正交调制与解调

为了提高频谱利用率,通信系统常采用正交调制。一般我们在教科书上看到的正交调制模型为:

 

I(t)为同相支路(I路)的基带信号,Q(t)为正交支路(Q路)的基带信号。I路信号与载波 相乘,Q路信号与载波 相乘,然后将两路乘积加起来作为发送信号s(t),即

 

。之所以Q路信号采用-sin是因为这样可以方便用等效复数基带模型来表示。接下来简要回顾一下等效复数基带模型。由于信道是模拟的,所以信道本身肯定不可能传输复数信号。输入信号包含相互独立的I/Q两部分,在理论分析上常用I(t)+jQ(t)来表示,即I路信号代表复数信号的实部,Q路信号代表复数信号的虚部,这就是正交调制的复数基带模型。如果我们将I/Q两路载波也用类似的方式表示为复数载波。则发送的信号实际上是复数基带信号与复数载波混频后的实部,即

 

与之相对应,接收端解调时需要采用下面的结构

 

注意到接收端解调时使用的I/Q两路载波需要与发送端一致,否则会造成解调错误。

好了,介绍完教科书上的内容,我们谈谈工程实现。笔者在工作中发现,实际在设计DDS查找表时,I路存储的为正弦波形,Q路存储的为余弦波形。这个事实上和我们在教科书看到的结构等效,因为I/Q两路载波均为周期信号,只要二者相位相对关系不变,波形表初相的选择并不重要。比如相对于 只是绝对相位落后了 ,但是两路载波相位的相对关系不变,所以二者等价。

如果我们改变I/Q两路载波相位相对关系会怎样呢?举一个例子,也有大量的设备中采用这种载波结构,显然其相位相对关系发生了变化。这种变化对于基带解调有哪些影响呢?答案是极性。为了说明这个问题,我们假设信号s(t)就是一个单载波信号,则经过混频器和低通滤波器之后,I路解调输出为,而Q路解调输出为。显然I/Q信号中包含了本地载波与接收载波之间的频率差信息。按照一般复数域基带处理惯例,输入信号被认为是I(t)+jQ(t),在这里为。如果对复数域基带解调信号进行FFT分析,则频谱在频率处出现峰值,该频率点反映了本地载波频率相对于输入载波频率的增量。为了调整本地载波频率使之与输入频率一致,需要在本地载波频率基础上减去该增量。这就与我们平时认为的频谱分析有些出入了,比如这个峰值出现在正频率部分,我们一般会认为输入信号频率比本地载波信号频率高,看起来我们需要增加本地载波频率,但事实上我们需要降低本地载波频率。

总之,无论I/Q两路载波相对相位的设计是I路相位超前Q路90°还是落后Q路90°,无论给载波设置多少数值的初相,只要发送接收统一就不会影响系统正常工作。但是,如果载波设计成这样,接收端复数域基带信号处理需要特别小心,而这种设计比较吻合教科书/论文中的理论分析。

 

### 正交调制解调基本原理 #### 正交调制的概念 正交调制是一种利用两个相互垂直(即相位差为90度)的载波来携带信息的技术。这种技术允许在同一频率上同时传输两路独立的信息流,从而提高了频谱利用率和数据传输效率[^4]。 具体来说,在发射端,输入的数据被分为同相信号(I)和正交互补信号(Q),这两个分量分别乘以两个具有相同频率但相位相差π/2(90°) 的正弦波形作为载波。这样就形成了所谓的I支路和Q支路: ```python # Python伪代码表示正交调制过程 def orthogonal_modulation(i_signal, q_signal, carrier_frequency, time): import numpy as np t = np.array(time) i_carrier = np.cos(2 * np.pi * carrier_frequency * t) q_carrier = -np.sin(2 * np.pi * carrier_frequency * t) modulated_i = i_signal * i_carrier modulated_q = q_signal * q_carrier return modulated_i + modulated_q ``` #### 解调过程 接收机接收到复合信号后,会再次将其分解成原来的I和Q成分以便进一步处理。这通常涉及同步检测或相干解调方法,其中本地振荡器产生的参考信号需精确匹配发送方使用的载波特性。一旦分离完成,就可以恢复初始的二进制序列[^2]。 对于解调而言,关键是能够有效地消除任何可能引入的干扰因素,比如多径效应造成的失真或是其他形式的噪声影响。为了实现这一点,现代无线通信标准往往采用复杂的算法和技术手段来进行信道估计、均衡以及错误纠正编码等工作[^1]。 #### 应用场景 由于其高效性和鲁棒性,I/Q调制广泛应用于各种类型的数字无线电系统之中,包括但不限于蜂窝网络、Wi-Fi路由器和个人卫星设备等。它不仅支持更高的吞吐量和服务质量,还使得设计更加灵活多样化的收发架构成为可能。
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