【AD9361 数字基带】多片基带内FPGA补偿 I/Q Rotation

I/Q 旋转 Rotation

在许多多通道射频系统中,如 AD-FMCOMMS5,甚至在 AD-FMCOMMS2、AD-FMCOMMS3 上,都需要测量或校正两个复数 (I/Q) RF 信号之间的相位差。

从纯粹的数学描述来看,单个正弦波没有相位,一个相位只能在两个不同的正弦波之间发展。增加复杂性的是,我们没有一个单一的真实信号(正弦波),我们有一个复信号(I + Qi) = cos(omega) + sin(omega){i} = e^{{i}{omega}}。将此信号旋转 180° 或 pi 弧度,变为 e^{{i}{pi}} + 1,这就是我们希望能够找到并最终纠正的结果。如果您不确定为什么数学会以这种方式工作,请查看此解释。

在上一节中,我们讨论了 I/Q 校正 - 相对于固定 I 的相移 Q,并使 I 和 Q 的幅度相等。在AD9361/AD9364中,这是在器件内部自动完成的,称为“正交校正”。

我们将检查的第一阶段是测量相位差。

确定相位差

在经典意义上 - 测量不同信号的相位同步,只有相位是重要的。对振幅没有限制。因此,耦合系统的相位同步被定义为它们相位之间关系的出现,而幅度可以保持不相关。下面的许多技术将测量相位/频率/幅度差异,而其他技术将仅测量相位。根据应用和信号的不同,不同的方案可能会提供更好的结果。

尽管 Simulink 可能有一个模块可以直接测量两个复杂输入信号之间的相位差,但大多数其他环境都没有,我们需要更好地理解如何做到这一点。

测量两个射频信号之间相位差的确切方法取决于信号和相关应用:

▲信号中是否存在噪声,噪声是否相关,或者两者中是否存在随机高斯噪声?
▲信号是什么样子的?它是一种宽带信号(如QPSK、QAM、LTE等),还是单音、恒频信号?信号的频率是否在变化(如啁啾声?
▲两个信号的幅度是否接近相同?还是它们非常不同?
▲应用程序是否需要整个帧/数据集的平均相位滞后,或者是否需要跟踪相位在一段时间内的变化情况?

====
■过零 - 虽然这可以单独使用 I/Q 来完成,但查看 2 个不同的 I 和 2 个不同的 Q 信号,然后对差值求平均值/合并,这需要大量的计算。如果信号之间存在少量的直流偏移或幅度差异,这也会出现问题。下面的其他选项没有这些相同的缺点。
■互相关 :这是在 iio 示波器应用程序中实现的,通过使用 David E. Narváez 关于他的论文项目的帖子和他的 Github 存储库中的代码。它衡量两个序列(在本例中为真实信号或复数信号)的相似性(相位和幅度),作为一个序列相对于另一个序列的滞后函数。这样做的缺点是,它的准确性是基于相对于被分析信号的采样时间。在这种情况下,将同时查看振幅和相位/频率。

■单点分析:这使用上图,并查看 2 点之间的相位。由于我们对时间点并不真正感兴趣(因为这不是复杂调制的工作原理),因此这并不适用,也未实现。以下方法处理具有多个捕获样本的事物,并被使用,但主要基于此(公元前 3 世纪亚历山大的欧几里得制定的余弦定律)。唯一的问题是,余弦定律总是提供内角或钝角,而不是反射角,这可能是我们感兴趣的那个。
在这里插入图片描述
■内积 - 虽然这更适合纯正弦波,但它可以用于任意信号,但你得到的是两个向量(包括所有噪声)之间的角度,与振幅无关。这使用上述单点分析,并在整个采样数据中使用它。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

其中 overline{y[n]}
表示复共轭。

■ 频域:这适用于由恒定频率主导的信号。在这里,您可以将信号转换为频域(使用 fftw)。然后,你会找到与你关心的频率相对应的箱,并得到两个信号之间的角度。例如,如果我们知道第 18 个 bin 是感兴趣的频率,那么它就是:theta_difference = theta_1 - theta_2 = atan(fft_1[18]) - atan(fft_2[18])
。您可以使用余弦定律在向量方法中将其重写为(使用点积,因此使用复数共轭的乘法):

在这里插入图片描述
当您想使用 atan 与 acos 时,取决于 – 如果角度接近 90º,请使用 acos(90º 的棕褐色为 ∞)。缺点是 cos/acos 确实具有对称性 - 无法分辨 45º 和 -45º,或 90º 和 -90º 之间的区别,因此可能需要对实数/虚数符号进行一些额外的测试。如果角度更接近 0º,则使用 atan(atan 在 0º 处的分辨率高于 acos,因此它将提供更准确的数字)。还必须注意确保我们在必要时测量反射角。这都是在 iio 示波器应用程序中实现的,只需为频率法选择 2 个复数输入,不同 bin(标记)的相位差就会显示出来。

■ 希尔伯特变换。这是可以做到的,但我还没有做到

大小 Magnitude

了解我们试图解决什么样的问题 – 理解相位角和时间滞后/超前之间的关系是件好事。

psi{°} = 360{°} * 欧米茄 * {Delta}t 或 {Delta}t = {psi{°}} / {360{°} * 欧米茄}
在这里插入图片描述

因此,对于 1MHz 基带正弦波,即偏离 0.5°,即
在这里插入图片描述

{Delta}t = {0.5{°}} / {360{°} ~ * ~ 1 * 10^6Hz} = 1.389 * 10^{-9} 秒 = 1.389ns。像所有电磁波一样,无线电波以光速(0.299792458米/纳秒)传播。在本例中,0.5°,意味着我们可能偏离任何相对距离测量值41.64厘米(如果这是您正在做的)。

这就是为什么我们需要确保我们不考虑基带的原因。

对于我们调制到2.4GHz(2.401MHz波)的1MHz基带正弦波,它是
在这里插入图片描述

{Delta}t = {0.5{°}} / {360{°} ~ * ~ 2.401 * 10^9Hz} = 5.784626775880420195288999953723 * 10^{-13} 秒 = 0.5784ps。这变成了 ~0.173 毫米的相对距离测量值。

毋庸置疑 - 我们希望尽可能精确,并确保我们引用的是空气/射频接口,而不是基带信号。

旋转 I/Q Rotating

当单个连续波 (CW) 射频音调与基带混合时,它会产生两个信号(同相和正交),它们应该以相同的幅度彼此正交。在不失去通用性的情况下,我们对幅度和相位进行归一化,然后这两个信号可以表示为:
在这里插入图片描述

如上所述,我们希望围绕同一点旋转这些信号,这与提供恒定相移相同。

在这里插入图片描述
其中 Omega 是音调的基带频率,psi 是所需的相移,这将导致围绕原点的固定旋转(在星座图中,或 I 与 Q 图)。

我们可以使用三角和/差恒等式将其重写为:

在这里插入图片描述
并替换我们原始的未校正值,(并交换 Q 素数的顺序,这样我们就可以更容易地看到矩阵…
在这里插入图片描述
将其转换为 2 x 4 矩阵乘法非常容易。

在这里插入图片描述
虽然系数与调整 Q 相对于 I 有很大不同,但可以使用相同的硬件(2 x 2 乘法器)。

这很好,但是由于我们正在处理FPGA内部的定点数学运算,因此我们需要小心溢出。如果我们确定要旋转某物,Ψ 为 45°(或 pi/4 弧度),因为 cos(pi/4) = sin(pi/4) = 1/sqrt{2},

在这里插入图片描述
如果您只是在研究连续音调,那就没问题了。但是,由于简单的CW音调并不能真正代表像QPSK这样的复杂(I/Q)无线电信号,因此对于AD9361,I/Q可能接近分辨率的最大值,即12位或1.11位(1个符号位,11个幅度位)。例如:如果 I 和 Q 都位于 +1638(约为满量程的 80%),则校正后的 I’ 和 Q’ 的结果为 I’ = 0 和 Q’ = 2317。Q’ 将溢出 1.11 位表示。

有两种解决方案:

⚪ 使数据路径更宽(这是ADI设计中所做的,我们允许16位结果)。这会产生改变设备规模的副作用。结果不再只是 12 位,而是可能高出半个位。(如上所述,我们可以将比例尺改变 sqrt{2} 或 1.41 的因子,这可能会增加近 1/2 的量级)。
⚪ 按比例缩小。虽然减小振幅(这可能会抛弃现有的分辨率)始终是一个问题,但这确实有一个好处,即不会改变 ±1 的刻度(无论旋转如何,满量程始终相同)。

要缩放,只需除以收益,在这里插入图片描述.取绝对值很重要,以确保 sin(psi) + cos(psi)
(否则会在 +135 度(+3/4π 弧度)或 +315 (-45) 度(-π/4 弧度)时发生)。这意味着:
在这里插入图片描述
这使得矩阵:

在这里插入图片描述

以上可以直接使用,具体取决于您的数学库可用的函数类型(sin、cos、tan)以及您允许的旋转量(以上适用于 ±180 度)。您可以根据其他 trig 函数进行重写,但必须注意确保分母永远不会接近零。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/409351.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【数学建模】趣味数学模型——等额还款数学模型

问题 在银行贷款中,通常采用等额还款。假定银行贷款的年利率为 p,贷款 k 元,分 m 年采用每月等额还款方式还清。问每月还款多少钱?总共还的钱是多少?每月还款中还本金和利息各是多少元? 如果考虑每月等额…

VTK随笔一:初识VTK(QT中嵌入VTK窗口)

VTK(Visualization Toolkit)是一个用于可视化和图形处理的开源软件库。它提供了一系列的算法和工具,可以用来创建、渲染和处理二维和三维的图形数据。VTK可以在多个平台上运行,并支持各种编程语言,包括C、Python和Java…

基于Springboot + vue + mysql 车辆充电桩管理系统 设计实现

目录 📚 前言 📑摘要 1.1 研究背景 📑操作流程 📚 系统架构设计 📚 数据库设计 💬 E-R表 3.4.2 数据库具体设计 系统功能模块 系统首页 用户注册 充电桩 个人中心 用户后台管理模块 用户登录…

完成课题ssrf实现.SSH未创建写shell,同时完成其他漏洞复现

SSRF 一种网络安全漏洞,发生在服务器端应用程序中,允许攻击者通过服务器向任意网络资源发送请求,而无需用户直接参与。这种漏洞通常源于程序设计错误,例如当应用程序使用用户的输入作为URL请求的一部分,而没有适当的验…

Ansible初识

ansible初识 Ansible是一种自动化工具,用于配置管理、应用程序部署和任务自动化。它基于Python语言开发,使用SSH协议进行通信,并且不需要在被管理的主机上安装任何客户端。Ansible使用简单的YAML语言来描述任务和配置,使得操作简…

Vue3的三种样式控制及实现原理

你好,我是沐爸,欢迎点赞、收藏和关注。个人知乎 Vue3中一共有三种样式控制,分别是全局样式控制、局部作用域样式控制和深度样式控制,今天我们一起看下这三种样式控制的使用,以及实现的原理是什么。 一、全局样式控制…

NRK3301语音识别芯片在汽车内饰氛围灯上的应用方案解析

随着智能汽车的快速发展,车载语音交互技术逐渐成为提升驾驶体验的关键技术之一。传统的汽车内饰氛围灯语音识别系统往往依赖于手动操作,不仅操作繁琐,而且在驾驶过程中容易分散驾驶员的注意力。因此,开发一种高效、便捷的汽车内饰…

SpringBoot集成Redis

目录 12.1 配置文件12.2 防火墙12.3 Jedis(一般不用了,了解即可)1.介绍2.步骤3.写YML4.主启动5.业务类 12.4 Lettuce1.介绍以及和Jedis的区别2.步骤1.改pom2.业务类 12.5 Redis Template(推荐)1.连接单机1.改pom2.写YML3.业务类3.1配置类3.2 service3.3 controller测…

Stable Diffusion的微调方法原理总结

在深度学习领域,Stable Diffusion作为一种强大的生成模型,正逐渐成为图像和视频生成领域的热门话题。它不仅能够模拟复杂的自然和人工系统中的随机演化行为,还通过一系列微调方法,显著提升了模型在特定任务上的性能。本文旨在深入…

开放式耳机别人能听到吗?开放式的防漏音效果到底好不好?

开放式耳机的设计是允许一部分声音泄露出来,所以当您使用开放式耳机听音乐或通话时,周围的人可能会有所察觉。具体别人能听到多少,取决于几个因素: 音量大小:如果音量设置得比较高,那么周围的人更容易听到…

多线程面试常问

一、创建线程的几种方式 1、继承Thread类并重写run()方法。 public class MyThread extends Thread {Overridepublic void run() {System.out.println("通过集成 Thread 类实现线程"); } } // 如何使用 new MyThread().start() 2、实现Runnable接口并重写run()方法…

Linux文件系统及常见快捷键

Linux文件系统及常用快捷键 (只是对linux简单的介绍,新手常用的快捷键) 1、Linux文件系统结构 windows文件系统 Windows操作系统将硬盘进行分区,然后用 A 、 B 、 C 、 D 、等符号标识。存取文件时一定要清楚存放在哪个磁盘的哪个目录下。 Linux 文件系统结构 …

基于FPGA的SD NAND Flash数据读写实现

1、存储芯片分类 目前市面上的存储芯片,大致可以将其分为3大类: ① EEPROM EEPROM (Electrically Erasable Programmable read only memory)是指带电可擦可编程只读存储器,是一种掉电后数据不丢失的存储芯片。EEPROM 可以在电脑上或专用设备…

腾讯云授权子用户账号域名备案

官网文档没说清楚 2.在购买了服务器的账号生成授权码 2.填写子账号id 3.子账号即可弹出备案按钮了

Wemos D1 Mini pro/ nodeMcu / ESP8266 驱动 240*320 ILI9341 SPI液晶屏

Wemos D1 Mini / nodeMcu / ESP8266 驱动 240*320 ILI9341 SPI液晶屏 效果展示器件硬件连接引脚连接原理图引脚对照表 安装TFT_eSPI库TFT_eSPI库中User_Setup.h文件的参数修改User_Setup.h文件的位置User_Setup.h文件中需要修改的参数User_Setup.h完成源码 例程 缘起&#xff1…

【3天速成Python基础语法(3)】

文章目录 1 :peach:库的基本认识:peach:2 :peach:标准库:peach:3 :peach:第三方库:peach: 1 🍑库的基本认识🍑 库 就是是别人已经写好了的代码, 可以让我们直接拿来用。一个编程语言能不能流行起来, 一方面取决于语法是否简单方便容易学习, 一方面取决于…

安捷伦色谱仪器LabVIEW软件替换与禁运配件开发

可行性分析及实现路径 可行性: 软件替换: 驱动程序支持: 要实现LabVIEW对安捷伦色谱仪器的控制,需要检查安捷伦是否提供LabVIEW驱动程序。如果没有现成的驱动,则可能需要开发自定义的驱动程序,通过LabVIEW…

JavaWeb基础 -- Servlet

JavaWeb基础 – Servlet 1.Servlet简介 1.1 Servlet是什么 Servlet本身是用Java编写的,运行在Web服务器上的应用程序,并作为Web浏览器和其他HTTP客户端的请求和 HTTP 服务器上的数据库或应用程序之间的中间层。Servlet可以收集来自网页表单输入的数据…

InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds

https://arxiv.org/pdf/2401.07519#page9.73https://github.com/instantX-research/InstantID?tabreadme-ov-filehttps://github.com/instantX-research/InstantID/pull/89/files 问题引入 目标是生成和reference图片相符合的图片,特别是人脸;现在基于…

汽车耐老化太阳跟踪聚光户外加速老化试验

汽车耐老化太阳跟踪聚光户外加速老化试验方法是一种模拟太阳光照、热和潮湿环境条件下,测试汽车外饰材料耐老化性能的试验方法。此方法主要用于评估材料在遭受日光、热和潮湿影响下的相对耐老化性,以确定其在实际使用过程中的耐久性。 1. 范围 本标准适…