5、无线通信中的射频架构与天线技术解析

无线通信中的射频架构与天线技术解析

1. 窄带和宽带PMR的接收架构

在无线通信系统中,接收架构的选择对于信号处理和性能至关重要。对于窄带专用移动无线电(NBPMR),由于双相邻和更高阶信道无法在数字域进行滤波,为降低模数转换器(ADC)的功耗,部分相邻信道的滤波会在模拟域完成。当需要高动态范围时,ADC的功耗较高,这也解释了数字滤波在NBPMR终端中使用相对较少的原因。

1.1 架构选择
  • 低中频和直接转换架构 :在低中频和直接转换架构中,所有接收滤波功能都在ADC之前完成。这意味着在几乎所有接收路径中都必须保持高动态范围以处理所有干扰信号。同时,基带滤波器需要满足高线性度、对远距离干扰源的高衰减以及高稳定性等严格约束条件。由于这些要求极具挑战性,据了解,这些架构并未用于NBPMR。
  • 传统超外差架构 :传统超外差架构在NBPMR中很受欢迎。滤波通常在中频(使用晶体滤波器技术)、基带和数字域之间分配。信号在接收路径中传输得越远,干扰信号就被过滤得越多,并且可以对信号进行增益调整。晶体滤波器能够在50 - 100 MHz的中心频率下达到足够的品质因数,使得第一混频器的镜像频率足够远以便被过滤,从而无需镜像抑制混频器,降低了功耗。由于晶体滤波器的频率过高无法进行采样,信号会被转换为第二中频,该中频可以为0 Hz。在第二中频处可以添加额外的滤波以降低ADC的动态范围。由于功耗惩罚较低且镜像频率接近有用频段,第二混频器通常采用镜像抑制技术。

以下是不同接收架构的特点对比表格:
| 架构类型 | 滤波位置 | 动态范围要求 | 适用

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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