니다.

message = randi([0 M-1], N_inf, 1); % decimal information symbols

if M >= 16
    info_symbols = qammod(message, M, pi/4);
else
    info_symbols = pskmod(message, M, pi/4);
end 

모두 준비되었습니다! 프레임 조립:

%% Frame construction
frame = zeros(fr_len,1);
frame(pilot_idx) = vec_pilots;
frame(inf_ind) = info_symbols

다음과 같은 결과를 얻어야 합니다:

frame =

   0.00000 + 0.00000i
   0.00000 + 0.00000i
   1.00000 + 0.00000i
  -0.70711 - 0.70711i
  -0.70711 - 0.70711i
   0.70711 + 0.70711i
   0.00000 + 1.00000i
  -0.70711 + 0.70711i
  -0.70711 + 0.70711i
  -1.00000 + 0.00000i
  -0.70711 + 0.70711i
  -0.70711 - 0.70711i
   0.00000 - 1.00000i
   0.70711 + 0.70711i
   1.00000 + 0.00000i
   0.00000 + 0.00000i
   0.00000 + 1.00000i
   0.70711 - 0.70711i
  -0.70711 + 0.70711i
  -1.00000 + 0.00000i
  -0.70711 + 0.70711i
   0.70711 + 0.70711i
   0.00000 - 1.00000i
  -0.70711 - 0.70711i
   0.70711 + 0.70711i
   1.00000 + 0.00000i
   0.70711 - 0.70711i
   0.00000 + 1.00000i
   0.70711 - 0.70711i
  -1.00000 + 0.00000i
   0.00000 + 0.00000i
   0.00000 + 0.00000i

"다시 없는 기쁨!" — 나는 만족스럽게 생각하고 노트북을 닫았습니다. 코드 작성, Matlab 기능 학습, 수학적 트릭 생각 등 모든 작업을 수행하는 데 두 시간이 걸렸습니다.

그때 나는 어떤 결론을 내렸습니까?

주걱:

• 코드 작성은 즐겁고 시와 비슷합니다!
• 스크립팅은 통신 및 신호처리 분야에서 가장 편리한 연구 방법입니다.

객관적인:

• 대포에서 참새를 쏠 필요는 없습니다(물론 그러한 교육적 목표가 그만한 가치가 있는 경우는 제외). Simulink를 사용하여 우리는 정교한 도구로 간단한 문제를 해결했습니다.
• GUI는 좋지만 "내부"에 무엇이 포함되어 있는지 이해하는 것이 더 좋습니다.

그리고 이제 저는 학생이 되기는커녕 학생회에 다음과 같이 말씀드리고 싶습니다.

• 담대하십시오!

처음에는 좋지 않더라도 코드를 작성해 보세요. 다른 활동과 마찬가지로 프로그래밍에서도 가장 어려운 부분은 시작입니다. 그리고 일찍 시작하는 것이 좋습니다. 당신이 과학자이거나 심지어 기술자라면 조만간 이 기술이 필요할 것입니다.

• 수요!

교사와 감독자에게 진보적인 접근 방식과 도구를 요구합니다. 물론 가능하다면...

• 만들다!

교육 프로그램의 틀이 아니라면 초보자의 모든 상처를 극복하는 것이 더 나은 곳은 어디입니까? 기술을 개발하고 연마하세요. 다시 한번 말씀드리지만, 빨리 시작할수록 좋습니다.

각국의 프로그래머 지망생들이여, 단결하라!

PS

학생들과의 직접적인 관계를 기록하기 위해 Peter Scharff(오른쪽)와 Albert Kharisovich Gilmutdinov(왼쪽)라는 두 명의 총장과 함께한 2017년의 기억에 남는 사진을 첨부합니다.

적어도 이 의상 때문에 프로그램을 끝낼 가치가 있었습니다! (농담)

출처 : habr.com