1.PM的模拟调制过程

​ PM信号是一种相位调制信号,其携带的信息保存在其信号的相位中,通过改变载波的相位来实现基带数据的传输。

其函数表达式如下:

\[s(t) = A*cos(w_c*t + K_f*m(t))
\]

其中:

\(A\):表示载波幅度。

\(m(t)\):表示基带信号。

\(w_c\):表示载波信号角度增量。

\(K_f\):是调制灵敏度。

正交调制法公式如下:

\[I(t) = cos(K_f*m(t)) \\
Q(t) = sin(K_f*m(t)) \\
s(t) = A*(I(t)*cos(w_c*t) - Q(t)*sin(w_c*t))
\]

2.PM的数字正交解调

原理:

对于I路,其中\(\varphi\)表示调制载波与解调载波的相位差:

\[\begin{array}{flalign}
I(n) & = LPF(s(n)*cos(w_c*n + \varphi)) \\
& = \frac{cos(K_f*m(n))*cos(\varphi) + sin(K_f*m(n))*sin(\varphi)}{2} \\
& = \frac{1}{2}*cos(K_f*m(n) - \varphi)
\end{array}
\]

对于Q路:

\[\begin{array}{flalign}
Q(n) & = LPF(s(n)*sin(w_c*n + \varphi)) \\
& = \frac{cos(K_f*m(n))*sin(\varphi) - sin(K_f*m(n))*cos(\varphi)}{2} \\
& = \frac{1}{2}*sin(K_f*m(n) - \varphi)
\end{array}
\]

同时:

\[\begin{array}{flalign}
&\ \frac{Q(n)}{I(n)} = \frac{sin(K_f* m(n)- \varphi)}{cos(K_f* m(n)- \varphi)} = tan(K_f* m(n) - \varphi) \\
&\ M(n) = arctan(\frac{Q(n)}{I(n)}) = K_f* m(n) - \varphi\space\space\space\space\space\space\space\space\space\space\space\space\space\space\space\space\space\space\space\space
(\frac{Q(n)}{I(n)}) \in (-\pi/2\space\space\space\space\pi/2)
\end{array}
\]

注:上式推算中使用了arctan函数,其中arctan的输入范围\((-\pi/2\space\space\space\space\pi/2)\)。当范围超过将计算错误。所以将使用MATLAB的atan2函数进行计算。

\[M(n) = atan2(Q(n),I(n)) = K_f*m(n)- \varphi
\]

3.MATLAB仿真

仿真代码:

fs = 20000;%采样率
l = 1E3;%基带信号点数
f = 100;%基带信号
f_c = 500;%载波信号
t = 0:1/fs:(l-1)/fs;
mt = cos(2*pi*f*t);
kf = 2;
fi = pi/3;
%% IQ信号
I = cos(kf*mt + fi);
Q = sin(kf*mt + fi); %% 调制数据
mod_data = I.*cos(2*pi*f_c*t) - Q.*sin(2*pi*f_c*t); %% 解调
demod = atan2(Q,I);
for i = 2:1:length(demod)
if(demod(i) >= pi)
demod(i) = demod(i) - pi*2;
elseif(demod(i) <= -pi)
demod(i) = demod(i) + pi*2;
else
demod(i) = demod(i);
end
end
%% 去直流
dc_signal = sum(demod)/l;
demod0 = demod-dc_signal;
%% 保存IQ数据FPGA使用仿真
fid = fopen('PM.txt','w');
for i = 1:l
fprintf(fid,'%d %d\n',floor(I(i)* (2^13)),floor(Q(i)* (2^13)));
end
fclose(fid); %% 绘制
figure
time = 4;
subplot(time,1,1);
plot(mt);
title('基带数据'); subplot(time,1,2);
plot(mod_data);
title('调制数据'); subplot(time,1,3);
plot(demod);
title('解调数据'); subplot(time,1,4);
plot(demod0);
title('解调数据(去直流)');

结果:

4.FPGA解调

逻辑代码:

module pm_demod(
input clk ,
input rst , //解调参数 input i_valid ,
input [15:0] i_data_i ,
input [15:0] i_data_q , output o_rdy ,
output [15:0] o_data ); wire pm_valid ;
wire [23:0] pm_i ;
wire [23:0] pm_q ; wire pm_rdy ;
wire [47 : 0] m_axis_dout_tdata ;
//AM 解调 assign pm_valid = i_valid ;
assign pm_i = {{8{i_data_i[15]}},i_data_i} ;
assign pm_q = {{8{i_data_q[15]}},i_data_q} ; cordic_translate cordic_translate (
.aclk (clk ), // input wire aclk
.s_axis_cartesian_tvalid (pm_valid ), // input wire s_axis_cartesian_tvalid
.s_axis_cartesian_tdata ({pm_i,pm_q} ), // input wire [47 : 0] s_axis_cartesian_tdata
.m_axis_dout_tvalid (pm_rdy ), // output wire m_axis_dout_tvalid
.m_axis_dout_tdata (m_axis_dout_tdata ) // output wire [47 : 0] m_axis_dout_tdata
); assign o_data = m_axis_dout_tdata[24 +:16];
assign o_rdy = pm_rdy; endmodule

仿真代码:

module tb_pm_demod();
reg clk;
reg rst; initial begin
clk <= 0;
rst <= 1;
#300
rst <= 0; end always #(100/2) clk <=~clk; reg valid;
reg [15:0] din_i;
reg [15:0] din_q;
wire o_rdy ;
wire [15:0] o_data ; pm_demod pm_demod(
.clk (clk),
.rst (rst),
.i_valid (valid),
.i_data_i (din_i),
.i_data_q (din_q),
.o_rdy (o_rdy ),
.o_data (o_data ) );
integer file_rd; //定义数据读指针
integer flag;
initial begin //打开读取和写入的文件,这里的路径要对
file_rd = $fopen("PM.txt","r");
end
reg [15:0] cnt; always @(posedge clk)begin
if(rst)begin
din_i <= 0;
din_q <= 0;
cnt <= 0;
valid <= 0;
end
else if(cnt <= 1000)begin
valid <= 1;
flag = $fscanf(file_rd,"%d %d",din_i,din_q);
cnt <= cnt + 1;
end
else begin
$fclose(file_rd);
$stop();
end
end
endmodule

仿真结果:

PM的正交解调法的更多相关文章

  1. Python实现正交实验法自动设计测试用例

    1.简介 正交试验法是研究多因素.多水平的一种试验法,它是利用正交表来对试验进行设计,通过少数的试验替代全面试验,根据正交表的正交性从全面试验中挑选适量的.有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了 ...

  2. 正交实验法之 Allpairs电商项目用例设计实战

    一.正交实验法概述 正交实验法是研究多因素多水平的一种方法,它是通过正交表挑选部分有代表性的水平组合试验替代全面试验.这些有代表性的组合试验具备了"均匀分散,整齐可比"的特点.正交 ...

  3. AGC电路以及AD8347正交解调芯片

    1.AGC电路的工作原理 1.1AGC电路的用途 随着电磁环境的日益恶化, 不同频段电磁信号之间的相互串扰, 以及可能出现的人为干扰, 将会导致接收机输入端口的信号动态范围较大, 一旦出现电路饱和或是 ...

  4. 浅谈压缩感知(九):正交匹配追踪算法OMP

    主要内容: OMP算法介绍 OMP的MATLAB实现 OMP中的数学知识 一.OMP算法介绍 来源:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 ...

  5. 方差分析3——正交表与正交实验设计(R语言)

    正交试验设计(orthogonal design简称正交设计(orthoplan),是利用正交表(orthogonal table)科学地安排与分析多因素试验的方法,是最常用的试验设计之一.正交表是一 ...

  6. gardner 算法matlab实现

    % 仿真4比特原始数据与星座图的编码映射过程: % 完成16QAM信号的调制解调: % 基带信号符号速率 ps =1Mbps: % 成形滤波器的滚降因子 a=0.8: % 载波信号频率fc=2MHz ...

  7. NCO

    NCO 摘自百度百科 (数字振荡器) 锁定 本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 . 数字控制振荡器(NCO,numerically controlled oscillator)是 ...

  8. PostMan接口测试(很全面的接口测试教程)

    一:理论部分 1. 前言 在前后端分离开发时,后端工作人员完成系统接口开发后,需要与前端人员对接,测试调试接口,验证接口的正确性可用性.而这要求前端开发进度和后端进度保持基本一致,任何一方的进度跟不上 ...

  9. 移动端APP自动化测试超全基础汇总

    目录 一.面试过程 1.自动化岗位要求 2.面试流程,面试类型 3.沟通技巧,不同级别要求 二.真实面试案例 1.一个输入框的面试题(有人拿到高级岗位,有人连初级都没拿到,为什么) 三.自我分析 1. ...

  10. Testing - 测试基础 - 用例

    测试用例 是指对一项特定的软件产品进行测试任务的描述,体现测试方案.方法.技术和策略. 内容包括测试目标.测试环境.输入数据.测试步骤.预期结果.测试脚本等,并形成文档. 每个具体测试用例都将包括下列 ...

随机推荐

  1. Windows11忘记开机密码重置

    在锁屏页面按着shift键重启,找到命令行输入一下两行代码 copy c:\windows\system\system32\utilman.exe c:\windows\system32\utilma ...

  2. 如何解决使用 router.push 跳转路由第二次之后页面就不会刷新了

    router.push({ name:"monitor", query:{ deviceid:"1676156672197922816", // 设备 ID i ...

  3. MYSQL存储过程-练习2 while 循环

    MYSQL存储过程-练习2 while 循环 1 #WHILE循环 2 DELIMITER $$ 3 4 CREATE PROCEDURE `sp_while`() 5 BEGIN 6 DECLARE ...

  4. kotlin协程——>共享的可变状态与并发

    共享的可变状态与并发 协程可⽤多线程调度器(⽐如默认的 Dispatchers.Default)并发执⾏.这样就可以提出所有常⻅的并发 问题.主要的问题是同步访问共享的可变状态.协程领域对这个问题的⼀ ...

  5. 洛谷P1644跳马问题

    跳马问题 题目链接 题目背景 在爱与愁的故事第一弹第三章出来前先练练四道基本的回溯/搜索题吧-- 题目描述 中国象棋半张棋盘如图 \(1\) 所示.马自左下角 \((0,0)\) 向右上角 \((m, ...

  6. 让容器通信变得简单:深度解析 Containerd 中的 CNI 插件

    作者:尹珉,KubeSphere Ambassador & contributor,KubeSphere 社区用户委员会杭州站站长. 引言 在上一篇文章中,我们详细讨论了 Kubernetes ...

  7. 快速部署kafka集群和可视化界面

    3台机器部署kafka集群的分布 10.1.161.111 -> kafka(1个节点)+ zookeeper(一个节点)+ kowl(一个节点) 10.1.161.112 -> kafk ...

  8. Octave 安装教程

    Octave 用心写著. Octave为GNU项目下的开源软件.同时它也是一种语言,专注于解决线性计算问题.因为对于矩阵计算的优化,使得其速度远高于循环计算.语法兼容Linux shell. Octa ...

  9. 根据字符串,获取实体属性上的annotation,如:createTime” 找到对应实体属性中的 TableField(value = "create_time", fill = FieldFill.INSERT)

    根据字符串,获取实体属性上的annotation,如:createTime" 找到对应实体属性中的 TableField(value = "create_time", f ...

  10. Power BI 网关无法添加My SQL数据集

    今天第一次发布数据类型为MySQL的数据集到Power BI报表服务器,desktop的连接正常,但是发布到web端后,添加网关时却提示以下错误,如下图所示: 错误信息: 无法创建连接,原因如下: 无 ...