Ottimizzare l'Analisi dei Segnali radio


Ovvero come impostare la risoluzione degli spettrogrammi, l'analisi FFT di un segnale, per meglio osservarne l'andamento in frequenza e nel tempo. Considerazioni pratiche sull'uso dei programmi che pongono a disposizione di ogni appassionato una intera suite di strumenti per l'analisi di emissioni radio complesse. Le considerazioni esposte trovano valore, in forme diverse, nella decodifica di una moltitudine di trasmissioni analogiche e digitali dal CW (codice Morse) ai vari RTTY, ASCII, AMTOR, FEC, SITOR, NAVTEX, TOR, FELDHELL, PACTOR, ACARS, PICCOLO, FAX, SSTV, PSK31, MT63, eccetera. Questo solo per citarne alcuni perché la lista sarebbe ben più lunga senza contare che ogni anno si assiste alla nascita di nuovi modi ed alla modifica, secondo le esigenze degli utilizzatori, dei codici preesistenti.

Ciò che si richiede attualmente ai software specifici per questo settore sono due distinti compiti, tra loro complementari ma di uguale importanza, ovvero la decodifica degli standard conosciuti e funzioni di analisi in modo da caratterizzare le emissioni di cui non si conosce a pieno il protocollo di modulazione e codifica.

Tali compiti all'atto pratico in parte si sovrappongono in quanto fanno uso comune degli algoritmi matematici di elaborazione, di questi la FFT (Fast Fourier Transform) si dimostra la più versatile effettuando una analisi dello spettro ad elevata risoluzione e dinamica che consente di apprezzare ogni dettaglio del segnale. Non desideriamo qui dilungarci sulle basi matematiche sui cui poggia la FFT quanto mettere in primo piano alcune considerazioni pratiche sull'utilizzo di questa funzione che possono essere utili per ottimizzarne l'operatività, questo soprattutto a vantaggio di quanti si ritrovano da poco a sperimentare questi software e rimangono insoddisfatti dai risultati ottenuti.

Gli spettrogrammi

Sono la forma più comune per implementare la FFT, si tratta semplicemente di visualizzare sul display un spettro di potenza a 2 oppure 3 dimensioni che mostra l'andamento delle componenti di frequenza in funzione del tempo. In altre parole come il segnale cambia di frequenza e di intensità con il passare del tempo, vedremo più avanti che è relativamente facile risalire da questa rappresentazione alle caratteristiche di una trasmissione radio digitale. Purtroppo alcuni non si rendono conto che ogni analisi di spettro ha dei parametri tra loro dipendenti e fanno così l'errore di impostare la risoluzione in frequenza, cioè i dettagli visualizzati, al valore massimo senza rendersi conto che in tal modo si perde quasi completamente la parte temporale dell'informazione. Meglio di tante descrizioni vale l'attenta osservazione della figura seguente, si tratta di un esempio "esagerato" di ciò che accade quanto si impostano diversamente i parametri della FFT.

Nella figura A una analisi molto dettagliata suddivide lo spettro in 12 bande di frequenza (bin), qui l'adozione dell'intero arco dei colori sottolinea visivamente questa elevata risoluzione, mentre nel contempo si può notare che nell'intervallo di tempo preso in considerazione (la dimensione profondità dell'immagine) vengono fornite quattro intere serie di dati - se quindi il periodo considerato è di un secondo noi otteniamo l'indicazione per 12 frequenze ogni 0.25 secondi. Nella figura B una analisi poco dettagliata suddivide lo spettro in sole 6 bande di frequenza (bin), rispetto a quanto visto poc'anzi si può notare che nel medesimo intervallo di tempo preso in considerazione vengono fornite ora sei intere serie di dati - se quindi il periodo considerato è di un secondo noi otteniamo l'indicazione per 6 frequenze ogni 0.16 secondi.

Questa differenza è importante: scegliere di osservare i dettagli della frequenza significa sacrificare i dettagli relativi ai tempi, e viceversa. Abbiamo così chiarito un punto essenziale per usare al meglio i programmi di analisi dei segnali in relazione al tipo di informazioni che desideriamo estrarre.

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