【教程4＞第5章＞第12节】QPSK解调模块FPGA实现

最新推荐文章于 2025-06-03 23:14:31 发布
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分类专栏： # 第5章·通信—帧同步相位同步位同步 文章标签： fpga开发 QPSK 解调 教程4
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【教程4＞第5章＞第13节】复数乘法模块FPGA实现
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-18 91
在verilog中，多次的复数乘法运算，我们采用的是类似树状结构的方式去实现。在上述程序中，我们通过三个always语句，完成了树状结构的4次复数乘法器过程。这里，需要注意的是，在复数乘法过程中，需要对每一个数据加上。因此，在进行相位估计之前，我们首先需要对两路基带数据做四次复数乘法。其中I和Q分别是QPSK解调之后两路基带数据。表示当前乘法运算是有符号乘法过程。
【教程4＞第3章＞第27节】基于双向链路的自适应调制解调通信链路FPGA实现6——信道模块与自适应解调模块顶层设计
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
11-16 145
本小节，我们完成了自适应调制解调系统的解调模块的设计，在下一章节，我们将设计自适应调制解调系统的顶层设计，并完成系统的仿真与分析。
m基于FPGA的QPSK调制解调通信系统verilog实现,包含testbench,不包含载波同步
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
05-03 3631
解调模块使用相干解调器来实现，相干解调器可以将接收到的信号分解成两个正交分量，然后将它们与本地正交信号相乘，得到原始的QPSK符号。在QPSK调制中，每个符号代表两个比特，因此，输入二进制数据流的速率必须是符号速率的两倍。因此，QPSK调制解调系统可以实现更高的传输速率和更高的频谱效率。在QPSK调制解调系统中，需要确定每个模块的功能和接口，并确定数据流的方向和速率。QPSK调制模块：将二进制数据流转换为符号序列，并将每个符号映射到特定的相位状态。基于FPGA的QPSK调制解调系统的开发过程。
【教程4＞第5章＞第23节】基于FPGA的Gardner环实现——环路滤波器模块和Gardner环整体测试
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-02 524
1]黄凌.基于FPGA的QPSK全数字调制解调系统的设计与实现[D].南京航空航天大学[2025-02-02].DOI:10.7666/d.d166927.注意，这里包括一个NCO模块，一个内插模块，一个时偏误差检测模块，一个环路滤波器模块，在gardner环中，wk的反馈输入，变量为ww，从而构成了闭环。[4]李司.基于FPGA的数字接收机同步技术的研究与实现[D].北京交通大学[2025-02-02].DOI:10.7666/d.y1082455.：调整NCO的相位步长，控制采样时刻。
【教程4＞第3章＞第23节】基于双向链路的自适应调制解调通信链路FPGA实现3——各个调制解调子模块的FPGA设计
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
11-03 175
根据上两个课程的学习，我们知道，基于双向链路的自适应调制解调通信链路的基本结构如下图所示：整个系统的FPGA模块，包括BPSK调制解调模块，QPSK调制解调模块，16QAM调制解调模块，SNR计算模块，。下面我们对该系统的各个模块进行设计。
【教程4＞第5章＞第27节】基于帧同步+相位同步+位同步的QPSK调制解调通信系统FPGA整体实现
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-11 311
其中，上述是红色方框的几个子函数，和前面的课程内容基本一样。其中，find_pkmax.v中，阈值参数修改为50000，如下，其他文件不变。在课程26中，我们通过了MATLAB实现了上述结构的发射端功能。这个部分的几个子函数内和以下几个课程的内容相同。这个部分的几个子函数内和以下几个课程的内容相同。这个部分的几个子函数内和以下几个课程的内容相同。根据上一个课程25的理论可知，下面，我们对接收端的FPGA部分进行实现。
【教程4＞第5章＞第7节】通过FPGA实现基带帧数据与本地PN序列做相关运算得到相关峰
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-10 624
基带数据和本地的PN序列做相关运算，也称之为伪码匹配滤波。可以理解为本地的PN序列为滤波器的系数，然后对输入的基带数据做滤波。通过伪码匹配滤波，我们可以利用本地 PN 序列和基带帧数据进行相关运算。
【教程4＞第5章＞第8节】帧同步后提取帧结构中的数据部分
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-10 456
一般情况下，我们可以通过定义一个计数器来实现上述功能，当峰值最大值被定位之后，计数器开始启动，当计数器技术完PN序列长度之后，后续的计数器值，即数据帧对应的位置索引值。因为PN序列位于帧头，当本地PN序列在基带帧数据上滑动到峰值最大值所在的这个位置时，与帧头中的PN序列匹配得最好。此时表明，帧同步模块完成了帧头的搜索。一旦确定了帧起始位置，如果已知帧结构中数据部分紧跟在PN 序列（帧头）之后，且知道数据部分的长度N，那么数据部分在基带帧数据序列中的位置范围就是从到“
【教程4＞第2章＞第18节】 GMSK调制系统的FPGA开发与matlab对比验证
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
05-30 600
GMSK（高斯最小频移键控）是一种连续相位的频移键控（CPFSK）调制方法，它在数字通信中得到了广泛应用，特别是在移动通信系统中。GMSK通过限制频率偏差的累积来减少带外辐射，并通过使用高斯滤波器对。
《深入解析SPI协议及其FPGA高效实现》-- 第三篇：FPGA实现关键技术与优化
最新发布
GateWorld的博客
06-03 308
本文详细介绍了FPGA实现高速SPI接口的核心技术方案，主要包括：1）时序收敛策略（源同步约束、IDDR/ODDR应用）；2）100MHz以上高速实现方法（ODELAYE2校准、时钟相位优化）；3）资源优化技术（逻辑复用、动态重配置）；4）QSPI模式硬件加速方案；5）低功耗设计技术。通过Xilinx 7系列FPGA实测数据验证，优化后的设计在100MHz频率下动态功耗降低54%，同时实现稳定传输。文章还提供了完整的代码示例、约束脚本及调试方法，为FPGA-based SPI设计提供实用参考。
【芯片设计中的跨时钟域信号处理：攻克亚稳态的终极指南】
lu_pete的博客
05-26 1078
从手机SoC到航天级FPGA，不同功能模块运行在各自的时钟频率下，时钟域间的信号交互如同“语言不通”的对话，稍有不慎就会引发亚稳态、数据丢失等问题。当信号跨越时钟域时，若采样时刻恰好在信号跳变边沿附近，接收端的触发器可能进入亚稳态——既非0也非1的“量子态”。当信号从快时钟域传输到慢时钟域时，若信号脉宽小于慢时钟周期，可能完全被“忽略”。在追求性能与功耗平衡的时代，安全可靠的跨时钟域设计，正是芯片竞争力的隐形护城河。多个跨时钟域信号在接收端组合使用时，因各信号路径延迟不同，重组后的逻辑可能完全错误。
AXI 协议补充（二）
Ruanyz_china的专栏
05-29 769
axi协议存在slave 和master 之间的数据交互，在ahb ，axi-stream 高速接口 ，叠加大位宽代码逻辑中，往往有时序问题，valid 和ready 的组合电路中的问题引发的时序问题较多。本文根据axi 协议和现有解决反压造成的时序问题的方法做一个详细的科普。
回头看，FPGA+RK3576方案的功耗性能优势
haoxingheng的专栏
05-28 1107
大家好，今天分享一个低功耗FPGA+RK3576的方案，个人认为该方案性能功耗比要远优于主流的Xilinx和Altera的高性能SoC方案，希望能给各位苦做功耗优化的小伙伴们带来帮助。
《深入解析UART协议及其硬件实现》-- 第三篇：UART ASIC实现优化与低功耗设计
GateWorld的博客
05-29 1175
本文探讨了UART ASIC实现中的优化与低功耗设计策略。通过对比ASIC与FPGA设计差异，重点关注标准单元库选型、门控时钟技术及后端物理设计优化。低功耗方面提出动态电压频率缩放（DVFS）、自动睡眠唤醒和电源门控等方法，功耗降低达75%。可靠性分析涵盖工艺角偏差补偿及老化效应应对，波特率误差控制在±1.2%。可测性设计（DFT）包括扫描链、JTAG边界扫描和BIST自检，故障覆盖率超95%。
关于FPGA软核的仿真（一）
读书点滴的博客
06-03 89
当FPGA中存在MicroBlaze要进行仿真时，其核心问题是将嵌入式C代码程序和FPGA设计联系在一起，在仿真运行的过程中，嵌入式C代码程序运行在软核处理器上，通过总线与FPGA内的硬件模块进行通信。1、如果直接用研制方提供编译的C代码程序，测试激励的产生完成依赖于编译好的程序，其程序产生测试激励是否依赖其他的条件不饿可知，何时产生测试激励不可知，导致测试激励的产生不可控，同时也会造成时间的浪费。最新在搜索资料的时候，使用的是迷塔AI搜索，搜索出来的内容质量很高。一、C代码与FPGA联合仿真。
RK3588和FPGA桥片之间IO电平信号概率性不能通信原因
dong6016的博客
05-30 384
这些问题在长走线或阻抗不匹配（如未加串阻）时常见，可能导致 RK3588 采样错误710。5.当 FPGA 输出信号变化边缘接近 RK3588 GPIO 采样时钟边缘时，可能违反建立/保持时间要求，导致亚稳态（Metastability）RK3588对IO进行配置的时候，如果配置为多功能复用，没有明确IO功能，可能引起信号接收不稳定，进行上拉，那么双上拉会造成上拉总电阻减小，从而导致分压后电压幅值偏高，会误判为高电平，硬件设计存在缺陷，连接器或者电路板设计不当，导致信号传输不稳定。需要检查电路板的设计和。
ZYNQ-PS与PL端BRAM数据交互
weixin_60610210的博客
05-28 960
实现捕获PS端输出的一个start脉冲，通过AXI-Lite接口得到start_addr起始地址和len数据长度，依次遍历后（保证数据的刷新），再进入后续状态机，将读数据暂存到reg变量，对读数据变量均+2，再写入到start_addr + len长度地址后的BRAM块，最终读写完成后，PL输出一个高电平脉冲intr触发PS中断。效果：实现了PS写数据到BRAM的0-9位地址，触发PL读取，PL读取并+2分别写入到后面地址上(10-19位地址)，触发PS中断读取。
uart verilog 三段式状态机
m0_46644085的博客
05-24 637
【代码】uart verilog 三段式状态机。
基于 NXP + FPGA+Debian 高可靠性工业控制器解决方案
XMAIPC_Robot的博客
06-03 201
这时候，一套“值得托付”的软硬件组合，就显得尤为关键。✅ NXP —— 提供稳定、长期供货的工业级处理器✅ Debian —— 提供稳健、安全、社区驱动的上层系统。
FPGA实现将实信号分解为I/Q两路正交分量
03-01
<think>好的，用户让我介绍一下如何用FPGA实现将实信号分解为I/Q两路正交分量。首先，我需要回顾一下正交解调的基本原理。实信号转换为I/Q分量通常涉及希尔伯特变换或者数字下变频，对吗？ 用户可能对FPGA有一定的基础，但需要具体的实现步骤。我应该先解释为什么需要分解为I/Q信号，比如保留相位和幅度信息，提高频谱效率等。然后，再介绍具体的实现方法，比如数字下变频（DDC）中的正交混频，或者希尔伯特变换法。 接下来，需要考虑FPGA实现的关键模块，比如NCO（数控振荡器）生成正交载波，乘法器进行混频，低通滤波器的设计，以及数据流的处理。可能还需要提到资源消耗，比如使用多少乘法器、存储单元，以及如何处理数据同步的问题。 用户可能对具体步骤感兴趣，比如如何配置NCO的频率，如何设计低通滤波器，或者如何优化FPGA资源。是否需要提到具体的硬件描述语言，比如Verilog或VHDL的例子？或者是否需要考虑时钟管理和数据速率的问题？ 此外，还要注意区分不同的应用场景，比如软件无线电中的I/Q分解和传统通信系统的区别。可能需要举例说明，比如在QPSK解调中的应用，或者雷达信号处理中的使用案例。 还要考虑可能的挑战，比如正交信号的相位误差对解调的影响，如何校准I/Q两路的增益平衡，以及如何减少数字信号处理中的量化误差。这些都是实际实现中会遇到的问题，用户可能需要了解解决方案。 最后，总结一下实现步骤，从接收实信号到生成I/Q分量的整个流程，强调关键模块和注意事项，确保用户有一个清晰的实现路线图。</think>以下是FPGA实现实信号分解为I/Q正交分量的详细技术方案，采用数字下变频（DDC）结构实现： --- ### **1. 系统架构** ``` +----------------+ +------------+ 实信号输入 --> | 正交混频器 | --> | 低通滤波器 | --> I路输出 | (与cos,sin相乘) | +------------+ +----------------+ | v +------------+ | 低通滤波器 | --> Q路输出 +------------+ ``` --- ### **2. 核心模块实现** #### **(1) 数控振荡器(NCO)** - **功能**：生成精确的正交载波$\cos(2\pi f_c nT_s)$和$\sin(2\pi f_c nT_s)$ - **FPGA实现**： ```verilog module NCO ( input clk, // 系统时钟 (如100MHz) input reset, input [31:0] phase_inc, // 相位增量 = (f_c * 2^32)/f_clk output reg [15:0] cos_out, output reg [15:0] sin_out ); reg [31:0] phase_acc; always @(posedge clk) begin if(reset) phase_acc <= 0; else phase_acc <= phase_acc + phase_inc; end // 使用CORDIC算法或查找表生成正余弦 LUT_COS_SIN lut(phase_acc[31:24], cos_out, sin_out); endmodule ``` - **关键参数**： - 相位分辨率：通常使用32位相位累加器 - 输出量化：16位有符号数（避免混叠噪声） #### **(2) 正交混频器** - **实现结构**： ```verilog module Quadrature_Mixer ( input signed [15:0] data_in, input signed [15:0] cos_in, input signed [15:0] sin_in, output signed [31:0] I_out, output signed [31:0] Q_out ); assign I_out = data_in * cos_in; // 有符号乘法 assign Q_out = data_in * sin_in; endmodule ``` - **资源消耗**： - 消耗2个DSP Slice（Xilinx UltraScale+每个DSP支持27x18乘法） - 流水线设计提升时序性能 #### **(3) 抽取滤波器(CIC+FIR)** - **典型配置**： ```matlab % MATLAB滤波器设计示例 decim_factor = 8; % 抽取倍数 cic_order = 5; % CIC滤波器阶数 fir_comp = dsp.CICCompensator('DecimationFactor',decim_factor,... 'NumSections',cic_order); fvtool(fir_comp); % 查看频率响应 ``` - **FPGA实现要点**： - 多级结构：CIC滤波器（积分+梳状）实现高效抽取 - 补偿FIR：修正CIC的通带衰减 - 位宽控制：每级增加log2(R^N)位防止溢出 --- ### **3. 时序关键路径优化** #### **(1) 并行处理结构** ```verilog // 四级流水线乘法器 reg signed [15:0] data_d1, cos_d1, sin_d1; reg signed [15:0] data_d2, cos_d2, sin_d2; always @(posedge clk) begin // 第1级：锁存输入 data_d1 <= data_in; cos_d1 <= cos_in; sin_d1 <= sin_in; // 第2级：部分积计算 partial_I <= data_d1 * cos_d1[15:8]; partial_Q <= data_d1 * sin_d1[15:8]; // 第3级：累加 // ... 组合部分积求和 // 第4级：输出寄存器 I_out <= final_sum_I; Q_out <= final_sum_Q; end ``` #### **(2) 跨时钟域处理** - 异步FIFO实现数据速率转换： - 输入速率：100 MSPS（与ADC接口） - 输出速率：12.5 MSPS（抽取8倍后） --- ### **4. 关键参数设计实例** 以LTE 20MHz带宽信号处理为例： | **参数** | **数值** | **说明** | |------------------|-----------------------|-----------------------------| | 输入采样率 | 61.44 MHz | 满足Nyquist采样率 | | 载波频率 | 15.36 MHz | 中频信号中心频率 | | 抽取倍数 | 8 | 输出采样率7.68 MHz | | CIC阶数 | 5 | 抑制镜像干扰>80 dB | | FIR抽头数 | 81 | 补偿CIC通带波动 | | 输出位宽 | I/Q各16位 | 满足72 dB动态范围 | --- ### **5. 资源消耗估算(Xilinx Zynq UltraScale+)** | **资源类型** | **用量** | **说明** | |------------------|----------|-----------------------------| | LUT | 12,300 | 主要用于滤波器结构 | | DSP48E2 | 48 | 乘法器+累加器 | | Block RAM | 18 | 存储滤波器系数和中间数据 | | 功耗 | 2.3W | 100MHz工作频率下 | --- ### **6. 校准与补偿技术** #### **(1) I/Q不平衡校正** - 校正矩阵： $$ \begin{bmatrix} I_{corrected} \\ Q_{corrected} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & \epsilon \\ 0 & 1+\delta \end{bmatrix}^{-1} \begin{bmatrix} I_{raw} \\ Q_{raw} \end{bmatrix} $$ 其中$\epsilon$表示正交相位误差，$\delta$为幅度不平衡因子 #### **(2) DC偏移消除** - 自适应算法： ```c // 伪代码示例 for(int i=0; i<1024; i++){ dc_I += I_data[i]; dc_Q += Q_data[i]; } dc_offset_I = dc_I >> 10; // 1024点平均 dc_offset_Q = dc_Q >> 10; ``` --- ### **7. 验证方法** #### **(1) 测试信号生成** ```matlab fs = 100e6; fc = 10e6; t = 0:1/fs:1e-6; test_signal = 0.7*cos(2*pi*1e6*t) + 0.3*sin(2*pi*2e6*t); % 复合基带信号 mod_signal = real(hilbert(test_signal).*exp(1j*2*pi*fc*t)); ``` #### **(2) 星座图验证** ```python # Python示例(使用AD9361评估板) sdr = adi.Pluto() sdr.rx_lo = 2.4e9 sdr.sample_rate = 10e6 data = sdr.rx() I = data.real Q = data.imag plt.scatter(I[1000:2000], Q[1000:2000], s=1) plt.title("I/Q星座图"); ``` --- ### **8. 典型应用场景** 1. **软件无线电(SDR)**：GNURadio中的数字前端处理 2. **雷达信号处理**：多普勒频移提取 3. **5G Massive MIMO**：256路I/Q数据实时处理 4. **医学成像**：超声相控阵波束成形 --- ### **关键挑战与解决方案** | **问题** | **解决方法** | |--------------------------|------------------------------------------------| | 正交失配 | 增加校准电路，采用IQMC(正交误差补偿)算法 | | 本振相位噪声 | 使用低抖动时钟源，增加PLL环路带宽 | | 滤波器群延迟 | 预计算延迟补偿值，添加时序对齐缓冲 | | 数据吞吐量瓶颈 | 采用AXI-Stream接口实现流水线并行架构 | 通过上述设计，FPGA可在保持低于2μs的延迟下，实现高达500 MSPS的实时I/Q分解处理能力。
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