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  • 载波聚合技术介绍

    2018-08-07 12:19:02
    载波聚合技术的简单介绍,什么是载波聚合,载波聚合一般怎么实现都有介绍
  • 怎么使用窗体控件通讯调用的方式在vb6.0中文平台上调用gsm的载波信号的调试解调?怎么实现使用控件的方式完整调用并且输出?
  • WiFi 深入理解(四):子载波

    千次阅读 2020-09-16 10:19:35
    载波实现频分复用,提高带宽利用率(bandwidth effeciency)的 一个非常重要的方式。每一个子载波可以承载一定的Rb,通过多个子载波同时传输数据,就可以提高小数据量下的一个整体传输效能。 子载波如何工作的呢...

    子载波是实现频分复用,提高带宽利用率(bandwidth effeciency)的 一个非常重要的方式。每一个子载波可以承载一定的Rb,通过多个子载波同时传输数据,就可以提高小数据量下的一个整体传输效能。

    子载波如何工作的呢?

    首先将各个子载波均匀的分布在一个信道(channel)上,这里的各信道的宽度是df。每个信道可以单独的进行载波的调制。各个子载波的调制信号,最后会被叠加到一起,进行传输。

    每个信道的df是怎么确定的呢?这里要说到FFT的点数以及信道宽度(BW)了。也就是为什么能够使用子载波叠加的方式进行传输。

    实际上,各个子载波需要满足一定的条件,即它们在频域上能够很好的防止ICI(inter-channel-interfence)。为了达到这个要求,需要每个子载波的中心位置和相邻子载波的第一个过零点是重合的。这样刚好会达到df就是spacing了。

    每个信道的df是根据窗的大小,也就是symbol的interval的大小确定的。

    而spacing需要和这个df相等,因此spacing的考虑也就是interval的考虑,interval一般是长一点好些的,也就是spacing窄一点是更好的。因为这样信道对多径效应的抵抗性会更好。

    HE的interval是12.8us,相比前代提高了4倍。使得spacing从312.5变小了4倍,到78.125k。由于采用了多用户复用的技术(OFDMA)技术,这样使得各用户能够同时分享同一个信道,系统的容量比前代提高了4倍。

    FFT的点数和spacing直接相关,为了进行一个数字的多子载波调制,需要将各个子载波先对应到频域的各个bin上,然后与基带信号进行调制,此信号进行IFFT即可以得到时域的调制后的多子载波信号。因此spacing=BW/FFT N。

    在20Mhz BW下,11ax的FFT的点数是1024。

    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「爱做梦的理工男」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/reekyli/article/details/108615734

    spiritj@163.com

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  • 如何实现AM解调

    千次阅读 2020-06-04 14:53:37
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    AM解调原理

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    2. 首先,来让我们认识一下什么是AM信号
    3. 调制完的信号在这里插入图片描述
    4. 需要调制的信号在这里插入图片描述
    5. AM调制怎么实现可以看上一节博客。我们实现的方式是载波与信号相乘,会有两个频率分量。我们解调的方式就围绕这个来。
    6. 我们采取的方式就是将调制完的信号与载波相乘,这样我们就可以得到我们原始的信号了。接下来我们就实看下我们的matlab仿真,验证下我们的思路

    matlab实现解调(验证)

    1. 代码
    // An highlighted block
    f1=1000;
    f2=100000;
    f3=f2;
    f0=f2*2;
    t=1/f0:1/f0:1;
    
    carry=2^8+2^8*cos(2*pi*t*f1);
    signal=2^16*cos(2*pi*t*f2);
    signal2=cos(2*pi*t*f3);
    am_signal=carry.*signal;
    figure(1);
    
    plot(t,am_signal);
    xlim([0,1/f1*3]);
    test=am_signal.*signal2
    figure(2)
    
    plot(t,test);
    xlim([0,3/f1]);
    
    %set(gca,'position',[0,1/f1*10,0,1]);
    
    1. 运行结果图这里就是我们的调制信号
    2. 解调出信号在这里插入图片描述
    3. 这里可以看到,我们得到了我们的原始信号。但是这只是理论上面的。实际上上了FPGA我们还得过一个低通滤波器,滤除掉高频成分。

    vivado实现解调

    1. 在上面matlab仿真我们可以知道,相干解调可以实现我们的AM解调。
    2. 所以我们还需要需要原来的载波信号。将载波信号与调制完的信号进行相乘,然后在过一个FIR滤波器的IP核就可以实现功能。FIR滤波器具体怎么设置我也写了。经过滤波器后的信号就是我们的原始信号在这里插入图片描述
      上面是解调信号与原始信号。我们可以看到,基本无失真。解调完成。
      具体代码可以下载文件。
    展开全文
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    国电采用的电力载波表,通过电线连到采集器,采集器通过GPRS上传读数到远抄服务器,所以国家电网居民用户基本上可通过电脑、手机等方式直接就能查看自己家每一天的用电量,提供这解决方案与产品的厂家大都直接跟国电合作。

    大型建筑里用的是走485总线连网的智能电表,通过485总线连上采集器,采集器再转换成TCP/IP接网线直接上远抄服务器,提供这个系统的厂家比较多比如湖南云集,直接面向建筑做集成。

    当前青年公寓,白领公寓,酒店式公寓采用比较多wifi电表,这种电表直接联上公寓里的wifi上远抄服务器,当然还有gprs电表,这种都使用在智能电表使用量不大的情况下。这种使用量直接可以网上买电表自己装上,再通过app就能直接使用。

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  • 正交频分复用(OFDM)原理及实现

    万次阅读 多人点赞 2019-04-01 17:01:42
    目录 1.OFDM原理 ...[1]OFDM的核心就是利用各个子载波的正交性,信号的正交性是什么呢?就是无论两个函数(信号的表达式称为函数)的幅值为多少,在确定的一个时间周期内相乘,其积分总是等于0(也...

    目录

    1.OFDM原理

    1.1时域正交与基带信号

    1.2频域正交与频率间隔Δf 

    2.基带信号的调制框图

    3.OFDM调制与IDFT

    4.串行比特流怎么进行IDFT


    1.OFDM原理

    1.1时域正交与基带信号

    [1]OFDM的核心就是利用各个子载波的正交性,信号的正交性是什么呢?就是无论两个函数(信号的表达式称为函数)的幅值为多少,在确定的一个时间周期内相乘,其积分总是等于0(也就是面积相加为0)。比如最简单的一对正交函数sin(t)和sin(2t),其中红色是sin(t),蓝色是sin(2t)。他们均在2π时间内具有完整的周期,各自在2π时间内的积分问为0(正负面积相加为0)。而sin(t)*sin(2t)的图像为:

     可以大概地看出,图像中正负面积相加同样为0,也就是:

    那么如果使得sin(t)的幅度为a,sin(2t)的幅度为b,也就是将a调制于sin(t),将b调制于sin(2t),同时传输这两个调制了信号的正弦波(子载波):a*sin(t)+b*sin(2t),在接收时又分别对两路子载波进行积分,也就是:

    这样就将原始信息a和b解调出来了,两路子载波互不干扰,而OFDM就是通过多路互不干扰的子载波传递了不同的信息。而由于子载波的正交性,其频率间隔很小,使得频带利用率很高。

    设f0~fN-1是以Δf(能使每个子载波互相正交的频率间隔)为频率间隔的N个频率,那么就有:

                                                       s(t)=b_{0}sin(2\pi f_{0}t)+b_{1}sin(2\pi f_{1}t)+...+b_{N-1}sin(2\pi f_{N-1}t)

    由于正弦函数与余弦函数的正交关系,上式还可以扩展得到OFDM的基带信号表达式

                                                  s(t)=b_{0}sin(2\pi f_{0}t)+b_{1}sin(2\pi f_{1}t)+...+b_{N-1}sin(2\pi f_{N-1}t)

                                                         +a_{0}cos(2\pi f_{0}t)+a_{1}cos(2\pi f_{1}t)+...+a_{N-1}cos(2\pi f_{N-1}t)

    1.2频域正交与频率间隔Δf 

    对限制在[0,2π]内的sin(t)信号,相当于无限长的sin(t)信号乘以一个[0,2π]上的门信号(矩形脉冲),其频谱为两者频谱的卷积。sin(t)的频谱为冲激,门信号的频谱为sinc信号(即sin(x)/x信号)。冲激信号卷积sinc信号,相当于对sinc信号的搬移。所以分析到这里,可以得出[0,2π]内的sin(t)信号时域波形其对应的频谱如下[3]:

    sin(2t)的频谱分析基本相同。需要注意的是,由于正交区间为[0,2π],因此sin(2t)在相同的时间内发送了两个完整波形。相同的门函数保证了两个函数的频谱形状相同,只是频谱被搬移的位置变了[3]

    将sin(t)和sin(2t)所传信号的频谱叠加在一起,正交在频域看就是他们的主瓣关系以及零点关系,如下:

    那么子载波的间隔怎么取呢?即下图中的Δf :

    假设s(t)的一个码元周期是Ts,即Ts内所有的子载波波形分别代表一个码元,且子载波都应该正交,就是任意两个子载波在Ts内的积分为0,幅度不影响,有如下[4]:

                                                        \int_{0}^{T_{s}} cos(2\pi f_{i}t)cos(2\pi f_{j}t) dt=0

                                                        =\frac{1}{2}\int_{0}^{T_{s}}cos[2\pi(f_{i}-f_{j})t] dt+\frac{1}{2}\int_{0}^{T_{s}}cos[2\pi(f_{i}+f_{j})t]dt

                                                        =\frac{sin[2\pi(f_{i}-f_{j})T_{s}]}{2\pi(f_{i}-f_{j})}+\frac{sin[2\pi(f_{i}+f_{j})T_{s}]}{2\pi(f_{i}+f_{j})}

    上式等于0的即为分母等于零:

                                                          (f_{i}+f_{j})T_{s}=m,(f_{i}-f_{j})T_{s}=n

    m,n为整数,即子载波频率:

                                                         f_{i}=(m+n)/(2T_{s}) ,f_{j}=(m-n)/(2T_{s})

    要求子载波满足:f_{k}=k/(2T_{s}),k为整数, 最小子载波间隔:min(f_{i}-f_{j})=min(n/T_{s})=\Delta f_{min}=1/T_{s}

    2.基带信号的调制框图

    设一个OFDM系统有N个子信道,第k个子载波公式为:

                                                                  x_{k}(t)=a_{k}cos(2\pi f_{k}t)-b_{k}sin(2\pi f_{k}t),其中k=0,1,...N-1           

    (注意这里中间的加号变成了减号是为了推导下面的复频域信号方便)子载波是承载所要传递的信息的正/余弦波,那么它怎么体现所承载的信息内容?幅度。频率是用来区分哪个子载波的。

     一路子载波包括两路正交的信号(任意频率的正弦余弦波都相互正交),这就可以看做IQ信号。下图是单个子载波的IQ调制:

    把N个携带信息的子载波累加,就得到了OFDM信号的模拟形式:

                                                                s(t)=\sum_{k=0}^{N-1} \left [ a_{k} cos(2\pi f_{k}t) - b_{k} sin(2\pi f_{k}t) \right ]      

    其中0\leq t\leq T_{s},意思是所有子载波的一个码元周期T_{s}的连续波形。注意我们这里得到的是基带信号,也就是:

                                                                       f_{0}=0,\Delta f=\frac{1}{T_{s}},f_{k}=\frac{k}{T_{s}},k=0,1,...N-1

    所以根据s(t)的公式,我们可以对每个子载波进行IQ调制,把所有的子载波中的I路加起来,把所有Q路加起来,基带信号的输出结果就是两路IQ信号,一路cos,一路sin,(关于调制方式可以是QPSK,QAM等)如下图所示:

    解调框图就是对接收的s(t)乘以相应载波并积分就得到相应载波承载的信息ak或bk了,详细内容参考资料[6].

    然而理论上可行,实际生成多个子载波然后分别调制后求和,就很难了;是否可以避免一个一个的调制后再求和,而是直接生成求和后的信号呢?当然可以,用IDFT。

    3.OFDM调制与IDFT

    上述信号s(t)可以写成复指数表示:   

                                                                s(t)= Re[\sum_{k=0}^{N-1} (a_{k}+jb_{k})e^{j2\pi f_{k}t}]      

    原因:                                              \sum_{k=0}^{N-1} (a_{k}+jb_{k})e^{j2\pi f_{k}t}=\sum_{k=0}^{N-1}(a_{k}+jb_{k})(cos(2\pi f_{k}t)+jsin(2\pi f_{k}t))

                                                        =\sum_{k=0}^{N-1} [a_{k} cos(2\pi f_{k}t) - b_{k} sin(2\pi f_{k}t)] +\mathbf{ j}\sum_{k=0}^{N-1}[b_{k} cos(2\pi f_{k}t) + a_{k} sin(2\pi f_{k}t)]

                                                      =s(t)+\mathbf{j}z(t)

                                                               z(t)= Im[\sum_{k=0}^{N-1} (a_{k}+jb_{k})e^{j2\pi f_{k}t}]

    其中Re[]是取实部操作, Im[]是取虚部操作,所以s(t)的复指数形式的调制框图就不言而喻了,参考[6].

    因为硬件实现上复数是没有意义的,复数只是数学计算上才有意义。我们硬件实现时传递的两路信号I和Q也都是实数,来代表复数。不要纠结这两个式子的关系,只要做到硬件实现和数学计算上的对应就可以了。

    这个式子是模拟信号,我处理的是离散的数字信号,带入f_{k}=\frac{k}{T_{s}},k=0,1,...N-1,在一个码元周期内采样N点即t=T_{s}\frac{n}{N},n=0,1,...N-1带入得到信号采样后的离散OFDM基带信号:

                                                             s(n)=Re[\sum_{k=0}^{N-1} (a_{k}+jb_{k})e^{j \frac{2\pi}{N} k n} ] ,n=0,1,2,...N-1

    注意这里子载波个数k和采样点n都是N个。

    说到这里,很明显上式就是IDFT的形式了,输入就是N个单独子载波的a_{k}+jb_{k}输出就是子载波叠加后信号进行N点采样的N个数据点。

    4.串行比特流怎么进行IDFT

    那么a_{k}+jb_{k}对应的是什么呢?

    事实上,原始数据是串行的二进制数据,我们把数据分成帧,一帧F比特就是合成后的s(t)在一个码元周期T_{s}的数据,F比特分成N组:B_{0}-B_{N-1},N组分别对应N个子载波,每组的比特数可以不同,因为每个子载波可以采用不同的调制方式。

    将每组中的b_{i}个比特看作是一个M_{i}进制码元 B_{i},则b_{i}=log_{2}M_{i},例如16进制对应4个比特,假设这4比特为1100,我们采用16QAM映射,根据星座图

    调制后的相位45度,振幅A/\sqrt{2},即把1100映射为\boldsymbol{B_{i}}=(\frac{A}{\sqrt{2}})e^{j\frac{\pi}{4}}=\frac{A}{2}+j\frac{A}{2},这就是a_{k}+jb_{k},当然我们会把a和b均用二进制表示,这就完成了把一路子载波上的信息映射成两路信号I和Q。假设每个子载波调制方式相同,我们把所有数据映射完后的示意图如下:

    最终,我们得到了IDFT的输入:a_{k}+jb_{k},使用IFFT算法即可得到输出的离散的s(n),对应s(t)的N个采样点。

    当然,实际实现中我们的数据在进行IFFT之前和之后都要进行一系列的编码和处理等,这个我会另外再写博文详细讲解。

    参考资料:

    1.OFDM基本原理及简单实例应用

    2.通信里 星座图 到底是什么意思啊? 

    3.给"小白"图示讲解OFDM的原理

    4.《通信原理》樊昌信第六版

    5.OFDM专题之输入的复信号从何而来

    6.OFDM专题之理解原理图(暂不包含用IFFT以及FFT的原理图形式)

    展开全文
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怎么实现载波