Один из недостатков антенного анализатора Mini60S заключается в том, что им неудобно смотреть изменение параметров антенны на широком интервале частот (например, от 1 до 30 МГц). Приложение Open60 позволяет строить такие графики, но делает это с большим шагом (около 1 МГц), из-за чего картина получается смазанной. Другой недостаток заключается в том, что иногда приложение подключается к устройству по Bluetooth не с первого раза. Было решено попробовать исправить оба недостатка при помощи небольшого набора скриптов.
Mini60S является клоном открытого антенного анализатора SARK-100, созданного испанским радиолюбителем Melchor Varela, EA4FRB. Оригинально SARK-100 можно было приобрести в виде набора для сборки. К сожалению, с октября 2011 наборы больше не выпускаются, а сам проект был объявлен устаревшим в пользу более продвинутого (и дорогого) анализатора SARK-110 . Однако архив сайта SARK-100 до сих пор доступен онлайн вместе с прошивкой, схемой и пользовательским мануалом. Сейчас нас особенно интересует последний.
На странице 35 мы можем узнать, что устройство имеет USB-UART интерфейс, и что его скорость — 57600 бод. В свою очередь «Appendix I: PC Command Interface» на странице 77 содержит список поддерживаемых команд. Давайте проверим. Подключаем Mini60S к компьютеру через USB, нажимаем SET → PC Link. На компьютере говорим:
Попробуем ввести какую-нибудь команду:
Start
1.27,57,0,58
1.28,58,0,59
1.29,59,0,60
1.30,60,0,61
1.32,62,0,63
1.35,63,0,64
1.38,63,16,65
1.43,65,16,67
End
Хм… выглядит чем-то рабочим. Теперь дело за малым — автоматизировать сбор данных и их визуализацию.
За сбор будет отвечать скрипт mini60scan.py:
# vim: set ai et ts=4 sw=4:
import serial
import argparse
parser = argparse . ArgumentParser (
description = ‘Scan antenna parameters using SARK100/Mini60’
)
parser . add_argument (
‘-b’ , ‘—begin’ , metavar = ‘N’ , type = int , required = True ,
help = ‘Frequency to start from, Hz’ )
parser . add_argument (
‘-e’ , ‘—end’ , metavar = ‘N’ , type = int , required = True ,
help = ‘The end frequency, Hz’ )
parser . add_argument (
‘-s’ , ‘—step’ , metavar = ‘N’ , type = int , required = True ,
help = ‘Step size, Hz’ )
parser . add_argument (
‘-d’ , ‘—device’ , metavar = ‘D’ , type = str , required = True ,
help = ‘Serial port device name (e.g. /dev/tty.usbserial-00000000)’ )
parser . add_argument (
‘-r’ , ‘—baudrate’ , metavar = ‘N’ , type = int , default = 57600 ,
help = ‘Baud rate (default 57600)’ )
args = parser . parse_args ( )
with serial. Serial ( args. device , args. baudrate ) as conn:
cmd = «scan {} {} {}» . format ( args. begin , args. end , args. step )
conn. write ( ( cmd + » r n » ) . encode ( ‘ascii’ ) )
freq = args. begin
print ( «Freq,SWR,R,X,Z» )
while True :
line = conn. readline ( ) . decode ( ‘ascii’ ) . strip ( )
if line == » :
continue
elif line == ‘Start’ :
continue
elif line == ‘End’ :
break
swr , r , x , z = line. split ( ‘,’ )
print ( «{},{},{},{},{}» . format ( freq , swr , r , x , z ) )
freq + = args. step
Пример использования:
-d / dev / tty.usbserial-00000000 | tee double-vertical.csv
Скан от 1.5 МГц до 30 МГц с шагом 0.25 МГц дает достаточно точную картину и занимает 2 минуты 30 секунд. Если вы желаете просканировать тот же диапазон с шагом 0.1 МГц, это займет у вас 6 минут 10 секунд.
Для рисования графиков входного сопротивления и КСВ антенны воспользуемся библиотекой Matplotlib . Код скрипта mini60plot.py:
# vim: set ai et ts=4 sw=4:
import matplotlib as mpl
# for MacOS, see https://stackoverflow.com/a/21789908/1565238
mpl. use ( ‘TkAgg’ )
import matplotlib . pyplot as plt
import matplotlib . dates as mdates
import sys
if len ( sys . argv ) < 3 :
print ( «Usage: » + sys . argv [ 0 ] + » input.csv output.png» )
sys . exit ( 1 )
infile = sys . argv [ 1 ]
outfile = sys . argv [ 2 ]
swr_color = ‘green’
z_color = ‘red’
freqs = [ ]
values = { ‘swr’ : [ ] , ‘z’ : [ ] }
nline = 0
min_freq , max_freq = 9999 , 0
max_swr , max_z = 0 , 0
with open ( infile , newline = » ) as f:
for line in f:
nline + = 1
if nline == 1 : # skip title
continue
f , swr , r , x , z = [ float ( x ) for x in line. strip ( ) . split ( «,» ) ]
f = f / 1000000
print ( «f = {}, swr = {}» . format ( f , swr ) )
freqs + = [ f ]
values [ ‘swr’ ] + = [ swr ]
values [ ‘z’ ] + = [ z ]
max_swr = max ( swr , max_swr )
min_freq = min ( f , min_freq )
max_freq = max ( f , max_freq )
max_z = max ( z , max_z )
dpi = 80
fig = plt. figure ( dpi = dpi , figsize = ( 512 / dpi , 384 / dpi ) )
mpl. rcParams . update ( { ‘font.size’ : 10 } )
ax1 = fig. add_subplot ( 111 )
lns1 = ax1. plot ( freqs , values [ ‘swr’ ] , color = swr_color ,
linestyle = ‘solid’ , label = ‘SWR’ )
ax1. set_xlabel ( «Freq (MHz)» )
ax1. set_xlim ( min_freq , max_freq )
# ax1.set_ylabel(«SWR», color = swr_color)
ax1. yaxis . label . set_color ( swr_color )
ax1. tick_params ( axis = ‘y’ , colors = swr_color )
ax1. spines [ ‘left’ ] . set_color ( swr_color )
ax1. spines [ ‘right’ ] . set_color ( z_color )
ax1. set_ylim ( 1 , max_swr )
# highlight amateur radio bands
for band in [ [ 1.8 , 2.0 ] , [ 3.5 , 3.8 ] , [ 7.0 , 7.2 ] , [ 10.1 , 10.15 ] ,
[ 14.0 , 14.35 ] , [ 18.068 , 18.168 ] , [ 21.0 , 21.45 ] ,
[ 24.89 , 24.99 ] , [ 28.0 , 29.7 ] ] :
ax1. axvspan ( band [ 0 ] , band [ 1 ] , color = ‘grey’ , alpha = 0.3 )
ax2 = ax1. twinx ( )
lns2 = ax2. plot ( freqs , values [ ‘z’ ] , color = z_color ,
linestyle = ‘solid’ , label = ‘Z (Ω)’ )
# ax2.set_ylabel(«Z», color = z_color)
ax2. yaxis . label . set_color ( z_color )
ax2. tick_params ( axis = ‘y’ , colors = z_color )
ax2. spines [ ‘left’ ] . set_color ( swr_color )
ax2. spines [ ‘right’ ] . set_color ( z_color )
ax2. set_ylim ( 0 , max_z )
lns = lns1 + lns2
labs = [ x. get_label ( ) for x in lns ]
ax2. legend ( lns , labs , framealpha = 1 , loc = ‘upper right’ )
fig. savefig ( outfile )
Пример использования:
А так выглядит результат:
Можно догадаться, что здесь мы смотрим на вертикал, описанный в недавнем посте Походная антенна-вертикал на диапазоны 15, 20 и 40 метров .
В данном контексте следует сказать пару слов о том, как именно следует производить измерения. В идеале антенный анализатор следует подключать прямо к месту запитки, или напрямую к балуну / запорному дросселю, если он предсмотрен в антенне. Использование даже пары метров коаксиального кабеля вносит заметные искажения.
Тому есть ряд причин. В частности, ни один запорный дроссель не избавляет от синфазного тока на 100%. Следовательно, кабель всегда немножечко, но все-таки излучает. Кроме того, линия никогда не бывает идеальной, а значит в ней всегда есть какие-то потери . В случае с КСВ это особенно критично, потому что сначала сигнал ослабевает по пути в одну сторону, какая-то часть ослабленного сигнала отражается, и идет до КСВ-метра, ослабевая на обратном пути. В итоге КСВ-метр видит стоячую волну, образованную исходным сигналом и ослабленным отражением ослабленного сигнала. Добавьте сюда прочие факторы — волновое сопротивление кабеля, немного отличное от 50 Ом, не совсем точную калибровку устройства, и так далее, и можно легко увидеть КСВ 3-4 вместо КСВ 5-10 при использовании всего лишь нескольких метров RG58.
Fun fact! Двухпроводные линии с высоким волновым сопротивлением (от 300 до 600 Ом) имеют очень небольшие потери на КВ, поэтому написанное относится к ним в меньше степени. Однако при использовании такого фидера возникают другие нюансы — согласование импеданса, необходимость в отсутствии металлических предметов или земли на расстоянии от линии, равном десяти расстояниям между ее проводами, и так далее.
Такие дела. Теперь, когда 1) соединение с устройством действительно надежно, без этих ваших модных беспроводных протоколов, 2) сканирование диапазона можно производить с любым желаемым шагом и 3) мы выяснили, как правильно производить измерения, КСВ-метром прям стало можно пользоваться.
Дополнение: См также обзоры антенного анализатора EU1KY и NanoVNA .
