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    一種提高無雜散動(dòng)態(tài)范圍的多通道信號(hào)接收方法*

    2021-05-31 03:04:16
    電訊技術(shù) 2021年5期
    關(guān)鍵詞:主通道雜散干擾信號(hào)

    (中國西南電子技術(shù)研究所,成都 610036)

    0 引 言

    無線信號(hào)接收機(jī)作為通信鏈路中的關(guān)鍵設(shè)備,它的動(dòng)態(tài)性能決定了接收系統(tǒng)所處理的信號(hào)范圍。當(dāng)輸入信號(hào)之間存在功率差異時(shí),為了正確識(shí)別小信號(hào),需要提高接收增益,但同時(shí)進(jìn)入的大信號(hào)會(huì)在接收前端射頻電路中產(chǎn)生非線性失真,導(dǎo)致小信號(hào)被淹沒在大信號(hào)的失真之中[1]。

    典型的寬帶接收機(jī)包含低噪聲放大器(Low Noise Amplifier,LNA)、混頻器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器(Analog-to-Digital Converter,ADC)和濾波器[2],而高動(dòng)態(tài)接收機(jī)需要上述器件都具有良好的線性度,以減少非線性失真的產(chǎn)生。其中,ADC被要求具備寬幅的無雜散動(dòng)態(tài)范圍[3](Spurious-free Dynamic Range,SFDR)。

    隨著輸入信號(hào)功率的提高,ADC的工作區(qū)間由線性段進(jìn)入非線性段,從而產(chǎn)生非線性失真[4]。工程上采用功率回退法處理此問題:通過選擇更低增益的LNA或者加入衰減器來調(diào)整信號(hào)功率,以保證ADC工作在線性狀態(tài)。但是,此操作提高了小信號(hào)的判決門限,降低了接收機(jī)的動(dòng)態(tài)性能。因此,在不降低輸入信號(hào)功率的前提下,通過抑制非線性失真的產(chǎn)生來保證小信號(hào)的正確偵測(cè),將具有實(shí)際工程意義。

    目前圍繞高SFDR信號(hào)接收的研究可分為電路優(yōu)化[5]與數(shù)字補(bǔ)償[6]兩種思路。文獻(xiàn)[5]為了降低由電容失配所引入的非線性誤差,通過交換采樣電容,使前后兩個(gè)采樣階段的殘余電壓互補(bǔ)。然而,模擬電路設(shè)計(jì)的復(fù)雜度高,且同一電路難以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。因此,具備更高靈活度與更佳性能表現(xiàn)的數(shù)字補(bǔ)償技術(shù)逐漸成為研究重點(diǎn)。文獻(xiàn)[6]對(duì)時(shí)間交錯(cuò)采樣ADC的失配誤差進(jìn)行建模,并通過簡(jiǎn)化的拉格朗日插值算法對(duì)失配誤差進(jìn)行補(bǔ)償。因?yàn)殡s散可以在頻譜中穩(wěn)定存在,所以雜散的本質(zhì)也是一種周期信號(hào)。文獻(xiàn)[7]通過Dither技術(shù)破壞ADC中誤差信號(hào)的周期性,阻止了雜散信號(hào)的生成。為了充分利用數(shù)字信號(hào)處理的優(yōu)勢(shì),讓SFDR校正技術(shù)能應(yīng)用于不同類型的接收機(jī),文獻(xiàn)[8]對(duì)整個(gè)接收機(jī)的非線性行為進(jìn)行建模,通過在接收端疊加一個(gè)與非線性失真相反的失真,使最終采集的信號(hào)線性化。由于無法預(yù)知準(zhǔn)確的輸入信號(hào),所以無法借鑒數(shù)字預(yù)失真技術(shù)[9]中的參數(shù)訓(xùn)練方案,而是建立盲辨識(shí)準(zhǔn)則,以大信號(hào)外總功率最小為擬合目標(biāo),自適應(yīng)地調(diào)整非線性逆模型的參數(shù)。但自適應(yīng)算法存在擬合誤差,構(gòu)建的非線性逆模型無法抑制小功率雜散。同時(shí)非線性模型由Volterra級(jí)數(shù)表示[10],隨著級(jí)數(shù)中非線性階數(shù)和記憶深度的提高,級(jí)數(shù)的復(fù)雜度增加,不利于非線性參數(shù)的估計(jì)??梢钥闯觯壳疤岣呓邮諜C(jī)SFDR的方案主要圍繞單片ADC的非線性雜散,而電路IQ不平衡所產(chǎn)生的鏡像雜散未被重視。

    針對(duì)上述問題,本文以接收機(jī)的非線性失真為研究對(duì)象,綜合考慮ADC產(chǎn)生的諧波雜散和電路IQ不平衡產(chǎn)生的鏡像雜散,提出了一種無雜散高動(dòng)態(tài)范圍信號(hào)接收方法:首先對(duì)非線性失真行為進(jìn)行建模分析,然后根據(jù)不同雜散的非線性行為特征,提出了一種基于頻率分集的雜散識(shí)別算法,最后通過頻點(diǎn)替換方案進(jìn)行雜散抑制。

    1 系統(tǒng)模型

    典型的零中頻接收機(jī)結(jié)構(gòu)如圖1所示[11]。接收信號(hào)首先經(jīng)過帶通濾波器進(jìn)行信號(hào)預(yù)選,然后通過LNA進(jìn)行功率放大,再進(jìn)入混頻器與兩路互相正交的本振信號(hào)進(jìn)行混頻,之后又經(jīng)低通濾波器去除高頻產(chǎn)物,最終由ADC采集生成IQ兩路數(shù)字信號(hào)。

    圖1 零中頻接收機(jī)結(jié)構(gòu)框圖

    1.1 ADC失真模型

    其中ADC的采樣保持電路會(huì)產(chǎn)生與輸入相關(guān)的電荷注入,以及由于阻抗調(diào)制而引起的跟蹤非線性[12]。因此,ADC的非線性可以從宏觀上描述為

    (1)

    式中:Q表示記憶深度,K表示非線性階數(shù),wkq表示非線性系數(shù),x(n)為輸入信號(hào),y(n)為具有非線性雜散的輸出信號(hào)。

    后文提出的雜散識(shí)別算法將以雜散的頻率為切入點(diǎn),而在公式(1)中,只有非線性階數(shù)K的變換會(huì)引起雜散頻率的改變。為了保證數(shù)學(xué)的直觀性,下面以非線性階數(shù)K為2的無記憶模型進(jìn)行分析,并暫時(shí)忽略非線性系數(shù)wkq。當(dāng)輸入信號(hào)x(n)為單音強(qiáng)干擾信號(hào)時(shí),利用公式(1)描述I路ADC的非線性:

    y(n)=x(n)+x(n)2+x(n)3=

    a0+a1coswnT+a2cos 2wnT+a3cos 3wnT。

    (2)

    式中:w表示強(qiáng)干擾信號(hào)的中心頻率,T表示采樣周期,an為各頻率分量的系數(shù)。

    可以發(fā)現(xiàn),此時(shí)接收機(jī)中的雜散僅為諧波失真,并得出結(jié)論:如果強(qiáng)干擾信號(hào)的頻率變化wc,則各諧失真散分別變換2wc和3wc,而非wc。

    1.2 IQ不平衡模型

    實(shí)際接收機(jī)中,構(gòu)成IQ兩路的各類模擬器件都會(huì)有微小的公差,從而使接收電路中存在不可消除的失衡[13]。為了統(tǒng)一分析,可以將此不平衡看作是由非正交的本振信號(hào)進(jìn)入混頻器所致,即

    xLO(t)=K1e-jwLOt+K2ejwLOt,

    (3)

    (4)

    式中:g表示幅度不平衡系數(shù),φ表示相位不平衡系數(shù)。

    接收信號(hào)經(jīng)過下變頻以及低通濾波后,得到的基帶信號(hào)為

    r(t)=K1x(t)+K2x*(t)。

    (5)

    式中:x*(t)表示由IQ不平衡所產(chǎn)生的鏡像失真,與輸入信號(hào)x(t)關(guān)于零頻對(duì)稱。

    至此,可以得出結(jié)論:如果強(qiáng)干擾信號(hào)的頻率變化wc,則鏡像失真朝反方向變化wc。

    2 SFDR校正算法

    當(dāng)ADC完成對(duì)接收信號(hào)的采集后,需要將含有失真的信號(hào)送入后端數(shù)字信號(hào)處理單元進(jìn)行SFDR校正。首先以特定的重疊規(guī)律分段讀取ADC所采集的數(shù)據(jù);然后根據(jù)雜散的頻率變化特征,采用“頻率分集”的方式識(shí)別諧波雜散和IQ鏡像雜散,并通過“頻點(diǎn)替換”進(jìn)行雜散抑制;最后去除每段信號(hào)間的冗余部分,拼接出完整的接收信號(hào)。下面將分別介紹滑動(dòng)取數(shù)、頻率分集和重疊拼接的具體實(shí)現(xiàn)原理。

    2.1 滑動(dòng)取數(shù)

    本文提出的雜散識(shí)別與抑制算法將頻域信號(hào)作為處理對(duì)象,所以需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)。為了保證FFT處理的信號(hào)為有限長(zhǎng)度,本文借鑒數(shù)字濾波中常用的overlap-save處理思路[14],通過滑動(dòng)取數(shù)的方式對(duì)接收緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分段讀取:

    (6)

    式中:yk(n)為每次讀取的有限長(zhǎng)信號(hào),L為每段信號(hào)的長(zhǎng)度,2M為前后兩段信號(hào)的總重疊長(zhǎng)度。

    由FFT處理增益可知,FFT點(diǎn)數(shù)每增加1倍,噪聲的功率譜密度下降3 dB[15]。因此,為了凸顯隱藏在噪聲下的雜散,應(yīng)將L設(shè)為可被處理的最大值。

    2.2 頻率分集校正

    設(shè)置兩個(gè)獨(dú)立且特性相同的接收通道,分別定義為“主通道”和“頻率分集通道”,并將兩個(gè)通道內(nèi)的接收本振配置為不同頻率(頻率差為wc)。以非線性階數(shù)K為2的無記憶模型進(jìn)行分析,當(dāng)兩個(gè)通道同時(shí)接收單音強(qiáng)干擾信號(hào),“主通道”所采集的失真信號(hào)為

    y(n)=a1ejwnT+a2ej2wnT+a3ej3wnT+

    a4e-jwnT+a5e-j2wnT+a6e-j3wnT,

    (7)

    此時(shí)“頻率分集通道”內(nèi)的失真信號(hào)為

    yf(n)=a1ej(w+wc)nT+a2ej2(w+wc)nT+a3ej3(w+wc)nT+

    a4e-j(w+wc)nT+a5e-j2(w+wc)nT+a6e-j3(w+wc)nT。

    (8)

    將“頻率分集通道”內(nèi)的失真信號(hào)頻移-wc,得到頻移信號(hào):

    ym(n)=a1ejwnT+a2ej(2w+wc)nT+a3ej(3w+2wc)nT+

    a4e-j(w+2wc)nT+a5e-j(2w+3wc)nT+a6e-j(3w+4wc)nT。

    (9)

    通過對(duì)比公式(7)和公式(9)發(fā)現(xiàn),除強(qiáng)干擾信號(hào)外,其余各雜散信號(hào)均不在同一頻點(diǎn)上。因此,可以利用這一頻率特征識(shí)別諧波雜散和IQ鏡像雜散。

    首先將“頻率分集通道”內(nèi)的信號(hào)數(shù)字調(diào)制-wc,然后分別對(duì)兩路信號(hào)進(jìn)行FFT變換,得到頻域信號(hào)Y(n)和Ym(n),隨后用Y(n)減去Ym(n),當(dāng)相減結(jié)果為正數(shù)時(shí),便可判定該點(diǎn)Y(n0)為一個(gè)雜散信號(hào)。當(dāng)確認(rèn)Y(n0)為一個(gè)雜散后,可以用信號(hào)Ym(n0)替換掉雜散Y(n0),以此完成雜散抑制,即“頻點(diǎn)替換”。

    2.3 重疊拼接

    當(dāng)頻域信號(hào)經(jīng)IFFT回到時(shí)域后,每段信號(hào)的兩端會(huì)發(fā)生嚴(yán)重畸變。這是受到SFDR校正和窗函數(shù)的共同影響所致。在進(jìn)行雜散識(shí)別時(shí),為了避免頻譜泄露的影響,需在FFT前和IFFT后進(jìn)行乘、除窗的操作。與此同時(shí),經(jīng)過SFDR校正后的信號(hào)也會(huì)在時(shí)域產(chǎn)生細(xì)微的改變。當(dāng)IFFT信號(hào)除以窗函數(shù)時(shí),這種改變將被窗函數(shù)兩端的微小數(shù)值成倍放大。以漢寧窗為例,其定義為

    (10)

    通過求w[n]的倒數(shù)并取對(duì)數(shù)形式,可得除窗操作對(duì)誤差的放大范圍。當(dāng)窗長(zhǎng)N=65 536時(shí),誤差放大倍數(shù)曲線如圖2所示。本文后續(xù)實(shí)驗(yàn)也將采用65 536長(zhǎng)度的漢寧窗進(jìn)行滑動(dòng)取數(shù),同時(shí)將重疊長(zhǎng)度M設(shè)為20 000點(diǎn)。

    圖2 誤差放大倍數(shù)曲線

    綜上所述,為了保證拼接處信號(hào)的連續(xù)性,需要裁掉信號(hào)兩端的畸變值。

    (11)

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    為了評(píng)估SFDR校正算法的實(shí)際性能,搭建了如圖3所示的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。其中,接收機(jī)配備了兩片AD9371射頻收發(fā)器。由于同一片AD9371的兩個(gè)接收通道共用一個(gè)內(nèi)部時(shí)鐘,所以采用兩片AD9371的兩個(gè)RX1通道作為“主通道”和“頻率分集通道”。實(shí)驗(yàn)時(shí),接收機(jī)將采集到的兩路信號(hào)回傳至計(jì)算機(jī),并在Matlab中完成對(duì)接收信號(hào)的SFDR校正。

    圖3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)圖

    當(dāng)信號(hào)源在發(fā)射多個(gè)大信號(hào)時(shí),隨著輸出功率的不斷提高,也會(huì)產(chǎn)生非線性失真。因此,為了保證接收通道內(nèi)的非線性失真僅由接收機(jī)產(chǎn)生,采用兩個(gè)信號(hào)源獨(dú)立發(fā)射單強(qiáng)干擾信號(hào),再經(jīng)合路器合并為雙強(qiáng)干擾信號(hào),其對(duì)應(yīng)的實(shí)物連接關(guān)系如圖4所示。

    圖4 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)實(shí)物圖

    實(shí)驗(yàn)測(cè)試時(shí),將兩片AD9371的ADC采樣率都設(shè)置為153.6 Msample/s,但將接收本振頻率分別設(shè)置為2 400 MHz和2 407 MHz。采用雙窄帶信號(hào)作為強(qiáng)干擾信號(hào),帶寬為30 kHz。采用16QAM調(diào)制,發(fā)射載波頻率分別為2 408 MHz和2 414 MHz,進(jìn)入接收機(jī)內(nèi)的信號(hào)總幅度為-1 dBFS(dB Full Scale)。由此,可以得到如圖5所示的主通道信號(hào)頻譜。

    圖5 校正前的主通道信號(hào)頻譜

    定義主通道信號(hào)為y(n),而頻率偏移分集信號(hào)為yf(n)。首先對(duì)yf(n)頻移e-jwcn,使其大信號(hào)與y(n)中大信號(hào)位于同一頻率;然后對(duì)y(n)與頻移后yf(n)進(jìn)行加窗、FFT、取模與取對(duì)數(shù)操作,得到功率譜Y(n)和Ym(n);隨后計(jì)算Y(n)與Ym(n)的功率差P(n),若P(n0)大于雜散判決門限Pgate,且Y(n0)大于底噪功率Pfloor,則認(rèn)為該頻點(diǎn)n0是一個(gè)雜散;最后用Ym(n0)替換掉雜散Y(n0),以此完成雜散抑制,并得到如圖6所示的校正后頻譜。

    圖6 校正后的主通道信號(hào)頻譜

    通過對(duì)比圖5與圖6可得,校正前的SFDR值為69 dB,而校正后的SFDR值為84 dB,因此SFDR的改善量為15 dB。

    為了與同類型校正方案進(jìn)行對(duì)比,本文采用文獻(xiàn)[16]所提數(shù)字后補(bǔ)償(Digital Post Correction,DPC)法對(duì)主通道信號(hào)進(jìn)行非線性校正,效果如圖7所示。

    圖7 文獻(xiàn)[16]方案校正后的信號(hào)頻譜

    對(duì)比圖7與圖5發(fā)現(xiàn),雜散的高度與數(shù)量均沒有明顯下降,究其原因是ADC產(chǎn)生的非線性雜散范圍在-90~-110 dB,已經(jīng)超出了DPC法的參數(shù)估計(jì)精度,并且AD9371內(nèi)部自帶IQ不平衡校正,也會(huì)為參數(shù)估計(jì)引入干擾。而本文所提方案是基于信號(hào)的頻譜特征進(jìn)行SFDR校正,不受參數(shù)估計(jì)算法的限制,因此具有更好的魯棒性。

    由表1可知,本文方案不僅具有通用性好、復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn),而且能有效抑制接收前端的非線性雜散,可在弱信號(hào)偵測(cè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

    表1 校正方案的性能對(duì)比

    4 結(jié) 論

    本文考慮大信號(hào)干擾下的小信號(hào)偵測(cè)場(chǎng)景,針對(duì)諧波雜散與鏡像雜散提出了一種在頻域進(jìn)行雜散抑制的方法,通過對(duì)ADC非線性和電路IQ不平衡進(jìn)行建模,得出雜散與大信號(hào)之間的頻率變化關(guān)系,進(jìn)而采用頻率分集算法對(duì)雜散進(jìn)行識(shí)別與抑制。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SFDR校正算法能有效抑制接收機(jī)產(chǎn)生的非線性雜散,可為小信號(hào)偵測(cè)領(lǐng)域提供理論支撐和方案參考。

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