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    射頻直接采樣多頻GNSS信號采集系統的實現

    2011-03-21 15:46:52秦紅磊
    電訊技術 2011年8期
    關鍵詞:通帶頻帶以太網

    楊 亮,郭 佩,秦紅磊

    (北京航空航天大學電子信息工程學院,北京 100191)

    1 引 言

    衛(wèi)星導航系統是重要的空間信息基礎設施,有重要的軍事戰(zhàn)略意義和顯著的經濟效益,因此許多國家都在大力發(fā)展本國的衛(wèi)星導航系統。目前主要的導航系統包括美國的GPS、我國的“北斗”系統(COMPASS)、歐洲的Galileo系統以及俄羅斯的GLONASS系統。隨著各系統逐步實現兼容互操作,同時利用多系統進行導航將有效地減小電離層時延誤差,提高定位精度;在有遮擋的區(qū)域可以提高導航的連續(xù)性和有效性[1]。由于各系統工作頻段不同,所以為了使用多頻信號需要多頻接收機。目前,多數民用接收機僅能接收GPS L1頻段進行定位,因此多頻接收機有很高的實用價值和良好的市場前景。傳統單頻接收機射頻前端采用多級混頻,當接收多個頻段時這種設計將非常復雜。本系統采用射頻直接采樣技術,避免了對射頻信號進行混頻,簡化了系統結構;增加了系統的靈活性,接收不同頻段信號時,只需調整濾波器和采樣率;同時減少了由混頻器件引入系統的干擾[2,3]。

    本文設計了利用射頻直接采樣同時采集多頻信號的系統,其結構簡單靈活,并有利于保證各路信號時延相同。

    2 硬件整體設計

    本文中多頻信號采集系統的工作原理是,用寬頻天線接收信號后,首先在射頻前端用低噪放大器對信號進行放大、帶通濾波,然后對多頻信號進行分路濾波。再將濾波后的信號送到高速ADC進行采樣,然后通過FPGA進行緩沖和數據處理(FIR數字濾波及抽取),并將數據封裝成幀結構通過以太網口將其傳送到主機上。主機在物理層捕獲以太網數據包,分析MAC地址后將需要的數據存儲到硬盤之中,最后通過軟件利用采集到的數據進行定位解算。圖1為硬件平臺的整體結構。

    圖1 硬件平臺整體結構Fig.1 The whole structure of hardware platform

    2.1 射頻前端設計

    直接采樣的射頻前端與傳統下變頻技術的接收機前端顯著區(qū)別在于不需要混頻。本系統射頻前端可以同時接入多頻信號,能夠在ADC之前得到頻譜形狀如圖2所示的信號。通帶內包括了“北斗”系統(COMPASS)的B1、B2、B3共 3個頻段的信號?!氨倍贰毕到y信號特征見表1。

    圖2 ADC采樣前信號頻譜Fig.2 The signal spectrum before ADC sampling

    表1 “北斗”系統信號特征Table 1 The feature of COMPASS signal

    前端使用高增益GNSS天線接收信號,而后信號經過LNA作第一級放大后,經過通帶為1.1~1.7GHz帶通濾波,再使用第二級放大器進一步放大。之后射頻信號通過功率分路器分為3路,對每一路信號針對各自所需頻帶進行帶通濾波、功率放大,之后再次帶通濾波,最后將多路信號合并成一路送入ADC。

    ADC采樣的時鐘來自于頻率合成器輸出的時鐘。為了滿足ADC采樣對于采樣時鐘的相位噪聲的要求,本設計使用了10MHz的原子鐘作為頻率合成器輸入,通過FPGA的SPI將頻率合成器輸出配置成需要的頻率。

    前端需要將信號放大至ADC可以采樣的電平,對于ADC08D500,1 bit量化的信號最小輸入能量是-47.92dBm。接收到的衛(wèi)星導航信號能量約為-141dB,GNSS天線的增益為50dB,兩級LNA增益共約35dB,PA增益20dB,前端總插入損耗約為20dB,使用前端的增益足夠對信號采樣。

    射頻前端結構如圖3所示。

    圖3 射頻前端結構Fig.3 The structure of radio front-end

    該設計有如下優(yōu)點:

    (1)只需調整濾波器和采樣率即可接收任意所需的多頻信號,系統靈活性高,適應性強;

    (2)通過寬頻天線將同時接收各頻帶信號以及將各路信號合為一路同時送入ADC,最大限度地保證了進入系統的所有信號有相同的時延;

    (3)進行多級帶通濾波,盡可能地將帶外噪聲濾除,防止采樣后噪聲混入信號頻帶;

    (4)第一級放大器使用了噪聲系數很小的LNA,保證多級放大器有較小的總噪聲系數,這是因為根據式(1),多級放大器的第一級的噪聲系數F1對總的噪聲系數FT起決定性作用。

    2.2 基于射頻直采多頻系統采樣率的選擇

    射頻直接采樣是一種軟件無線電技術,系統不用混頻器對信號進行下變頻,直接對射頻信號進行采樣,極大地簡化了系統結構,為接收多頻信號提供了必要條件。由于直接采集的射頻信號頻率非常高,使用奈奎斯特采樣率將非常不合實際,因此多頻信號采集系統采樣率的選擇是一個關鍵問題。

    在系統設計中,使用帶通采樣定理對射頻信號進行采樣。根據帶通采樣定理,采樣率將只與信號帶寬有關,與載波頻率無關,這將使采樣率大大降低。采樣后系統需要保證各頻帶信號既不能與自身混疊也不與其它頻帶信號混疊,同時還要避免因采樣率過高導致數據處理負擔過重。

    根據帶通采樣定理,采樣率最低應不小于兩倍的信號帶寬,所以對于多頻系統采樣率Fs最基本的要求是不低于各頻帶帶寬和的兩倍,即:

    采樣后的中頻FIF可通過下式計算:

    式中,fix(a)表示取a的整數部分,FC表示載波頻率,rem(a,b)表示 a對b取余。式(3)提供了一種計算帶通采樣后中頻的方法。

    為保證采樣后信號不與自身發(fā)生混疊,必須滿足式(4)和式(5)所示的限制條件:

    此外,對于N個頻帶的接收機,為保證采樣后每一個頻帶的信號不與任何其它頻帶信號混疊,還需滿足:

    式中,a=2,3,…,N,b=1,2,…,a。

    在滿足約束條件的范圍內選取采樣率,即可保證采樣后的信號不發(fā)生混疊[4]。

    這里需要特別注意的是,約束條件是在假設各窄帶濾波器均具有尖銳截止特性,即濾波器的通帶帶寬與信號帶寬近似相等的情況下給出的。

    而限于原件工藝水平,目前所使用的射頻窄帶濾波器的通帶帶寬明顯大于信號帶寬。因此在使用約束條件時,帶寬參數應使用濾波器實際的通帶帶寬,才能保證通帶內噪聲不被混疊到信號頻帶內而影響信號質量。

    總結起來,多頻系統采樣率選取步驟如下:

    (1)根據窄帶濾波器通帶帶寬計算采樣率限制條件;

    (2)在限定范圍內,找到滿足條件的最低采樣率;

    (3)適當提高所選用的采樣率,使各頻帶信號完全分開并防止濾波器通帶內噪聲混入信號頻帶,從而提高系統性能。

    通過以上步驟,對于“北斗”系統(COMPASS)B1、B2、B33個頻段,選取325msample/s的采樣率即可滿足要求。

    2.3 FPGA數據處理

    FPGA數據處理模塊的作用在于生成FIR將ADC輸出的信號進行數字濾波,分出各路信號,其中提高FIR處理速度和降低各路采樣率是兩個關鍵問題。

    FPGA首先將ADC輸出的信號即低壓差分信號通過內置宏轉換成單路信號,然后送入FIR分別對各頻帶信號進行數字濾波。

    在設計FIR時,本文使用了分布式算法。由于FPGA進行乘法運算需要的時間遠大于加法運算需要的時間,因此減少乘法運算可顯著減少系統運算時間。分布式算法巧妙完美地將固定系數的乘累加運算轉換成查找表(LUT)操作,盡量避免乘法運算。查找表后的數據執(zhí)行的都是簡單的加法運算,可以提高運算速度。系統響應表達式為

    式中,h(n)是傳遞函數,x(n)為輸入信號,x(n)可以表示為

    式中,xb(n)表示x(n)的第b位,x(n)也就是 x的第n次采樣。而卷積表達式也可以表示為

    式(9)進行分別求和可得:

    上式可寫成簡潔公式:

    函數f(h(n),xb(n))所指的就是利用一個查找表實現映射,預先設定程序的查找表接收1個 n位輸入向量X(b)=(xb(0),xb(1),…,xb(N-1)),輸出為f(h(n),xb(n)),各個映射都由相應的二次冪加權并累加,最后得到一次濾波的結果。由此可見,DA算法的處理速度僅與輸入的位寬有關,利用查找表(LUT)避免了大量的乘法運算,從而大大提高運算速度。

    ADC進行高速采樣后,輸出數據率將非常大,會為后續(xù)的數據傳輸和處理帶來極大的困難。單獨對其中任意一個頻帶來說,保證自身頻段信號不混疊,如此高的采樣率是不必要的,因此使用抽取來降低每一路的采樣率。

    抽取是把原始的采樣數據每 M采樣點各取一個生成新的采樣序列,其中M 為大于1的整數,稱為抽取因子。在這一過程中,我們仍要求信號的頻譜不會混疊。這樣等效信號的采樣周期增大為原來的M倍,而采樣頻率相應為原來的1/M。這種處理在FPGA中是可以實現的,通過PLL將FIR的時鐘分出不同的頻率,如Fs/M,用這個頻率接收FIR輸出的數據,即可以完成數字信號M倍的抽取,抽取后將大大減少數據量,降低處理難度。

    對于GNSS信號,超過2 bit量化對信噪比的改善作用不是很明顯,太高的量化位數只會增加數據處理的困難。因此本設計對濾波后的數據進行截位處理,最終只截取1 bit進行保存。這將進一步減輕了計算平臺的負擔,為后續(xù)的實時定位解算打下了堅實的基礎。

    2.4 以太網數據傳輸

    為了能滿足高速數據上傳的需求,本設計使用千兆以太網將FPGA處理過的各路數據上傳PC進行定位解算。使用以太網傳送數據的關鍵問題是將數據按以太網幀格式封裝成幀。

    千兆位以太網的理論速度達1000Mbit/s,能夠滿足數據傳輸的需要,而且FPGA開發(fā)工具自帶了Ethernet MAC IP核。因此,本設計采用千兆以太網進行數據的傳輸。

    另外,千兆以太網的參考時鐘是125MHz,輸入數據時鐘是根據抽取時鐘而定的,這樣兩個不同時鐘域的數據交換需要使用異步FIFO進行緩沖處理,將接收到的數據按整字節(jié)傳到EMAC核。其結構如圖4所示。

    圖4 EMAC核的結構Fig 4 The structure of EMAC core

    千兆以太網數據幀的包頭首先是8 byte的前導碼(7 byte原語和1 byte幀起始),然后是6 byte的目的MAC地址和6 byte的源MAC地址,之后是2 bit的協議類型或數據包長度,中間是46~1500 byte的數據內容,以及4 bit的校驗位,如圖5所示。

    圖5 標準以太網幀結構Fig.5 The structure of standard Ethernet frame

    基于EMAC核實現滿足以太網絡協議的數據報文包括數據輸出緩沖、添加MAC地址、添加前導碼和FCS校驗4個步驟。最終經過MAC封裝以后,整個數據報文的長度為64~1518 byte。

    設計時設置每個數據幀除了幀頭信息以外有1024 byte的數據,正好是1 kbyte,這樣可以方便觀察數據包是否出錯和衡量整體數據傳輸完整性。此外,通過以太網封裝幀給不同頻點信號賦予不同的MAC地址,從而主機捕獲時可以通過識別MAC地址的方法,將三路數據進行分類存儲。

    3 實驗分析

    實驗中,通過對“北斗”系統(COMPASS)衛(wèi)星信號進行采集,驗證了系統各部分設計的正確性并成功地捕獲了衛(wèi)星信號。

    3.1 分布式算法效率的驗證

    實驗中使用96階FIR,輸入信號位寬8 bit,通過調用FIR compiler配置向導可以對FIR使用分布式算法,計算延遲時間明顯小于傳統卷積算法,因此使用分布式算法有效提高了計算效率。表2列出了兩種算法所需的時鐘周期延遲。

    表2 FIR兩種算法的時鐘周期延遲Table 2 The cycle latency of two FIR algorithms

    3.2 以太網傳送數據可行性驗證

    實驗中,對于“北斗”系統(COMPASS),ADC采樣率設置為325MHz,經過FIR濾波后B1按32倍抽取,B2、B3按6倍抽取,各路均按1 bit量化,輸出數據率約為118 Mbit/s。因此,根據表3可知千兆以太網速率滿足要求。

    表3 以太網速率與系統輸出速率Table 3 The Ethernet rate and system output rate

    3.3 多頻采集系統整體功能驗證

    使用捕獲算法對采集到的數據進行處理,捕獲到的信號產生尖銳的相關峰,并且噪底平坦。由此可見,本文設計的系統可以有效地接收多頻衛(wèi)星導航信號。圖6為B1的捕獲結果。

    圖6 B1信號捕獲結果Fig.6 The capturing result of B1

    4 結 論

    本文介紹了使用基于射頻直接采樣的多頻GNSS數據采集系統的設計實現方法,提供了系統主要的硬件平臺結構設計方案,以及數字信號處理的方法,同時對多頻接收系統采樣率的選擇和射頻前端設計這兩個關鍵技術進行了詳細闡述。實驗表明,本系統可以實現對多頻衛(wèi)星導航信號的采集。該系統在靈活性和可擴展性方面都要優(yōu)于傳統的下變頻采集系統,具備很好的通用性。隨著各國導航系統的不斷完善,尤其是我國“北斗”系統的蓬勃發(fā)展,多頻接收機將充分顯示出利用多頻多系統的優(yōu)勢,從而成為發(fā)展的趨勢。

    [1] Thor J,Akos D M.A Direct RF Sampling Multifrequency GPS Receiver[C]//Proceedings of 2002 IEEE International Symposium on Position Location and Navigation.Palm Springs,USA:IEEE,2002:44-51.

    [2] PsiakiM L,Powell S P,Hee Jung,et al.Design and practi-calimplementation of multifrequency RF front ends using direct RF sampling[J].IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques,2005,53(10):3082-3089.

    [3] Rivera Parada E,ChastellainF,Botteron C,et al.Design of a GPS and Galileo Multi-Frequency[C]//Proceedings of the 69th Vehicular Technology Conference.Barcelona,Spain:IEEE,2009:1-5.

    [4] Tian Yonghua,Zeng Dazhi,Zeng Tao.Design and Implementation of Multi-frequency Front End Using Bandpass Over Sampling[C]//Proceedings of International Radar Conference.Guilin:IET,2009:1-4.

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