ADALM-PLUTO 的平替版 PlutoSDR NANO 来了！

在电子领域里面，这个射频应该是最难的部分了，那ADI早就出了这种集成的收发器，还做了教育套件：ADALM-PLUTO 是一个用于学习 SDR / RF / 无线通信的 Active Learning Module，强调它既适合教学，也适合工程师拿来做原型验证。

PlutoSDR 能在 325 MHz–3.8 GHz 的任意频段，以 ≤20 MHz 的信道带宽， 完成 I/Q 数字调制信号的发射与接收。

核心

核心

使用的是93

在后面可以看到在早期的版本，可以通过更改boot进行所谓的超频。

然后集成器件是真的器件少，在上面就看到做一个阻抗匹配

然后集成器件是真的器件少，在上面就看到做一个阻抗匹配

在视频里面我说没有寄存器，那是我不对，是我没有找到地方：

在这里完整的寄存器手册，100多页

在这里完整的寄存器手册，100多页

https://www.analog.com/en/lp/001/integrated-rf-agile-transceiver-design-resources.html

然后插入硬件会模拟一个小U盘：

会有一个网页的界面

会有一个网页的界面

会自动打印一些信息

会自动打印一些信息

说说超频这个事情，其实ADI的官方社区也把这个加进来了。

早期的一些 PlutoSDR 设备使用AD9364芯片，该芯片与量产版本使用的AD9363芯片几乎完全相同。如果拥有基于 AD9364 的 PlutoSDR 设备，只需使用 U-Boot 的fw_printenv和fw_setenv命令即可快速获得该设备更大的调谐范围（70-6000 MHz）和更大的带宽（56MHz）。

AD9363（Pluto 默认）：LO 频率 325–3800 MHz，带宽 20 MHz，2Rx2Tx

AD9364：70–6000 MHz，带宽 56 MHz，1Rx1Tx

AD9361：70–6000 MHz，带宽 56 MHz，2Rx2Tx

然后它说，通过 fw_setenv 写入某些 name/value 对，Pluto 可以用“兼容模式”去启用更大的调谐范围/带宽（尤其针对早期硬件或特定版本）。

本质是在启动时加载的 硬件描述/驱动配置 发生变化，让上层软件“认为”硬件是另一款 AD936x，从而放开一些参数边界。

文档在后面给了非常关键的一点（很多人忽略）：

mode 1r1t：1Rx1Tx 时，最大数据率可以到 61.44 MSPS

mode 2r2t：2Rx2Tx 时，最大数据率会降到 30.72 MSPS

USB/FPGA/内部数据通路的吞吐是有限的。通道翻倍，要么采样率减半，要么就会丢数据。

所以“解锁更大带宽/频段”这件事，不能只看 RF 芯片能力，还要看：数据链路带宽（USB2.0 极限很快就到顶），FPGA 接口与内部缓冲，主机侧 iio/gr 的吞吐能力。

其实很简单，但是只能是原版和早期的Pluto，个人爱好者的不行。

ssh root@192.168.2.1

fw_setenv attr_name ad9363
fw_setenv compatible ad9363
reboot

这是回退命令

https://wiki.analog.com/university/tools/pluto/users/customizing

自带晶振有点差，可以换好的

自带晶振有点差，可以换好的

TCXO（温度补偿晶体振荡器） 。换了之后，频率稳定性从25 ppm提高到了0.5 ppm，PlutoSDR可以做广泛的定位接收机了。

https://wiki.analog.com/university/tools/pluto/users/customizing

然后这个是结构，非常的简单，就两个芯片

然后这个是结构，非常的简单，就两个芯片

在买的时候可以确定一下到底是什么型号

在买的时候可以确定一下到底是什么型号

下面的B版本，引出来另外一路TX和RX

B

B

https://s-taka.org/plutosdr-tcxo-upgrade/

https://www.rtl-sdr.com/adalm-pluto-sdr-hack-tune-70-mhz-to-6-ghz-and-gqrx-install/

介绍

PlutoSDR 基于 AD9363，支持 325 MHz – 3.8 GHz 的 RF 频率范围，并且可达到 最高 61.44 MSPS 的采样率，能够进行 RF 模拟信号的生成与采集。 “325 MHz – 3.8 GHz” 决定你能覆盖哪些无线频段（UHF、ISM 2.4G、部分 3.5G 等）。

“61.44 MSPS” 决定在基带侧能开的“采样时钟上限”（进而影响可实现的信道带宽、滤波器抽取/插值倍率等）。

详细分析

因为对于开发者来说，现在硬件硬件不用想了，都有了，但是要详细的理解整个RF链条，这样才可以做到会玩。

325 MHz – 3.8 GHz 的 RF 频率范围，怎么理解？

这是射频载波频率（LO / 中心频率）

它指的是：

发射或接收信号的中心频率

不是采样率、不是带宽。

例如，可以把中心频率设在：

433 MHz（ISM）

915 MHz

2.4 GHz（Wi-Fi / ISM）

3.5 GHz（LTE / 5G 子 6G 的一部分）

但不能设在：

100 MHz（低于 325 MHz）

5.8 GHz（高于 3.8 GHz）

这不是“ADC 采样频率”

这是很多刚接触 SDR 时最容易混淆的地方：

PlutoSDR 是 零中频（Direct Conversion）架构：

RF(几 GHz)
   ↓ 下变频
I/Q 基带（0 ~ B/2）
   ↓ ADC
数字 I/Q

所以：

GHz → 只是模拟射频世界

MSPS → 数字基带世界

最高 61.44 MSPS 的采样率到底是什么？

这是最核心、也是最容易被误解的参数。

它是 I/Q 基带采样率

PlutoSDR 不是“直接采 GHz 波形”，而是：把 RF 信号下变频到 基带 I/Q，然后对 I 和 Q 分别采样

所以：

它直接决定 “最大可用信道带宽”

对于复数采样（I/Q）：

所以：61.44 MSPS→ 实用信道带宽 ≈ 40–50 MHz；和 AD9363 官方指标 ≤20 MHz 是一致的（留余量给滤波、EVM、ACLR）

PlutoSDR 本质上是一个“≤20 MHz 信道宽度”的 SDR

能够进行 RF 模拟信号的生成与采集是什么意思？

它是一个“完整收发器”

发射（TX）路径

数字 I/Q
→ 插值滤波
→ DAC
→ 上变频（LO）
→ RF 输出

可以生成 QPSK / QAM / OFDM，当作信号源、调制源、干扰源

接收（RX）路径

RF 输入
→ 下变频（LO）
→ ADC
→ 数字 I/Q

做频谱分析，解调信号，录 IQ 数据离线处理等

测试

pyadi-iio快速控制 Pluto、收发 IQ、做通信/频谱分析。依赖：libiio + pyadi-iio

python -m pip install pyadi-iio numpy scipy matplotlib

Windows 还需要先装 ADI 的 libiio/驱动；Linux 通常更顺。

import adi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 连接 Pluto（走 IP）
sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1")

# ---------- 基本配置 ----------
sdr.rx_lo = int(2.4e9)          # 接收中心频率（Hz）
sdr.sample_rate = int(2.5e6)    # 基带采样率（Hz）
sdr.rx_rf_bandwidth = int(2.0e6) # 模拟/数字滤波带宽（Hz，通常略小于采样率）
sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 20  # 接收增益(dB)，也可用自动增益(AGC)

# 采样点数（一次 read 返回的长度）
sdr.rx_buffer_size = 2**15

# ---------- 采集 IQ ----------
iq = sdr.rx()  # complex64 数组
iq = iq - np.mean(iq)  # 去直流（零中频常见 DC 偏置）

# ---------- 快速频谱 ----------
fs = sdr.sample_rate
N = len(iq)
w = np.hanning(N)
X = np.fft.fftshift(np.fft.fft(iq * w))
freq = np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(N, d=1/fs))
psd = 20*np.log10(np.abs(X) / np.max(np.abs(X)) + 1e-12)

plt.figure()
plt.plot(freq/1e6, psd)
plt.xlabel("Frequency (MHz) relative to LO")
plt.ylabel("Magnitude (dB, normalized)")
plt.grid(True)
plt.title("Pluto RX Spectrum")
plt.show()

rx_lo：RF 中心频率（把要看的频段搬到 0Hz 附近）

sample_rate：基带 I/Q 采样率（决定最大可观察带宽）

rx_rf_bandwidth：前端滤波器带宽（过大容易进噪声/干扰，过小会削信号）

rx_hardwaregain_chan0：增益（过大饱和，过小噪声底上升）

上面 FFT 是“快看”。要测噪声底、比较滤波配置，用 Welch：

import adi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import welch

sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1")
sdr.rx_lo = int(915e6)
sdr.sample_rate = int(2.0e6)
sdr.rx_rf_bandwidth = int(1.5e6)
sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 10
sdr.rx_buffer_size = 2**16

# 多帧叠加更稳
frames = []
for _ in range(10):
    x = sdr.rx()
    x = x - np.mean(x)
    frames.append(x)
x = np.concatenate(frames)

fs = sdr.sample_rate
f, Pxx = welch(x, fs=fs, window="hann", nperseg=4096, noverlap=2048,
               return_onesided=False, scaling="density")
f = np.fft.fftshift(f)
Pxx = np.fft.fftshift(Pxx)

# PSD 单位： (V^2/Hz) 的相对量。转 dBFS/Hz 需要幅度标定（后面我解释怎么标）
Pxx_db = 10*np.log10(Pxx + 1e-20)

plt.figure()
plt.plot(f/1e6, Pxx_db)
plt.xlabel("Frequency (MHz) relative to LO")
plt.ylabel("PSD (dB, relative/Hz)")
plt.grid(True)
plt.title("Welch PSD (relative)")
plt.show()

dBFS/Hz 怎么做到“绝对”？

Pluto 的 rx() 返回的是归一化数字码流（不是伏特）。要做绝对 dBm/Hz，需要：已知输入功率（用信号源喂入）或用已知参考（校准转换系数）。

https://www.analog.com/media/en/technical-documentation/data-sheets/ad9363.pdf