【教程4＞第5章＞第15节】基带数据延迟模块FPGA实现

已于 2025-01-20 23:32:51 修改
阅读量88 收藏 1
点赞数 1
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 基带数据 延迟模块 FIFO 教程4
于 2025-01-20 23:26:17 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ccsss22/article/details/145269347
版权
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【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。
【教程4＞第6章＞第23节】基于FPGA的MMSE信道估计与均衡系统实现3——R_HH=(received_pilotXreceived_pilot‘)导频共轭相乘计算
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-20 166
在上一个课程中，我们总计了MMSE信道和均衡算法所需要的五项工作。第一：sigma = 10^(SNR/10);第二：R_HH = (received_pilot * received_pilot');第三：R_HH_LS_LS = (received_pilot * received_pilot' + beta/sigma);第四：h_mmse= R_HH * inv(R_HH_LS_LS)* H_ls;第五：时序规划在本小节，我们将通过FPGA实现第二项工作。
OFDM接收机学习-第二章 符号同步模块FPGA的实现
g_125487的博客
01-13 1129
第一章根据短序列的周期性以及延迟相关并长度保持算法进行了判断新数据分组到来的判断。输出的结果就是根据输入给与一个大概位置的有效标志，之后更加精确的判断交给后面的其他模块。因为本实验只使用了一个载波，所以不需要进行载波同步，直接进入符号同步，符号同步会充分利用短序列，燃烧最后价值。消除空闲间隔，输出长序列以及有效数据。理解教材公式，做好数据控制，验证数据计算。实际上板需要结合实际更新阈值等数据。代码参考教材：基于xilinx FPGA的OFDM通信系统基带设计。
OFDM接收机学习-第一章 分组检测模块FPGA的实现
g_125487的博客
01-11 1299
ofdm发射机信号最终是发出来了2路8位的时域信号，分别是8位实部和虚部。最终的话通过板子验证发射机与接收机之间的正确通信，因此涉及到不同时钟域作用下的信号首先就要考虑信号的同步问题。如何在有噪声的情况下基本正确找到帧头也就是前导码，正确找到前导码也就意味着正确找到了数据域，才能完成两个时钟域之间的正常通信。理解教材公式，做好数据控制，验证数据计算。实际上板需要结合实际更新阈值等数据。
★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合开发入门与进阶X例——目录
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-29 5178
1.71024QAM调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.6256QAM调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.616QAM调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.732QAM调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.564QAM调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.1ASK调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.2FSK调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。
探秘基带算法：从原理到5G时代的通信变革【十】基带算法应用与对比
凳子花❀的博客
03-03 1334
在 5G 通信中，信道编码与调制解调技术是保障通信质量和数据传输效率的关键。Polar 码凭借其优异的纠错性能和较低的实现复杂度，被选定为控制信道的编码方案，如在物理广播信道（PBCH）、物理下行控制信道（PDCCH）和物理上行控制信道（PUCCH）中发挥着重要作用。在 PBCH 中，Polar 码用于传输系统广播信息，这些信息包含了小区的基本配置、系统带宽等关键参数，对于用户设备（UE）接入网络至关重要。Polar 码通过信道极化现象，将信道划分为几乎无噪的子信道和完全噪声的子信道，然后在无噪的子信道上传
Xilinx FPGA IP内核实战：OFDM基带处理及持续集成
weixin_42515340的博客
10-08 1852
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本项目介绍了一组专为Xilinx FPGA设计的IP内核，它们是预先设计并经过验证的硬件功能模块，能够实现数据处理、通信协议等系统功能。其中，OFDM基带的IP内核集成了正交频分复用技术，包括FFT、IFFT等数字信号处理算法。项目目前可能还在开发中，存在潜在的错误和不稳定性，需要注意进行充分的评估和测试。特拉维斯CI被用作持续集成工...
《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
06-03 311
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
05-29 770
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 1109
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 1176
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 93
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
05-24 638
【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
06-03 206
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

fpga和matlab

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值