信号调制解调德安

信号调制解调德安（精选5篇）

信号调制解调德安篇1

一、实验目的：

1.掌握FSK(ASK)调制器的工作原理及性能测试;

2.掌握FSK(ASK)锁相解调器工作原理及性能测试;

3. 学习FSK(ASK)调制、解调硬件实现，掌握电路调整测试方法。

二、实验仪器：

1.信道编码与 ASK.FSK.PSK.QPSK 调制模块，位号： A,B 位

2. FSK 解调模块，位号： C 位

3.时钟与基带数据发生模块，位号： G 位

4. 100M 双踪示波器

三、实验内容：

观测m序列(1，0， 0/1码)基带数据FSK (ASK)调制信号波和解调后基带数据信号波形。

观测基带数字和FSK(ASK)调制信号的频谱。

改变信噪比(S/N)，观察解调信号波形。

四、实验原理：

数字频率调制是数据通信中使用较早的一种通信方式。由于这种调制解调方式容易实现，抗噪声和抗群时延性能较强，因此在无线中低速数据传输通信系统中得到了较为广泛的应用。

(一) FSK 调制电路工作原理

FSK 的调制模块采用了可编程逻辑器件+D/A 转换器件的软件无线电结构模式，由于调制算法采用了可编程的逻辑器件完成，因此该模块不仅可以完成 ASK， FSK 调制，还可以完成 PSK， DPSK， QPSK， OQPSK 等调制方式。不仅如此，由于该模块具备可编程的特性，学生还可以基于该模块进行二次开发，掌握调制解调的算法过程。在学习ASK， FSK 调制的同时，也希望学生能意识到，技术发展的`今天，早期的纯模拟电路调制技术正在被新兴的技术所替代，因此学习应该是一个不断进取的过程。下图为调制电路原理框图

上图为应用可编程逻辑器件实现调制的电路原理图(可实现多种方式调制)。基带数据时钟和数据，通过 JCLK 和 JD 两个铆孔输入到可编程逻辑器件中，由可编程逻辑器件根据设置的工作模式，完成 ASK 或 FSK 的调制，因为可编程逻辑器件为纯数字运算器件，因此调制后输出需要经过 D/A 器件，完成数字到模拟的转换，然后经过模拟电路对信号进行调整输出，加入射随器，便完成了整个调制系统。

ASK/FSK 系统中，默认输入信号应该为 2K 的时钟信号，在时钟与基带数据发生模块有2K的M序列输出，可供该实验使用，可以通过连线将时钟和数据送到 JCLK 和 JD 输入端。标有 ASK.FSK 的输出铆孔为调制信号的输出测量点，可以通过按动模块上的 SW01 按钮，切换输出信号为 ASK 或 FSK，同时 LED 指示灯会指示当前工作状态。

(二) FSK 解调电路工作原理

FSK 解调采用锁相解调，锁相解调的工作原理是十分简单的，只要在设计锁相环时，使它锁定在 FSK 的一个载频上，此时对应的环路滤波器输出电压为零，而对另一载频失锁，则对应的环路滤波器输出电压不为零，那末在锁相环路滤波器输出端就可以获得原基带信号的信息。下图为FSK 锁相环解调器原理示意图和电路图。

FSK 锁相解调器采用集成锁相环芯片 MC4046。其中，压控振荡器的频率是由 17C02.17R09.17W01 等元件参数确定，中心频率设计在 32KHz 左右，并可通过 17W01 电位

器进行微调。当输入信号为 32KHz时，调节 17W01 电位器，使环路锁定，经形成电路后，输出高电平;当输入信号为 16KHz时，环路失锁，经形成电路后，输出低电平，则在解调器输出端就得到解调的基带信号序列。

五、各测量点和可调元件的作用

1、数字调制电路模块接口定义：

信道编码与ASK、FSK、PSK、QPSK调制模块(A、B位) JCLK：2K时钟输入端; JD：2K基带数据输出端;

ASK、FSK：FSK或ASK调制信号输出端;

SW01：调制模式切换按钮;

L01L02：指示调制状态。

2、FSK (ASK)解调模块接口定义：

17P01：FSK解调信号输入铆孔;

17P02：FSK解调信号输出，即数字基带信码信号输出，波形同16P01。

17TP02：FSK解调电路中压控振荡器输出时钟的中心频率，正常工作时应为32KHz左右，频偏不应大于2KHz，若有偏差，可调节电位器17W01;

17W01：解调模块压控振荡器的中心频率调整电位器;

数字调制电路模块：

FSK(ASK)调制模块

CD4046原理框图：

六、实验步骤：

1、插入有关实验模块

在关闭系统电源的情况下，按照下表放置实验模块：

对应位号可见底板右上角的“实验模块位置分布表”，注意模块插头与底板插座的防呆口一致。

2、信号线连接

使用专用导线按照下表进行信号线连接：

3、加电

打开系统电源开关，底板的电源指示灯正常显示。若电源指示灯显示不正常，请立即关闭电源，查找异常原因。

4、实验设置

设置拨码器 4SW02( G) 为“ 00000”，则 4P01 产生 2K 的 15 位 m 序列输出，4P02 产生 2K 的码元时钟。

按动SW01(AB)按钮，使L02指示灯亮，“ASK、FSK”铆孔输出为FSK 调制信号。

5、FSK 调制信号波形观察

用示波器通道 1 观测“ 4P01”( G)，通道 2 观测“ ASK、FSK”(A&B)，调节示波器使两波形同步，观察基带信号和 FSK 调制信号波形，分析对应“ 0”和“ 1”载波频率，记录实验数据。

6、FSK 解调观测

无噪声 FSK 解调

(1)调节 3W01(E)，使 3TP01 信号幅度为 0，即传输的 FSK 调制信号不加入噪声。

(2)用示波器分别观测JD(AB)和 17P02(C)，对比调制前基带数据和解调后基带数据。两路数据是否有延时，分析其原理。

(3)调节解调模块上的17W01(C)电位器，使压控振荡器锁定在32KHz，同时注意对比JD(AB)和17P03(C)的信号是否相同。

加入噪声 FSK 解调

(1)在保持上述连线(无噪声时)不变的情况下，逐渐调节 3W01(E)，使噪声电平逐渐增大，即改变信噪比(S/N)，观察解调信号波形是否还能保持正确。

(2)用示波器观察 3P01(E)和 3P02(E)，分析加噪前和加噪后信号有什么差别。

7、ASK 调制解调观测

ASK 调制解调操作和 FSK 操作类似，不同点在于需调整 SW01(AB)，使 L01 指示灯亮，则“ASK FSK” 输出为 ASK 调制。其他操作和测量参考 FSK 调制解调完成。

8、关机拆线

信号调制解调德安篇2

自适应信号处理技术在通信领域中应用相当广泛,如自适应均衡、自适应波束形成、自适应干扰抵消、自适应系统辨识和自适应线型预测等。近些年来,出现了自适应技术应用于数字通信信号的直接解调[1,2](自适应解调,ADEM)。但是这些解调方式大多局限于对单一数字调制方式的研究,没有形成对于数字通信信号的统一的自适应解调方式。此外,传输中加性噪声都假设为高斯噪声,事实上,高斯噪声是理想噪声,在许多实际应用中,所遇到的诸如水声、低频大气噪声以及许多人为噪声等,往往具有一定的甚至比较显著的脉冲特性,这种噪声不符合高斯分布[3]。在这种情况下,基于高斯假设得到的最优解调系统会出现性能退化,甚至不能工作。许多研究表明,α稳定分布模型是一种能够比较合理描述这类噪声的模型;采用最小分散系数(MD)准则等基于分数低阶统计量的信号处理方法能够有效地解决传统算法在α稳定分布噪声背景下不收敛等性能退化问题。为此,本文假设传输中的加性噪声为α稳定分布噪声,采用归一化最小平均p范数(Normalized Least Mean p-Norm)算法[4]研究数字调制信号的自适应解调。提出基于自适应单频跟踪器的数字调制信号(MPSK,MFSK和MQAM)的自适应解调方法。由于高斯分布是α稳定分布的一个特例,所以本文自适应解调算法模型也适应于加性高斯噪声的情形。另外,自适应解调相对于传统的相干解调不仅结构简单,而且对于载波同步要求不高,可以容忍一定程度的载波相偏。

2α稳定分布脉冲噪声下的自适应算法

α稳定分布与其他统计模型不同,少数情况例外(例如α=1,α=2),其没有统一闭式的概率密度函数[5]。通常用式(1)所示的特征函数对其进行描述:

$φ (t) = \exp {j μ t - σ | t |^{α} [1 + j β sgn (t) ω (t, α)]} (1)$

其中sgn(·)为符号函数,且:

式中,0<α≤2,-1≤β≤1,σ>0,-∞<μ<∞。

α稳定分布完全由其4个参数α,β,σ,μ决定。α为特征指数,用来度量分布函数拖尾的厚度;α值越小,拖尾越厚,信号的脉冲特性越显著;α=2与高斯分布一致(对于任意的β)。α=1,β=0,则服从柯西分布。σ为分散系数,与高斯分布的方差类似,在高斯分布下为方差的一半。β称为对称参数,β=0时,α稳定分布关于μ对称,称为对称α稳定分布或称为SαS。μ是位置参数,对于SαS分布,当1<α≤2时,μ为均值,当0<α<1时,μ为中值。若满足μ=0,σ=1,则α稳定分布为标准α稳定分布。若μ=0,β=0,σ=1,则α稳定分布为标准对称α稳定分布。

α=1.5的标准对称稳定分布噪声如图1所示,α越小,噪声的脉冲特性越强。

在处理α稳定分布噪声下的自适应滤波问题时,常采用误差函数的α范数J=‖e(n)‖α来表示自适应系统的代价函数,避免了由最小均方准则所引起的性能退化。由分数低阶矩理论,只要满足0<p<α,SαS过程的α范数与其p阶矩成正比。这样自适应系统的代价函数可以写为:J=E[|e(n)|p],利用梯度技术,并以误差信号的瞬时值代替其统计平均,得到梯度估计为:

$\begin{array}{l} \hat{\nabla} (n) = \frac{\partial J}{\partial W (n)} = p [e (n)]^{p - 1} sgn (e (n)) [- x (n)], \\ 1 \leq p < α \leq 2 \end{array}$

基于梯度下降法的思想,产生了脉冲噪声下的常用的归一化最小平均p范数(NLMP)自适应滤波算法,如式(3)所示:

$W (n + 1) = W (n) + η p x (n) \frac{| e (n) |^{(p - 1)} sgn (e (n))}{∥ x (n) ∥_{p}^{p} + c} (3)$

式(3)中,步长因子η是一个常数。步长因子η控制算法收敛速度,为保证算法收敛,η值必须足够小。在保证算法收敛的条件下,η值越大收敛越快,η值越小收敛越慢。

3自适应单频跟踪器

单频跟踪器框图如图2所示,图中:

Acos(ωcn+φ)是要跟踪的单频信号,m(n)是α稳定分布噪声信号,通过两个权值的自适应FIR横向滤波器跟踪Acos(ωcn+φ)信号,算法收敛后输出y(n)为已跟踪上的信号。其输入信号为x(n)=[SM1(n),SM2(n)]T,其中SM1(n)=cos ωcn;SM2(n)=sin ωcn。滤波器的权矢量为W=[w1,w2]T,则滤波器输出为:

$y (n) = W^{Τ} x (n) (5)$

误差信号为:

$e (n) = d (n) - y (n) (6)$

如果自适应滤波器达到最佳,即使得:

也就是:

$\begin{array}{l} w_{1} (n) = A c o s φ (7) \\ w_{2} (n) = A s i n φ (8) \end{array}$

则称自适应滤波器跟踪上了理想信号d(n),从而由w1(n)和w2(n)可以反映出d(n)的有关信息,本文就是利用此实现数字调制信号的自适应解调。

4数字调制信号自适应解调

将单频跟踪器原理应用于数字调制信号自适应解调时,则理想信号d(n)中的Acos(ωcn+φ)就用调制信号代替,下面分别介绍MPSK,MQAM和MFSK信号的自适应解调。

4.1 MPSK信号的自适应解调

多进制相移键控(MPSK)信号S $_{Μ Ρ S Κ}^{i}$ (t)为:

$\begin{array}{l} S_{Μ Ρ S Κ}^{i} (t) = \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}} \cos [(i - 1) \frac{2 π}{Μ}] \cos ω_{c} t - \\ \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}} \sin [(i - 1) \frac{2 π}{Μ}] \sin ω_{c} t ‚ \\ i = 1, 2 ‚ \dots ‚ Μ (9) \end{array}$

由式(7),式(8)可知,此时:

$\begin{array}{l} w_{1} (n) = \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}} \cos [(i - 1) \frac{2 π}{Μ}] (10) \\ w_{2} (n) = \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}} \sin [(i - 1) \frac{2 π}{Μ}] (11) \end{array}$

对于BPSK信号,M=2,则传输符号“0”和“1”时,自适应滤波器的权值应分别收敛于

$w_{1} (n) = \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}}, w_{2} (n) = 0 (12)$

和

$w_{1} (n) = - \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}}, w_{2} (n) = 0 (13)$

显然,为了提高算法解调速度,可以不用等到算法完全收敛,采用如式(14)的判决方式:

${\begin{cases} w_{1} (n) \geq 0 ‚ 判为符号 0 \\ w_{1} (n) < 0 ‚ 判为符号 1 \end{cases} (14)$

对于QPSK信号,M=4,则输出符号“00”,“01”,“10”和“11”时,自适应滤波器的权值应分别收敛于

$\begin{array}{l} w_{1} (n) = \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}} ‚ w_{2} (n) = 0 (15) \\ w_{1} (n) = 0 ‚ w_{2} (n) = - \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}} (16) \\ w_{1} (n) = - \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}}, w_{2} (n) = 0 (17) \\ w_{2} (n) = 0, w_{2} (n) = \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}} (18) \end{array}$

同样,可以采用如式(19)判决方式提高算法解调速度:

${\begin{cases} | w_{1} (n) | \geq | w_{2} (n) | 且 w_{1} (n) \geq 0 时 ‚ 判为符号 00 \\ | w_{1} (n) | \leq | w_{2} (n) | 且 w_{2} (n) \leq 0 时 ‚ 判为符号 01 \\ | w_{1} (n) | > | w_{2} (n) | 且 w_{1} (n) < 0 时 ‚ 判为符号 10 \\ | w_{1} (n) | < | w_{2} (n) | 且 w_{1} (n) > 0 时 ‚ 判为符号 11 \end{cases} (19)$

其他多进制相移键控信号的解调和QPSK信号解调类似,只是判决规则相应地发生变化。

4.2 MQAM信号的自适应解调

多进制正交幅度调制(MQAM)采样信号SMQAM(n)为:

式(20)中,mI(n)和mQ(n)是两个独立的带宽受限的基带信号,且:

$A = \sqrt{m_{Ι}^{2} (t) + m_{Q}^{2} (t)}, φ = - \arctan (\frac{m_{Q} (t)}{m_{Ι} (t)})$

由式(7),式(8)可得:

$\begin{array}{l} w_{1} (n) = m_{Ι} (n) (21) \\ w_{2} (n) = m_{Q} (n) (22) \end{array}$

即当自适应滤波器权值收敛时,w1(n)和w2(n)分别收敛于mI(n)和mQ(n)。于是由w1(n)和w2(n)可以得到QAM信号的解调序列。

4.3 MFSK信号的自适应解调

多进制频移键控(MFSK)信号S $_{Μ F S Κ}^{i}$ (t)为:

$\begin{array}{l} S_{Μ F S Κ}^{i} (t) = \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}} \cos ω_{c i} t, \\ 0 \leq t \leq Τ_{s} ‚ i = 0, 1 ‚ \dots ‚ Μ - 1 \end{array}$

其中Es为单位符号内的信号能量;ωci为载波角频率,有M种取值。

因为MFSK(M=2,4,8,…)信号是用不同的载波频率传输不同的符号,在任意的码元间隔内,FSK信号都是一个单频载波,我们可以对这单一载波用图2所示的单频跟踪器进行跟踪。现在以4FSK信号为例说明MFSK信号的自适应解调问题。

因为4FSK信号对应4个不同的载波频率,所以原则上可以用四路单频跟踪器对这4个载波进行跟踪,原理框图如图3所示。图中只用了三路跟踪器跟踪3个载波频率,因为如果三路频率跟踪上了,就可以对4个符号进行正确判决,提高了解调速率。

图3中,3个跟踪器分别跟踪4个载波频率中的任意3个频率,这里假设跟踪器1,2,3分别跟踪载频ωc0,ωc1和ωc2三个频率。所以:

$\begin{array}{l} x_{0} (n) = [\cos ω_{c 0} n, \sin ω_{c 0} n]^{Τ} \\ x_{1} (n) = [\cos ω_{c 1} n, \sin ω_{c 1} n]^{Τ} \\ x_{2} (n) = [\cos ω_{c 2} n, \sin ω_{c 2} n]^{Τ} \end{array}$

当各路算法收敛时,在任一码元间隔Tsym内,若此码元间隔对应的载频为ωci,则只有跟踪ωci频率的跟踪器输出yi(n)才能与此码元信号达到同步。此时:

$\begin{array}{l} w_{i 1} (n) = \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}} \cos φ (23) \\ w_{i 2} (n) = - \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}} \sin φ (24) \end{array}$

为了便于讨论,假设载波初始相位为0。那么,式(23),式(24)就可以简化为:

$\begin{array}{l} w_{i 1} (n) = \sqrt{2 E_{s} / Τ_{s}} (25) \\ w_{i 2} (n) = 0 (26) \end{array}$

此时,其他的跟踪器对ωci频率不敏感,它们的输出yk(n)(k≠i)与参考信号d(n)中的4FSK信号存在较大的误差,也就是说,跟踪不上此调制信号。从而我们可以解调4FSK信号。图4和图5给出了解调过程的信号波形。

图4(a)为4FSK信号,每50点代表一符号,共6个符号分别为[1,1,0,0,3,2];图4(b)为混有α稳定分布噪声的4FSK信号;图4(c)、图4(d)和图4(e)分别为第一路、第二路和第三路跟踪器的输出,由于跟踪器1只能跟踪载频为ωc0的码元(也就是“0”符号),所以在101～200点时输出与原信号同步,如图4(c)所示。同理,跟踪器2在1～100点时与原信号同步,如图4(d)所示;而跟踪器3在251～300点时与原信号同步,如图4(e)所示;在201～250点时,三路跟踪器都没有与原信号同步,说明此时载波频率为ωc3,传输的符号为“3”。因为从跟踪器输出直接进行解调不是很容易并且会产生很多的误码,所以可以对跟踪器输出进行中值滤波用以得出跟踪器输出的包络。中值滤波的计算公式如下式所示:

$Μ (n) = \frac{1}{2 m + 1} \sum_{i = - m}^{m} | y (n + i) | (27)$

跟踪器1,2和3输出的中值滤波后的波形分别如图5(a),图5(b)和5(c)所示。这样通过对这些包络进行门限判决就可以很容易解调出符号“0” ,“1”,“2”和“3”。这里,有必要补充一下的就是判决门限和判决时刻的选择是很关键的,它直接影响解调性能。对于2FSK,可以将中值滤波输出的平均值选取为门限,而对于4FSK,因为每一符号的统计概率约为1/4,此时不能简单的将门限选为中值滤波输出的平均值,可以采取如下规则计算门限:计算中值滤波输出的最大N个值和最小N个值的平均值,可以将此平均值设定为门限。同时,对于2FSK和4FSK信号,判决时刻选取在每个符号间隔所有采样点长度的第4/5处是合适的(假设每个符号间隔为50点,那么可以在第40点的时候进行门限判决)。

MFSK(M≠4)的解调原理如同4FSK,需要M-1个单频跟踪器跟踪M-1个载频。因此对α稳定分布脉冲噪声下的MFSK信号的自适应解调可以分为如下几步:

(1) 在每一符号间隔内通过NLMP算法跟踪载波频率;

(2) 通过中值滤波计算每个跟踪器输出的包络;

(3) 对所得包络进行门限判决。这样就完成了MFSK信号的解调。

5性能仿真与分析

实验中,NLMP算法参数选取为p=α-0.01,自适应步长η=0.008,c=0.1。加性噪声m(n)是μ=0,β=0,σ=1的标准对称α稳定分布脉冲噪声。

实验1:取BPSK和4PSK信号载波频率fc=10 kHz,采样频率fs=24 kHz,波特率B=1 000 b/s,分别加入α为1.8,1.5和1.2的脉冲噪声,采用上节中的解调方式,BPSK和4PSK信号解调误码率如图6所示。另外加入α为2.0的高斯噪声,同时令NLMP算法中的p=2.0,这时NLMP算法蜕化为NLMS算法,采用上节所述的解调方式,BPSK和4PSK信号解调误码率如图7所示。同时,便于比较,在图7中给出了相干解调理论误码率。

比较图6和图7,我们可以看出,BPSK信号比4PSK信号解调性能要好。这是因为BPSK信号码距大于4PSK信号,但是4PSK信号比BPSK信号效率要高。从图7可以看出,BPSK和4PSK信号在加性高斯噪声背景下的自适应解调性能非常好,远优于相干解调性能,对MFSK和MQAM也有同样的结论,下文不再给出。

实验2:取载波频率分别为4 kHz和8 kHz的2FSK信号,抽样频率为20 kHz,波特率B=400 b/s。另外取载波分别为10 kHz,14 kHz,18 kHz和24 kHz的4FSK信号,抽样频率为50 kHz,波特率B=1 000 b/s。对他们分别加入α为1.8,1.5和1.2的脉冲噪声,采用上节中的解调方式,2FSK和4FSK信号解调误码率如图8所示。

同样,2FSK信号比4FSK信号解调性能要好,但是4FSK信号比2FSK信号效率要高。

实验3:选取载波频率为10 kHz的16QAM 信号,抽样频率为40 kHz,波特率B=1 000 b/s。分别加入α为1.8,1.5和1.2的脉冲噪声,采用上节中的解调方式,16QAM信号解调误码率如图9所示。

从图9可以看出,自适应解调16QAM信号的性能非常好。同时,这三组实验中,在其他条件一样的情况下,加入强度越小(α越大)的噪声,误码率越低。

6结语

本文给出了脉冲噪声下常规数字调制信号的自适应解调方法,仿真结果表明,该方法是可行的,并且算法无需完全收敛,计算速度快,便于实时信号处理。另外,由于高斯分布是α稳定分布的特例,所以本文的解调方法也适用于信道加性噪声为高斯噪声的情况。

参考文献

[1]刘东华,王霞,王元钦.基于自适应滤波的PCM/FSK软件解调方法[J].飞行器测控学报,2004,23(3):72-75.

[2]李炎新,胡爱群,宋宇波.自适应BPSK解调方法研究[J].中国工程科学,2006,8(5):49-51.

[3]Bouvet M,Schwartz S C.Comparison of Adaptive and Ro-bust Receivers for Signal Detection in Ambient UnderwaterNoise[J].IEEE Transactions on Acoustics.Speech and Sig-nal Processing,1989,37(5):621-626.

[4]Arikan M,Cetin A E,Erzin E.Adaptive Filtering Approa-ches for Non-gaussian Stable Process[C].International Con-ference on Acoustics,Speech,and Signal Processing,1995(2):1 400-1 403.

[5]邱天爽,张晓旭,李小兵.统计信号处理[M].北京:电子工业出版社,2004.

数字调制与解调技术研究篇3

关键词：调制,解调,数字信号

1 概述

1.1 数字通信系统

通信是信息的传输,在如今信息化交流越发频繁的时代,通信和信息已成为当代社会最重要的交流脉搏。简单来说,通信是信源从一个地方向另一个或多个地方进行信息交换和传递。通信系统可以理解为硬件设备和中介相互作用传输信号的一种系统方式。

从传输消息的原理可以看出,该系统涵盖两个方面的交替。有消息与数字基带信号之间的交替,数字基带信号与信道信号之间的交替。其中,前者的交替是在系统开始和结束过程中完成的,而后者需要数字调制和解调[1]。

1.2 调制与解调技术的发展

脉冲编码调制的技术理念是美国的一名研究人员于20世纪初提出的。伴随着通信调制解调技术的不断发展,我们不再满足于听到声音,还要看到图像。在通信设备中接收的一端不再是电话,而且还有如计算机等数据终端。在现代传输的一些介质中,采用数字传输将会愈加频繁。

数字调制与解调未来必将成为通信领域中核心的研究方向,这是因为目前通信的发展趋势和人们的生活需要所决定的,同时新的技术突破是问题的关键所在,能否保证技术的发展跟上时代的需求至关重要。在不久的将来,一种新型的通信调制方法的出现一定要基于实现高效能的功率和频带利用率,技术设备趋于简单可行,在环境卫生方面更加环保可靠。在目前已经提出的研究方案中,航天通信方面的调制等都是未来重要的课题研究。

2 数字信号调制与解调技术基本原理

2.1 数字调制与解调技术的基本概念

调制可理解为基带信号去控制某一载波信号使信号具有带通特性,从而能顺利在特定的信道中顺利传输,达到实现调制的目的。本地载波信号一般选择正弦信号。数字原始信号通过通信设备进行调制后成为已调信号,这是调制的基本实现步骤。然后已调信号通过系统后面的解调设备可以还原成为基带信号,这是数字信号解调的简单的实现过程。数字解调也可以理解为调制的反转换。

2.2 二进制振幅键控

2.2.1 2ASK信号调制原理。

数字基带信号来调制正弦载波信号的幅度是2ASK幅度调制的原理,其中正弦载波的振幅在不断改变,但是信号的初始相位和频率没有变化。已调信号表达式为:

调制信号在调制时有两个电平1或者0,乘以载波的目的类似于把载波频率断开或者是开通。这个过程可以理解为当调制数字信号发送是“1”的时候,载波传输过去;当调制数字信号发送是为“0”的时候,载波不能够传输。

已调信号的受调制信号s(t)影响,已调信号上具有s(t)信息。模拟相乘法和键控法通常是产生此信号的2种方法。模拟相乘法是基于用乘法器来实现的,从而实现把信息加载到载波上,对于输入的基带信号须是非矩形信号。另外一种键控法,其中开关电路受调制信号s(t)的控制。

2.2.2 2ASK信号解调原理。

非相干解调和相干解调是2ASK信号进行解调的2种通用方法。非相干解调又叫包络检波法,相干解调也叫同步检测法。首先已调信号2ASK先通过带通滤波器,其次经过全波整流器,然后通过低通滤波器(LPF)滤除掉高频杂波,能够使包络过的基带信号干净地通过,再通过抽样判决器对信号进行抽样判决。抽样判决器需要很窄的定时抽样脉冲以码元的宽度为重复周期进行判决。经过包络检波可以实现2ASK信号的解调,可以恢复原数字信号序列。

相干解调又名同步检测法。在解调的过程中需要一个与调制时的载波相同频率和相位的本地载波信号。已调信号通过带通滤波器滤除杂波,再通过低通滤波过滤信号中,其中要根据基带信号的最高频率设置好低通滤波器的截止频率,最后经过抽样判决器的判决可以得到原数字基带信号。

2.3 二进制频移键控

2.3.1 2FSK信号调制原理。

二进制数字基带信号来调制正弦载波信号的频率是2FSK的频移调制的原理,基带信号频率变化引起载波频率的变化。2FSK信号可以分成2个频率不同的载波信号。载波的频率在基带信号的2个频率范围内变化。发送二进制信息0或者1分别对应载波2种不同的频率变化。所以已调信号的表达式为:

2FSK数字信号的调制可以采用模拟的方法来完成,还可以使用开关电路来完成。在此主要介绍键控法。键控法就是运用电路,原理是二进制信息的序列运用开关电路对2种频率不一样的信号不断地转换选择。

2.3.2 2FSK信号解调原理。

2FSK数字信号的解调可以采取不同条件实现。通常采用2种方法进行解调,即非相干解调和相干解调。

非相干解调可以看成是2个2ASK解调系统的并联组合而成。首先已调信号通过带通滤波器滤掉杂波,再分别对输出的信号进行包络检波,最后2个电路系统的信号进入到抽样判决器中,发送定时脉冲比较判决包络的信号,输出解调后的原基带信号。相干解调在解调的过程中需要2个在调制时相同的本地载波信号。其中2个带通滤波器的频率必须是不一样的,它们把系统分成2条不同的支路;然后分别和对应频率的载波相乘,把信号搬到各自对应的频率上。再分别通过2个低通滤波器过滤掉高频的杂波分量,让其低频信号能够通过;最后再通过抽样判决器,要定时地选择出对应的信息,从而解调出原来的数字基带信号。另外,还有一种过零检测法,其原理是通过检测过零点数得到频率的变化。

2.4 二进制相移键控

2.4.1 2PSK信号调制原理。

数字基带信号来调制本地载波的相位是2PSK的相移调制的原理,基带信号引起载波相位的变化。可以理解为载波相位变化是2PSK数字信号参考的标准。当发送二进制信息1表示信号初试相位是π,发送二进制信息0则表示初试相位为0。

模拟调制法和键控法是2PSK信号通用的调制方法。模拟调制法用2个反相的载波信号进行调制。键控法是通过开关电路实现的。这两种调制的基带数字信号必须是单极性。

2.4.2 2PSK信号解调原理。

2PSK数字信号一般使用的方法是相干解调。先把2PSK信号通过带通滤波器;然后与一个与调制载波的频率和相位都相同的相干载波相乘,再通过低通滤波器过滤杂波信号,主要是高频杂波;最后再由抽样判决器对低频信号进行判决、抽样,解调出的就是原来的数字基带信号。

在2PSK解调过程中存在着倒π现象。这是由于2PSK解调需要的相干载波和调制时用的本地载波的相位可能存在反相,相位的不稳定导致了抽样判决解调出的数字基带信号出现错误,引起了倒π现象的发生。

3 结语

在通信系统传输过程中调制和解调技术扮演着重要角色,信道的类型不同也决定了调制和解调方式的不同。不同调制和解调方式的应用,对于降低接受信号的误码率,提高频带的效率有很大帮助。通信系统每个环节的设置都非常的精细标准,使得如果出现丝毫误差都有可能影响到系统的可靠性能。通过上述分析使大家对于通信系统各个环节的组成有了更深刻的了解和认识,并学会用不同方法将数字调制和解调技术贯彻于通信领域的研究中。

参考文献

信号调制解调德安篇4

一、高速相干光纤维通信不同方法的对比分析

1.1高速相干光纤维通信的相位调制解调技术分析

在进行相位调制解调的时候, 需要确保载波的频率是恒定的, 而且载波的幅度要保持在固定的数值内, 然后进行光波相位的调制, 相位调制的过程中实现了对信号光的调制, 在光强被输出时仍然能够保持数值的恒定, 在通信技术的应用中, 接收机在接收信号的时候, 其功率可以保持较大范围的容限。在相位调制的过程中, 最重要的设备是调制器, 调制器的种类有很多种, 要根据相位的范围选择合适的调制器, 在晶体上作用电压的时候, 会使晶体的折射信号发生变化。

1.2高速相干光纤维通信的频率调制分析

频率的调制是在高速相干光纤维通信调制的过程中, 将载波的频率进行改变而实现调制的一种方法, 在通信的操作中, 可以应用波导调制器, 频率的改变可以通过运用波导解调器使载波产生相移, 使调制器上可以形成波浪形的电压脉冲, 在调制器上收集频率调制的载波信号, 在高速相干光纤维通信技术的应用过程中, 采用这种方法来控制通信的频率还是不容易实现的, 所以, 在进行频率调制的时候可以采用激光和声音的调制解调器, 使三者可以相互配合使用。

二、高速相干光纤维通信调制的内部构造对比分析

1、高速相干光纤维通信的相位调制方案分析。

对相位进行调制的时候, 可以在宽带信号进行传递的过程中实现, 运用调制器实现对载波信号频率的控制, 然后实现对相位频率的检测, 在检测的过程中, 还是存在一定的难度的, 不能够进行直接的检测, 一般采用的是相干检测的方法, 选择具有高度灵敏度的解调器, 在范围比较大的区域内, 会产生比较低的功率, 在实际的调制过程中, 运用相干探测的方法, 光纤维的两个端口的方向是截然不同的, 导致了电平值过小, 甚至会使电平值为零, 这就会导致输入的光功率的容限数值过大, 使调制的信号不能显现出来。

在应用相位调制的时候, 要运用载波对相位进行调制, 不会对其他的载波产生较大的干扰, 也能够使光的功率能够在调制的范围能均匀地呈现, 实现较高的容限数值, 这种方法在高速相干光纤维调制解调中使用可以提高通信的速度, 效果比较显著。

2、在通信技术中可以采用相位与幅度统一的调制解调方法。

在通信的调制中可以采用正相交调制的方法, 运用载波的方法, 控制两边带条幅的方式, 对不同方向的载波进行调制, 运用这种调制的方法可能使带宽的范围扩大, 通过对光纤维调制的方法来分析, 在对正交幅值进行调制的时候, 只要是运用几个不同的正交载波, 对正交载波上的脉冲进行调节, 运用反复相加的方法, 对正交幅值进行调制, 这种调制方法具有一定的非线性的特点, 而且能够实现较大的容限数值, 系统也不复杂, 结构简单, 但是缺点是这种调制方法要耗费大量的资金。

三、高速相干光纤维外差相干检测的方法分析

1、零差与外差相干的检测方法分析。

这两种方法具有一定的差别, 主要表现在频率的不同上, 本阵激光和光信号传输频率的不同, 在对相干进行检测的时候, 光信号主要是通过光的过滤系统进行传播的, 通过电路, 对相位的频率进行控制, 在零差相干检测的过程中, 能够将信号中产生干扰的部分过滤出去, 实现信号的高灵敏度。

2、自相干解调的方法分析。

由于外相干和零相干的解调方法都会耗费大量的资金, 所以, 在进行高速相干光纤维通信信号的调制解调的过程中一般可以采用自相干的方法, 对相位和频率信息进行调制, 得到相邻的数值, 然后能够计算出频率之间的数值差, 对编码信号进行自行地调节, 对于那些没有差别的编码信号, 可以对其后端的电路进行分解, 在实际的操作过程中, 如果运用了自相干的解调技术, 首先要对编码之间的数值结构把握清楚。

结语:高速相干光纤维通信信号的调制解调技术可以在一定程度上提高我国通信技术的效率, 使我国的通信技术更加发达, 使通信技术覆盖的面积更加地广阔, 因此, 在运用调制解调技术的时候, 应该具体问题具体分析, 选择合适的方法, 充分考虑到效率和成本问题, 实现利益的最大化。在通信的操作中, 可以应用波导调制器, 频率的改变可以通过运用波导解调器使载波产生相移, 使调制器上可以形成波浪形的电压脉冲, 这种方法经济实惠, 且效率高。

参考文献

[1]王庆恺.高速相干光纤通信调制解调技术研究[J].电子科技大学学报, 2013, 10:12-14.

信号调制解调德安篇5

目前,大气激光通信、无线红外通信以及新兴的紫外光通信技术[1]发展迅猛,是现代通信技术研究的一个热点。尤其是新兴的紫外光通信技术,它工作在通常所说的紫外光“日盲区”,利用该波段的紫外光进行通信其背景噪声可视为零,也使得紫外光通信具有低窃听率、低位辨率、全方位、高抗干扰能力等优点[2,3,4,5]。光通信系统大多采用设计为强度调制/直接检测(IM/DD)的系统[6],应用于强度调制/直接检测光通信系统中的调制方式有很多种,脉冲位置调制(PPM)是一种正交调制方式,相比于传统的开关键控(OOK)调制,它具有更高的光功率利用率和频带利用率[7],并能进一步提高传输信道的抗干扰能力。此外,PPM降低了光辐射平均功率的要求,小辐射功率对延长发射光源工作寿命特别重要,能有效提高整机系统的使用寿命。

本文从工程应用出发,根据PPM的基本原理和数学模型,对PPM调制解调系统进行了设计,并用Verilog HDL语言在Quartus上完成了系统仿真。

1 PPM的基本原理与数学模型

根据脉冲形式,脉冲位置调制可分为三种:单脉冲位置调制(L-PPM),差分脉冲位置调制(L-DPPM)以及多脉冲位置调制(Multi-PPM)。从带宽利用率、传输速率以及工程实际应用上综合考虑[6],选择L-PPM作为PPM实现的具体方式。

L-PPM是将一个n位二进制数据组映射为由2n个时隙组成的时间段上的某一个时隙处的单个脉冲信号。易知,一个L位的PPM调制信号传送的信息比特为log2L。如果将n位数据组写成m=(m1,m2,…,mn),而将时隙位置记为l,则此单脉冲位置调制的编码映射关系可以写成如下数学关系:l=m1+2m2+…+2n-1mn,n∈{0,1,…,n-1}。根据此关系式,得出16-PPM的示意图,如图1所示。

2 PPM调制系统设计

由上述讨论,不难发现PPM的调制过程本质上是一个计数过程[8]。程序需计算并行数据中的数值,并在相应的时隙位置输出一个高脉冲,其他位置不输出脉冲,从而保证信号的一一映射。

本文基于Verilog HDL语言设计,以16-PPM为例,其设计思路为:由图1所示PPM调制原理,PPM调制是将并行输入数据进行计数,故在调制之前应将串行输入的数据进行串/并转换,由于是16-PPM,一帧时间内时隙个数应为16个,每次对4位数据进行串/并转换,故触发串/并变换的时钟信号是时隙时钟的四分频。转换后的4位并行数据需与16进制计数器进行比较从而确定高脉冲在这一帧中的时隙位置,这要求并行数据能维持一帧时间使之与计数器产生的计数值进行比较,故由锁存器控制输出并行数据。当并行数据与计数器的输出值相等时,就输出高电平“1”,否则输出低电平“0”,这样就产生了所需的PPM信号。具体流程如图2所示。

3 PPM解调系统设计

本文已详细介绍了PPM的调制过程,PPM信号的解调过程从本质上讲就是PPM调制的逆过程,故对其详细解调过程在此省略。但在PPM解调过程中需要解决一个非常关键的时钟同步问题,具体包括位同步和帧同步。

3.1 PPM的位同步

位同步与帧同步建立的效果与效率关系到整个PPM解调过程的成功与否。而位同步又是帧同步的基础,实现位同步的方法有插入导频法和直接法[9]。插入导频法是在基带信号频谱的零点处插入所需的位定时导频信号;直接法则是在发送端不专门发送导频信号,而直接从接收的数字信号中提取位同步信号。从PPM调制过程中发现PPM信号中包含有时隙时钟信息,即位同步信号,宜采用直接法。直接提取位同步的方法又分滤波法和锁相环法,现在通常采用数字锁相环提取位同步信号,数字锁相环解决了模拟锁相环的直流零点漂移、器件饱和以及易受电源和环境温度变化影响等缺点,而且具有可靠性高、体积小、易于集成等优点。文献[10,11]已详细阐述,本文限于篇幅不在此赘述。

3.2 PPM的帧同步

实现帧同步可采用插入法或直接法,插入法即在每帧的帧头部插入特殊的码元,用以辨别每帧的起始位置,比如插入巴克码。但这样会让PPM的调制与解调过程复杂化,并且插入的码元占用了原本传输信息的时隙,会降低整个系统的传输速率,本文采用直接法提取帧同步信号。

实现PPM解调时的帧同步传统上多采用基于锁相环的方法。即采用锁相环锁住“肩并肩”的两个光脉冲,如图1所示,帧3与帧4之间的两个光脉冲即为“肩并肩”光脉冲。很明显出现这种光脉冲的情况相对较少,尤其是随着调制阶数的增大,出现的概率势必减小,严重影响了实现帧同步的速度。此外,由于PPM信号的连“0”码过长,使用锁相环不能很快锁住,而且很易失锁。这里利用PPM信号自身特性,采用数字逻辑电路提取出字同步时钟。

由16-PPM示意图,发现PPM信号有三个特点:其一,每个PPM帧由16个时隙组成,但其中有且只有一个时隙是高电平,其余的都是低电平;其二,若连续出现16个低电平,说明这16个低电平一定不处在同一个PPM帧当中,而是在相邻两个帧中;其三,若连续出现2个高电平,说明这2个高电平只能在相邻的两个帧当中。

基于PPM信号上述三个特点,在FGPA中设计提取帧同步信号过程如下:接收到的PPM调制信号输入到串/并转换单元,在同步时隙时钟的控制下,将串行的PPM调制信号以16位并行输入,这个过程实际上就是一个16位数据移位的过程。再对并行输出的16位数据进行逻辑判断,若这16位数据中有且只有一个高电平“1”,则输出高电平,其他情况则输出低电平“0”。与此同时,计数器对时隙时钟进行计数,计数器每计16个次产生一个进位高电平“1”,其他时候则输出为“0”。将计数器输出与逻辑判断输出进行相与。若两者都为高电平,相与结果为“1”,则输出一个帧同步信号,其他情况下则不输出帧同步信号,但若逻辑判断结果为“0”,而计数器输出为“1”时,需将此时与门输出的低电平与计数器输出的高电平进行同或运算,得到低电平“0”,并将此低电平跟控制计数器的时隙时钟相与,使计数器暂停计数一次,从而通过扣除时隙时钟的方式逐渐达到帧同步。具体设计流程如图3所示。

4 系统仿真

整个系统在Quartus 8.0平台进行仿真,图4为PPM调制仿真图。ser_in为串行输入的数据,parr为串/并转换后的并行数据,data_out即为PPM调制后的输出信号,从图中可以看到PPM调制正确。为了更好地展现程序逐渐同步的原理,选择从4-PPM信号中恢复帧同步,如图5所示,从仿真中,不难看出帧同步输出framclk_out逐渐同步的过程。

图6为PPM解调仿真图,图7为系统整体仿真,即串行输入数据经PPM调制后,解调程序从已调信号中提取帧同步,并解调出原有串行输入数据,从图7中看到串行输入数据与串行输出数据之间存在一定的延迟,一方面是因为硬件系统自身存在延迟,更主要的原因是由于在PPM调制时,比较器需等待第一次串/并转换完成再进行比较,并输出PPM信号,而解调是在基于调制后PPM信号进行的,从而导致了仿真中的延迟,但在实际运用中这个延迟并不存在。

5 结语

用Verilog HDL语言设计完成了基于FPGA的PPM调制解调系统,并在Quartus 8平台上对调制过程、帧同步过程和解调过程以及整个系统进行功能仿真和时序仿真,从仿真中可以看出整个系统达到了预期的目标,能够高效稳定地完成PPM调制与解调过程,为将来的实用化打下了基础。但另一方面,也在仿真中发现帧同步时间偏长,需要进一步改进。

摘要：光通信技术的蓬勃发展对调制解调技术提出了更高的要求,脉冲位置调制(PPM)有较高的平均功率利用率,传输速率以及较强的抗干扰能力,能够很好地满足实际需求。从脉冲位置调制的基本原理出发,基于FPGA对PPM调制解调系统进行设计,特别是对PPM的帧同步进行详细说明,并用Verilog HDL语言对系统进行时序仿真,验证了设计的正确性。

关键词：脉冲位置调制,帧同步,FPGA,Verilog HDL

参考文献

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