Bugungi kunda radiochastota tizimlarining murakkablashuvi radio signallarini real vaqt rejimida qabul qilish, tahlil qilish va avtomatik aniqlashning yangi usullarini ishlab chiqishni talab etmoqda. Ushbu masalalarni tadqiq etishda Software Defined Radio (SDR) texnologiyasi istiqbolli eksperimental platformalardan biri hisoblanadi. SDR radio signallarini apparat darajasida qabul qilish bilan birga, ularni muayyan algoritmlari yordamida dasturiy muhitda qayta ishlash imkonini beradi. Mazkur texnologiya radiochastota muhandislik, telekommunikatsiya, elektromagnit moslashuvchanlik, radio monitoring va sun’iy intellekt asosidagi signal tahlili uchun keng imkoniyatlar yaratadi.
SDR tizimining asosiy xususiyati radioqabul qilish va uzatish jarayonlarining muhim qismini dasturiy ravishda boshqarish imkoniyatidir. An’anaviy radio qurilmalarda chastota diapazoni, modulyatsiya va signalni qayta ishlash funksiyalari ko‘p jihatdan apparat vositalari bilan belgilanadi. SDR‑texnologiyada tizimning har bir SDR‑blokining parametrlari raqamli boshqaruv orqali keng diapazondagi turli qiymatlarda sozlanishi mumkin. Bu esa tashuvchi chastota, kanal kengligi, shovqin omili, chiziqliligi va filtrlash parametrlari kabi ma’lum bir standart talablariga aniq moslashtirish imkonini beradi.
SDRning ilmiy-tadqiqot imkoniyatlari
Muhandislik tadqiqotlarida SDR qurilmasi real radiochastota signallarini olish va ularni tahlil qilish imkonini beradi. Jumladan, signalning chastotasi, amplitudasi, polosa kengligi, I/Q komponentlari, signal-shovqin nisbati (SNR) va boshqa parametrlarini o‘rganish mumkin. Shu sababli SDR universitetlar va ilmiy-tadqiqot laboratoriyalarida RF signal processing va radio tizimlarni prototiplash uchun samarali vosita sifatida foydalanib kelinmoqda.
a)
b)
1-rasm. SDR texnologiyasi asosida ishlovchi qurilmalar tashqi ko‘rinishi:
a) RTL-SDR [1], b) USRP SDR [2].
SDR asosida quyidagi ilmiy yo‘nalishlarda tadqiqotlar olib borish imkoniyati mavjud:
• radio signallarini aniqlash va klassifikatsiya qilish;
• modulyatsiya jarayonlarini avtomatik klassifikatsiyalash;
• polosa spektrini skanerlash;
• radiochastota signallarini aniqlash;
• signallarni shovqindan tozalash va interferensiyani kamaytirish;
• radiochastota spektrini monitoring qilish;
• Elektromagnit moslashuv muammolarini tadqiq etish;
• kognitive radio tizimlarini ishlab chiqish;
• 5G/6G radio tizimlarini modellashtirish va prototiplash;
• MIMO va beamforming texnologiyalarini tadqiq etish;
• AI/ML asosida intellektual simsiz tarmoqlarni yaratish.
Sun’iy intellekt (IA) va SDR integratsiyasi
So‘nggi yillarda SDR texnologiyasining sun’iy intellekt bilan integratsiyasi dolzarb ilmiy yo‘nalishlardan biriga aylanmoqda. SDR orqali olingan I/Q signal ma’lumotlari machine learning va deep learning algoritmlari uchun kirish ma’lumotlari sifatida ishlatilishi mumkin [3].
Masalan, modulyatsiya jarayonlarini avtomatik klassifikatsiyalash tizimida SDR real signalni qabul qiladi, signalning I/Q namunalarini shakllantiradi va neyron tarmoq yordamida uning modulyatsiya turini avtomatik aniqlaydi. Bunday tizimlarda CNN, LSTM, Transformer va gibrid neural tarmoq arxitekturalaridan foydalanish mumkin.
Bundan tashqari, AI yordamida radiochastota spektridagi faol signallarni aniqlash, noma’lum signallarni klassifikatsiya qilish va interferensiyalarni aniqlash imkoniyati mavjud. Bu esa SDRni radiochastota spektrini intellektual monitoring qilish va kognitive radio tizimlari uchun istiqbolli texnologiyaga aylantirmoqda.
Elektromagnit moslashuvchanlik sohasidagi imkoniyatlar
SDR texnologiyasining yana bir muhim qo‘llanish sohasi - Elektromagnit moslashuvchanlik va elektromagnit xalaqitlarni tadqiq qilishdir. SDR yordamida radiochastota diapazonidagi signallarni monitoring qilish, xalaqitlarning chastotaviy va vaqt bo‘yicha xususiyatlarini aniqlash hamda ularni avtomatik klassifikatsiya qilish mumkin [4].
Kelajakda SDR va AI texnologiyalarining birgalikda qo‘llanilishi elektromagnit muhitni intellektual monitoring qilish, interferensiya manbalarini aniqlash va radioelektron qurilmalarning elektromagnit moslashuvchanligini baholash uchun yangi ilmiy yondashuvlarni shakllantirishi mumkin.
Ta’lim va ilmiy izlanishlar uchun istiqbolli platforma
SDRning qayta konfiguratsiya qilinishi va turli algoritmlarni bitta apparat platformasida sinash imkoniyati uni nafaqat amaliy muhandislik, balki ilmiy-tadqiqot va ta’lim jarayonlari uchun ham muhim vositaga aylantirmoqda [5]. Xususan, real RF signallari bilan ishlash orqali nazariy bilimlarini amaliy tajriba bilan bog‘lashlari mumkin [6].
Shuningdek, SDR platformasining moslashuvchanligi turli murakkablik darajasidagi ilmiy ishlarni shakllantirish imkonini beradi. Masalan, boshlang‘ich bosqichda signal parametrlarini aniqlash va modulyatsiya turlarini klassifikatsiya qilish masalalari o‘rganilsa, keyingi bosqichlarda sun’iy intellekt asosida spektrni skanerlash, radiochastota xalaqitlarini aniqlash yoki intellektual simsiz tarmoqlari kabi murakkab masalalarda yuqori darajadagi tadqiqotlarni amalga oshirish mukin.
Xulosa
SDR texnologiyasi zamonaviy radiochastota muhandisligi sohasi uchun nafaqat radio signallarini qabul qiluvchi qurilma, balki real radiochastota muhitini tadqiq qilish, signallarni qayta ishlashning yangi algoritmlarini sinovdan o‘tkazish va intellektual radio tizimlarni prototiplash imkonini beruvchi ilmiy-eksperimental platforma sifatida qaralishi mumkin. Shu nuqtayi nazardan, SDR texnologiyasi zamonaviy radiochastota tizimlarini o‘rganish bilan bir qatorda, yangi ilmiy g‘oyalarni real apparat platformasida tekshirish, algoritmlarni tajribada baholash va fundamental hamda amaliy tadqiqotlarni birlashtirish imkonini beruvchi istiqbolli muhandislik vositasi sifatida qaralishi mumkin.
Adabiyotlar ro‘yxati:
[1] https://www.rtl-sdr.com/about-rtl-sdr/
[2] https://www.ettus.com/all-products/e310/
[3] S. R. Doha and A. Abdelhadi, "Artificial Intelligence in Software Defined Radio: A Survey," in IEEE Access, vol. 14, pp. 47915-47931, 2026, doi: 10.1109/ACCESS.2026.3677598.
[4] K. Denis, I. Melnik, I. Varakin and A. Aksenov, "Unified Architecture for High-Performance SDR Platforms," 2025 27th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA), Moscow, Russian Federation, 2025, pp. 1-6, doi: 10.1109/DSPA64310.2025.10977893.
[5] D. M. Molla, H. Badis, L. George and M. Berbineau, "Software Defined Radio Platforms for Wireless Technologies," in IEEE Access, vol. 10, pp. 26203-26229, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3154364.
[6] Викулин В. Технология SDR: когда связь становится умнее // Электроника: наука, технология, бизнес. — 2025. — № 7 (00249). — С. 92–96. — DOI: 10.22184/1992-4178 2025 249.7.92.96.
Trening markazi xodimlari:
Sh.Kerimov, A.Berdiyev.
