LTESniffer项目构建中srsran_rf_recv_with_time_multi未定义引用的解决方案
在构建LTESniffer项目的多设备分支时,开发者可能会遇到一个典型的链接错误:undefined reference to 'srsran_rf_recv_with_time_multi'。这个问题通常发生在使用Ubuntu Noble系统并尝试构建LTESniffer的多设备支持版本时。
问题现象分析
当开发者按照常规流程构建项目时,构建过程会在链接阶段失败,报出多个未定义引用错误。这些错误主要集中在srsran_rf_recv_with_time_multi和srsran_rf_close等函数上。从错误信息可以看出,编译器能够找到这些函数的声明,但在链接时无法找到它们的实现。
根本原因
经过深入分析,这个问题主要源于两个关键因素:
-
系统UHD库版本不兼容:Ubuntu仓库提供的预编译UHD库版本可能与LTESniffer项目所需版本不匹配,特别是对于多设备支持功能。
-
依赖库不完整:项目构建需要一些额外的数学计算和安全相关的库支持,这些库在标准Ubuntu安装中可能未被包含。
完整解决方案
要彻底解决这个问题,需要执行以下步骤:
-
构建UHD驱动从源码:
- 从官方源获取最新UHD源码
- 按照标准流程配置、编译和安装
- 特别注意执行安装后的环境配置步骤
-
安装必要的依赖库:
- 数学计算库:
libfftw3-dev - 加密相关库:
libmbedtls-dev - 程序选项处理库:
libboost-program-options-dev - 配置文件处理库:
libconfig++-dev - 流控制传输协议库:
libsctp-dev
- 数学计算库:
-
正确设置构建环境:
- 使用gcc-11和g++-11工具链
- 确保构建目录结构正确
- 使用适当的并行编译参数
构建流程优化建议
为了确保构建过程顺利,建议采用以下优化后的流程:
- 准备干净的Ubuntu Noble系统环境
- 安装基础开发工具链
- 从源码构建并安装UHD驱动
- 安装所有必要的依赖库
- 克隆LTESniffer仓库并切换到多设备分支
- 创建专用构建目录
- 明确指定编译器版本
- 执行标准CMake构建流程
技术要点说明
srsran_rf_recv_with_time_multi函数是srsRAN项目中用于多设备同步接收的关键API。它在处理多USRP设备协同工作时负责:
- 从多个射频前端同步采集数据
- 保证采样时间戳的一致性
- 处理多通道间的时钟同步
因此,正确构建支持这一功能的底层驱动至关重要。从源码构建UHD可以确保所有必要的接口和功能都被正确编译和链接。
总结
通过从源码构建UHD驱动并确保所有依赖库完整安装,开发者可以成功解决LTESniffer多设备分支构建过程中的未定义引用问题。这一解决方案不仅适用于当前问题,也为处理类似的项目构建问题提供了参考思路。关键在于理解项目对底层驱动的特定需求,并确保开发环境完全满足这些需求。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00