АНАЛИЗАТОР СИГНАЛОВ ZIGBEE Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

Радиотехника и связь

DOI 10.36622/VSTU.2021.17.4.009 УДК 621.391

АНАЛИЗАТОР

СИГНАЛОВ ZIGBEE

И.С. Фаустов1, В.Б. Манелис1, А.Б. Токарев1,2,3, В.А. Козьмин1, В.А. Сладких1

Научно-производственная компания АО ИРКОС, г. Воронеж, Россия 2Воронежский государственный технический университет, г. Воронеж, Россия 3Международный институт компьютерных технологий, г. Воронеж, Россия

Аннотация: широкое распространение беспроводных технологий требует развития средств контроля за устройствами и сетями передачи данных и, в частности, за беспроводными персональными сетями стандарта ZigBee. Известные способы поиска и приема сигналов ZigBee, требующие осуществления предварительной оценки частотного рассогласования, обладают высокой вычислительной сложностью. Некогерентный способ приема сигналов ZigBee не требует больших вычислительных ресурсов, но не обеспечивает удовлетворительную помехоустойчивость. Целью работы являлась разработка комбинированного алгоритма обнаружения и приема сигналов ZigBee. На основе разработанного алгоритма построен анализатор, позволяющий идентифицировать персональные сети, их передающее и приемное устройства. Новизна: для приёма сигналов при неизвестной частотной расстройке используется сочетание когерентной обработки на коротких временных интервалах с их последующим некогерентным накоплением. Предложенный алгоритм способен эффективно работать в неблагоприятных условиях приема и обладает относительно невысокой вычислительной сложностью. Результат: использование представленного решения позволяет выполнять обнаружение и прием сигналов ZigBee радиодоступных источников, идентифицировать персональную сеть, передающее и приемное устройства в этой сети. Практическая значимость: предложенный алгоритм может использоваться для построения анализатора сигналов ZigBee на программно-определяемом радиоприемном устройстве с полосой одновременной обработки сигналов от 2 МГц. Реализованный в универсальных цифровых радиоприемных устройствах семейства АРГАМАК алгоритм применяется в системах поиска и локализации несанкционированных источников радиоизлучений в контролируемых объектах

Ключевые слова: IEEE 802.15.4, ZigBee, WPAN, пассивный радиомониторинг, обнаружение сигнала, служебные параметры сигнала

Введение

В последнее время широкое распространение получили беспроводные персональные сети (WPAN - Wireless personal area network). Радиус действия таких сетей может варьироваться от нескольких десятков сантиметров до нескольких десятков метров. Беспроводные персональные сети могут быть развернуты с использованием различных сетевых технологий, среди которых одной из наиболее распространенных является ZigBee [1].

Технология ZigBee использует стандарт радиосвязи IEEE 802.15.4 [2], который описывает физический уровень (PHY - Physical Layer) и уровень доступа (MAC - Medium Access Layer). Стандарт IEEE 802.15.4 ориентирован на организацию WPAN с небольшими скоростями передачи данных и низким энергопотреблением при радиусе действия сетевых устройств до 75 м.

ZigBee обеспечивает возможность организа-

© Фаустов И.С., Манелис В.Б., Токарев А.Б., Козьмин В.А., Сладких В.А., 2021

ции ячеистои топологии и широко используется для умных домов, измерительных приложении, умных городов, а также промышленной автоматизации и приложений обеспечения безопасности. К настоящему времени рынок ZigBee насчитывает сотни миллионов устройств.

Для планирования и эксплуатации систем ZigBee, проверки соответствия требований к параметрам передатчиков, контроля радиоизлучений в некоторых помещениях необходимо проводить обнаружение и анализ радиосигналов ZigBee. Оборудование для такого анализа выпускается ведущими мировыми производителями радиоэлектронной аппаратуры: компаниями Rohde & Schwarz (R&S FSQ-K70), Texas Instruments (CC2531EMK) и др.

В данной статье представлен российский анализатор сигналов ZigBee. Он предназначен для поиска и приема сигналов IEEE 802.15.4, их идентификации и оценки параметров.

Особенности технологии и структура сигнала ZigBee

Наибольшее распространение на физическом уровне в ZigBee получил частотный диапазон ISM

(Industrial, Scientific, Medical) 2400-2483.5 МГц, в котором, как правило, используется офсетная модуляция O-QPSK [2, 3].

В этом диапазоне могут использоваться 16 каналов, центральные частоты которых определяются выражением

fn = 2405 + 5 • (n -11) МГц, (1)

где п = 11, 26 - номер канала ZigBee. Максимальная скорость передачи данных в каждом канале составляет 250 кбит/с [2].

4 байта 1 байт 7 бит 1 бит 5...21 байт 2 байта

Преамбула SFD Длина Резерв Заголовок MAC- уровня Данные CRC

Синхропоследова-тельность Заголовок PHY-уровня Поле данных МАС-уровня

Рис. 1. Структура фрейма сигнала IEEE 802.15.4

Сигнал ZigBee структурирован во времени по фреймам, длительность которых варьируется от 352 до 4256 мкс. Структура фрейма показана на рис. 1.

Каждый фрейм начинается с преамбулы длительностью 8 символов, которая вместе с разделительным полем SFD (Start-of-Frame Delimiter) образует известную синхропоследователь-ность, используемую для обнаружения сигнала и его синхронизации [2,4]. Все биты преамбулы равны нулю. Общая длительность синхропосле-довательности Тинх = 160 мкс . Заголовок физического уровня содержит информацию о длине поля данных MAC-уровня в байтах. Заголовок MAC-уровня включает порядковый номер данных, а также информацию, необходимую для идентификации сети, передающего и приемного устройств этой сети. В конце каждого фрейма присутствует два проверочных байта, сформированных по битам поля MAC-уровня с помощью полинома G (x) = x16 + x12 + x5 +1 [2].

Стандарт IEEE 802.15.4 предполагает использование метода прямой последовательности для расширения спектра. Каждый передаваемый символ определяется чиповой последовательностью длиной 32. Возможны L = 16 различных чиповых последовательностей, которые определяют 4 информационных бита. Сигнал чипов формируется с помощью полусинусоидальных импульсов [2]

g (t) =

fnt^

Sin

2T

,0 < t < 2T

с У

(2)

0, t < 0 или t > 2T.

Входной для модулятора поток чипов, следующий со скоростью 1/ Тс (Тс = 0,5 мкс), разделяется на два потока

Ъ

и

Ъ

содержащих, соответственно, четные и нечетные чипы. Скорость этих потоков 1/2Тс . В модуляторе формируется задержка нечетного чипового потока на интервал Тс по отношению к четному чиповому потоку. Сдвиг Тс между синфазной и квадратурной составляющими в совокупности с использованием полусинусоидальных импульсов (2) обеспечивает постоянство амплитуды сигнала O-QPSK [5].

В результате на выходе модулятора формируются синфазная и квадратурная компоненты комплексного сигнала O-QPSK [5,6]

I (() = X Ь [т] • я ((- 2ГсШ), (3)

Q(t) = X bQ [m] • g (t - 2Tcm - Tc)

(4)

где т - номер чипа в синфазном/квадратурном потоке. На рис. 2 показан пример синфазной и квадратурной компонент символа O-QPSK.

Рис. 2. Синфазная и квадратурная компоненты комплексного сигнала O-QPSK

Обнаружение и прием сигналов стандарта IEEE 802.15.4

Технология ZigBee ориентирована на разработку бюджетных сетевых беспроводных устройств, работающих от автономного питания. Нестабильность рабочей частоты при этом может достигать 4 -105 [2], что при работе в ISM диапазоне соответствует максимально возможному частотному рассогласованию А/ = 99.2 кГц. Поиск сигнала ZigBee осуществляется по

его синхропоследовательности. Частотная расстройка накладывает ограничение на длительность когерентной обработки при обнаружении синхропоследовательности. В случае большого интервала когерентного накопления будет иметь место существенно несинфазное сложение квадратурных компонент вследствие изменения фазы принимаемого сигнала [7], что обусловит деградацию результата когерентного накопления. При небольшом интервале когерентного накопления максимум решающей функции оценки временного положения искомого сигнала становится менее выраженным, что негативно сказывается на помехоустойчивости процедуры обнаружения и частотно-временной синхронизации. Длительность когерентного накопления т при максимальном частотном рассогласовании Af может быть рассчитана из условия

2л Af т < л . (5)

Из (5) находим Tmax = 5 мкс. Этот интервал Тщах заметно короче длительности синхропоследовательности Тсинх, что не позволяет без адаптации к частотному сдвигу осуществлять когерентный прием всей синхропоследователь-ности сигнала ZigBee. Увеличение длительности когерентного накопления до Тсинх возможно только в случае использования 33 каналов, соответствующих различным частотным сдвигам, что влечет за собой многократное увеличение вычислительной сложности обработки.

В работе [8] для обеспечения высокой помехоустойчивости используется когерентный приём. Для этого осуществляется предварительная оценка частотного рассогласования, которая включает возведение отсчетов сигнала в четвертую степень с последующей обработкой, что заметно увеличивает вычислительную сложность алгоритма приёма и, кроме того, требует буферизации данных на время оценивания.

В качестве альтернативы перечисленным выше способам приёма в данной работе предлагается осуществлять обнаружение синхропосле-довательности на основе когерентной обработки сигнала на коротких интервалах с последующим некогерентным накоплением результатов.

Исходными данными для обработки является комплексный видеосигнал xi (i = 0,1,2...) с частотой отсчетов fS = 4 МГц. Для временных позиций анализируемого временного интервала формируется решающая статистика

к -1

Л i=Е Y

(6)

k=0

где К = Тсинх / тф = 40 - количество блоков когерентного накопления, У.к - результат когерентной обработки отдельного блока синхропоследова-

тельности:

M -1

Y ,k = !■

"i +M k +m ' rM k +m

(7)

Г , у = 1, J - отсчеты синхропоследовательности (опорный сигнал), J = ^ • Тсинх = 640 - длина синхропоследовательности в отсчетах, * -оператор взятия комплексно-сопряженного значения, М = /8 - Тф = 16 - длина блока когерентного накопления в отсчетах, соответствующая длительности Тф = 4 мкс.

Сформированная статистика Л. сравнивается с порогом

A < hZI

Vi+j I

(8)

j =0

где h = 4 + 6 - нормированный порог.

Если значение статистики Лt не превышает порог на всем анализируемом интервале, выносится решение об отсутствии сигнала. Если для некоторого отсчета i0 имеет место первое превышение порога, выносится решение о наличии сигнала. Далее на интервале [i0, i0 + J ] находится положение imax максимума статистики Лi (6), которое полагается оценкой временного положения синхропоследователь-ности (начала фрейма сигнала ZigBee). Пример возможного изменения статистики Лi при отношении сигнал-шум SNR = 0 в условиях отсутствия частотного рассогласования показан на рис. 3.

Рис. 3. Пример изменения решающей статистики Л. при поиске синхропоследовательности

2

Частотная расстройка оценивается по усредненной разности фаз результатов соседних блоков когерентного накопления [7]

— 1 ( к ^ Д/ = —агв [X ^

2т,,

k = 2

Y *

k1 i k-1 'max ^ 'max 1

(9)

где arg (•) - фаза комплексного числа, лежащая

в пределах +я.

После установления частотно-временной синхронизации выполняется демодуляция символов заголовка физического уровня, из которого определяется длительность поля данных MAC-уровня.

Далее производится демодуляция символов поля данных MAC-уровня. По принятым битам этого поля циклическим кодером рассчитываются 16 проверочных бит. Они сравниваются с принятыми проверочными битами фрейма. Если хотя бы одна пара соответствующих бит не совпадает, принимается решение об ошибочном приеме фрейма. Если все соответствующие биты совпадают, принимается решение о безошибочном приеме фрейма и из бит заголовка MAC-уровня определяются тип фрейма, идентификаторы сети, отправителя и получателя.

При демодуляции произвольного n-го символа формируются корреляционные отклики для каждой из l = 0, L -1 возможных чиповых

последовательностей

ß-i

Sn,l =Z X

¡1.1/ , -------+ nQ +i l,i

i=0

• s,, • e

j 2жДf [Qn+i\+Vn

, (10)

где Sjj, i = 0, Q -1, - опорный сигнал символа, соответствующий l -й чиповой последовательности l = 0, L -1, Q = 32 • fS ■ Tc - количество отсчетов на интервале одного символа, pn = arg (Sn-Umax^ i) - фазовое рассогласование

на начало текущего символа, обусловленное частотным сдвигом.

Биты символа определяются по оценке передаваемой чиповой последовательности

lmaxn = argmax Sn

l = 0, L -1.

(11)

На рис. 4 для предложенного алгоритма приведены характеристики вероятности фреймовой ошибки РЕ от отношения сигнал-шум при отсутствии частотной расстройки (0 Гц) и при её максимально возможном значении (100 кГц).

Рис. 4. Вероятность фреймовой ошибки сигналов ZigBee

Фрейм считался принятым с ошибкой как в случае пропуска сигнала при обнаружении, так и при ошибках демодуляции.

Заключение

Разработанный алгоритм позволяет обнаруживать и принимать сигналы стандарта IEEE 802.15.4 (ZigBee) в условиях значительной нестабильности рабочей частоты (до 4 • 105). Он обладает относительно невысокой вычислительной сложностью, поскольку не требует предварительной оценки частотного сдвига и связанной с этим буферизации данных. Предложенный алгоритм способен эффективно работать в неблагоприятных условиях приема. При отношении сигнал-шум минус 3,4 дБ вероятность фреймовой ошибки не превышает 10"2. Он превосходит по помехоустойчивости известные некогерентные алгоритмы [9,10] более чем на 2 дБ.

Построенный на основе этого алгоритма анализатор способен обрабатывать сигналы ZigBee как на физическом уровне, так и MAC-уровне, что позволяет обнаруживать и идентифицировать персональную сеть (WPAN), а также передающее, приемное и другие устройства этой сети.

Литература

1. ZigBee Alliance, ZigBee Specification Document 07-5123r06, 2016.

2. IEEE Std. 802.15.4-2006, «Part 15.4: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications for Low-Rate Wireless Personal Area Networks (LR-WPANs)», 2006.

3. Salman N., Rasool I., Kemp A.H. Overview of the IEEE 802.15.4 standards family for low rate wireless personal area networks // Symposium on Wireless Communication Systems. 2010. P.701-705.

4. Farahani S. ZigBee Wireless Networks and Transceivers. Newnes/Elsevier, 2008. 339 p.

5. Svedek T., Herceg M., Matic T. A Simple Signal Shaper for GMSK/GFSK and MSK Modulator Based on Sigma-

Delta Look-up Table // Radioengineering. 2009. Vol. 18. No. 2. P. 230-237.

6. Kumar S., Majhi S. Blind Symbol Timing Offset Estimation for Offset-QPSK Modulated Signals // ETRI journal Wiley. 2019. P. 324-332.

7. Манелис В.Б. Оптимальная длительность когерентного накопления в задаче оценки частоты сигнала // Изв. вузов. Радиоэлектроника. 2003. №6. С. 45-50.

8. Reconfigurable dual mode IEEE 802.15.4 digital baseband receiver for diverse IoT applications/ M.A. Zubair, A.K.

Nain, J. Bandaru, P. Rajalakshmi, U.B. Desai // 2016 IEEE 3rd World Forum on Internet of Things (WF-IoT). 2016. P. 389-394.

9. A Robust Demodulator for OQPSK-DSSS/ S. Dai, H. Qian, K. Kang, W. Xiang // System Circuits, Systems, and Signal Processing. 2015. Vol. 34. P. 231-247.

10. Low-complexity SDR implementation of IEEE 802.15.4 (ZigBee) baseband transceiver on application specific processor/A. Ghazi, J. Boutellier, J. Hannuksela, O. Silvén, J. Janhunen // Wireless Innovation Forum Conference on Wireless Communications Technologies and Software Defined Radio. 2013.

Поступила 07.06.2021; принята к публикации 19.08.2021 Информация об авторах

Фаустов Иван Сергеевич - инженер-программист, научно-производственная компания АО ИРКОС (394049, Россия, г. Воронеж, Рабочий проспект, 101Б), e-mail: faustov.97@bk.ru

Манелис Владимир Борисович - д-р техн. наук, ведущий научный сотрудник, научно-производственная компания АО ИРКОС (394049, Россия, г. Воронеж, Рабочий проспект, 101Б), e-mail: vldman@mail.ru

Токарев Антон Борисович - д-р техн. наук, доцент, старший научный сотрудник, научно-производственная компания АО ИРКОС (394049, Россия, г. Воронеж, Рабочий проспект, 101Б); профессор кафедры радиотехники, Воронежский государственный технический университет (394006, Россия, г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84); профессор кафедры информационной безопасности и систем связи, Международный институт компьютерных технологий (394026, Россия, г. Воронеж, ул. Солнечная, д. 29Б), e-mail: TokarevAB@ircoc.vrn.ru

Козьмин Владимир Алексеевич - канд. техн. наук, доцент, директор по научной работе, научно-производственная компания АО ИРКОС (394049, Россия, г. Воронеж, Рабочий проспект, 101Б), e-mail: kv@ircoc.vrn.ru

Сладких Владимир Александрович - канд. техн. наук, начальник научно-исследовательского сектора, научно-производственная компания АО ИРКОС (394049, Россия, г. Воронеж, Рабочий проспект, 101Б), e-mail: sladkihva@ircoc.vrn.ru

ZIGBEE SIGNALS ANALYZER

I.S. Faustov1, V.B. Manelis1, A.B. Tokarev1,2,3, V.A. Koz'min1, V.A. Sladkikh1

'«IRCOS» JSC, Voronezh, Russia 2Voronezh State Technical University, Voronezh, Russia international Institute of Computer Technology, Voronezh, Russia

Abstract: the widespread adoption of wireless technologies requires the development of controls over devices and data networks and in particular over ZigBee wireless personal networks. Known methods of searching for and receiving ZigBee signals, which require a preliminary assessment of frequency offset, have a high computational complexity. The non-coherent method of receiving ZigBee signals does not require large computing resources but does not provide satisfactory noise immunity. The purpose of the work was to develop a combined algorithm for detecting and receiving ZigBee signals. Based on the developed algorithm, we built an analyzer that allows you to identify personal networks, their transmitting and receiving devices. Novelty: to receive signals with an unknown frequency offset, we used a combination of coherent processing at short time intervals with their subsequent non coherent accumulation. The proposed algorithm is able to work effectively in unfavorable reception conditions and has a relatively low computational complexity. Result: the use of the presented solution allows you to detect and receive ZigBee signals from radio-accessible sources, identify a personal network, a transmitting and receiving device in this network Practical relevance: the proposed method can be used to build a ZigBee signal analyzer on an SDR with a band of simultaneous signal processing from 2 MHz. The ZigBee network analyzer, implemented on the basis of a digital radio receiver of the ARGAMAK family, serves as the basis for the device for searching and localizing unauthorized radio sources in controlled objects

Key words: IEEE 802.15.4, ZigBee, WPAN, passive radio monitoring, signal detection, service parameters of signals

References

1. ZigBee Alliance, ZigBee Specification Document 07-5123r06, 2016.

2. IEEE Std. 802.15.4-2006, "Part 15.4: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications for Low-Rate Wireless Personal Area Networks (LR-WPANs)", 2006.

3. Salman N., Rasool I., Kemp A.H. "Overview of the IEEE 802.15.4 standards family for low rate wireless personal area networks", Symposium on Wireless Communication Systems, 2010, pp.701-705.

4. Farahani S. "ZigBee Wireless Networks and Transceivers", Newnes/Elsevier, 2008, 339 p.

5. Svedek T., Herceg M., Matic T. "A simple signal shaper for GMSK/GFSK and MSK modulator based on sigma-delta lookup table", Radio Engineering, 2009, vol. 18, no. 2, pp. 230-237.

6. Kumar S, Majhi S. "Blind symbol timing offset estimation for Offset-QPSK modulated signals", ETRIjournal Wiley, 2019, pp. 324-332.

7. Manelis V.B. "Optimal duration of coherent accumulation in the signal frequency estimation problem", News of Universities (Izvestiya vuzov), 2003, no. 6, pp. 45-50.

8. Zubair M.A., Nain A.K., Bandaru J., Rajalakshmi P., Desai U.B. "Reconfigurable dual mode IEEE 802.15.4 digital baseband receiver for diverse IoT applications", 2016 IEEE 3rd World Forum on Internet of Things (WF-IoT), 2016, pp. 389-394.

9. Dai S., Qian H., Kang K., Xiang W. "A robust demodulator for OQPSK-DSSS", System Circuits, Systems, and Signal Processing, 2015, vol. 34, pp. 231-247.

10. Ghazi A., Boutellier J., Hannuksela J., Silven O., Janhunen J. "Low-complexity SDR implementation of IEEE 802.15.4 (ZigBee) baseband transceiver on application specific processor", Wireless Innovation Forum Conference on Wireless Communications Technologies and Software Defined Radio, 2013.

Submitted 07.06.2021; revised 19.08.2021

Information about the authors

Ivan S. Faustov, software engineer of the "IRCOS" JSC (101B Rabochiy prospekt, Voronezh 394049, Russia), e-mail: faustov.97@bk.ru

Vladimir B. Manelis, Dr. Sc. (Technical), Leading Researcher of the "IRCOS" JSC (101B Rabochiy prospekt, Voronezh 394049, Russia), e-mail: vldman@mail.ru

Anton B. Tokarev, Dr. Sc. (Technical), Associate Professor, Voronezh State Technical University (84 20-letiya Oktyabrya str., Voronezh 394006, Russia); Professor, International Institute of Computer Technology (29B Solnechnaya str., Voronezh 394026, Russia); Senior Researcher at the Research sector of JSC «IRCOS» (101B Rabochiy prospekt, Voronezh 394049, Russia), e-mail: TokarevAB@ircoc.vrn.ru

Vladimir A. Koz'min, Cand. Sc. (Technical), Associate Professor, Director for scientific works of JSC «IRCOS» (101B Rabochiy prospekt, Voronezh 394049, Russia), e-mail: kv@ircoc.vrn.ru

Vladimir A. Sladkikh, Cand. Sc. (Technical), Head of the Research Sector of JSC «IRCOS» (101B Rabochiy prospekt, Voronezh 394049, Russia), e-mail: sladkihva@ircoc.vrn.ru