|
|||||||||
 |
|
||||||||
|
|
||||||||||||||
| . 网站首页 . 新闻 . 新品 . 方案 . 专访 . 活动 . DSP . EDA . 评测室 . 技术文库 . 会员区 . 商城 . 服务导航 . 邮购 . 资源 . | ||
 |
||
|
||
|
|||||
| 采用高级DSP技术分析宽频频谱 | |||||
作者：郭永球 文章来源：本站原创 点击数： 更新时间：2007-9-20  |
|||||
|
认识主要的信号处理架构，从而实现现代化频谱与信号分析系统？ 郭永球 现代频谱分析仪进入百花齐放的阶段，种种不同形式相继出现，特徵与价格存在很大的差异，对於不熟识频谱分析仪专用名词的人士要了解及比较不同级别分析仪的详细规格书实感困难，部份原因是常规的扫描分析仪及FFT分析仪的发展己依从非常不同的路线，目标在不同的应用范畴上，譬如传统扫描频谱分析仪已从初期阶段转向RF与微波系统测量，就以其采用模拟技术来讲，它能以下至次kHz区域的中等分辨带宽（RBW）的要求执行甚高频测量。
数字信号处理技术及尤其快速傅理叶变换（FFT）来自另一方向，受到所提供的模数转换器（ADC）技术的固有限制，包括在速度及动态范围上。直至最近，这种技术主要限於音频范围分析上，尤其在音响及振动分析。原因是这类分析根据於块状处理（即收集一块取样数据、处理、又收集下一块等等） ─ 相对於模拟系统的连续、贯通性质是截然不同的方法和另一类的术语。 其中一个主要限制是ADC所提供的动态范围，高质素的扫描模拟分析仪已能够有完全超过100dB的无寄生动态范围（Spurious Free Dynamic Ranges, SFDR）达数年之久，而至近来，ADC除了在很慢的取样速度外再无法与其他强大的对手竞争，这就是FFT分析仪主要被降级至音频范畴的原因。 一切改变实在急促，主要由於来自无线电通信团体的压力，以致具有SFDR高达100dB的16 bit ADC现在商业出售可至少有5MS/s的取样率；14 bit及90dB SFDR的至少有100MS/s，即使在GS/s取样范畴，10 bit及12 bit的ADC也渐渐有售，而这个趋势会加剧，对於DSP技术的要求实太大，往往在更高频率上。
图1∶传统扫频频谱分析仪的典型结构 频谱分析的好处显然在好几个领域上，这包括置换扫频分析仪内的传统RBW及视频带宽（VBW）滤波器，以至特性上得到重大改善；又引进FFT技术，改善测量速度，尤其在低的RBW。最近，引入实时宽带频谱分析技术，已准许首次进行宽带猝发模式信号的真正频谱分析，在通信与雷达系统中越来越多使用这些技术。而采用传统频谱分析仪量度这类信号是极为困难的。 传统的扫频频谱分析仪 这类结构（图1）当中最困难及昂贵的两部份是选择所需RBW的滤波器组和微波扫频本地振荡器（LO），标准的做法是采用1:3:10次序取得阔范围的RBW（10Hz、30Hz、100Hz、300Hz等，一直至3MHz及以上），这需要12个不同的RBW，而对於狭窄的RBW来讲，就呈现了一个非常困难的滤波器设计，而事实上，对於300Hz以下的RBW，转化数字技术是很普遍的，采用下变频至更低IF（比如4.8kHz），这正是具有窄RBW能力的频谱分析仪也很昂贵的原因。
图2里修改图1中最後的IF部份，从21.4MHz以後由某种形式的数字下变频器（DDC）代替，首先，IF需要在一个合适的取样率Fs下数化，在作出这选择之时，须考虑几个因数，包括ADＣ性能及反混叠滤波器的需求。取样率有必要进一步抽选（decimation），从而实现窄的RBW，以及继後的复合 ─ 变换（I2＋Q2），视频滤波及可选用对数转换，所有这些可以用硬体进行（如FPGA或ASIC），又或者以硬体与嵌入式软件混合方式进行。 图2中跟著ADC的复合混频器，打算提供固定的下变频，由IF（21.4MHz）至复合基带（I & Q），这可以用很简单的过程完成，尤其IF与取样频率之间有一个简单的关系（比如IF = Fs/4）。可以改变下变频频率，从而有某些其他好处，不过需要更多资源。
其中一个可行性是让提供者第一变频的扫频振荡器有一个很粗（宽）的频步。在高档仪器当中，这会是一个低相位噪声的合成器设计，具备数GHz的扫频及1Hz以下解析度，於是成为一个昂贵的设计。倘若合成器只需用来提供粗频步（1MHz）及幼扫频由数字IF提供（±0.5MHz少於1Hz频步）的话，就可以简化许多了。原则上这是很容易达成的 ─ 采用标准NCO下变频器技术，但是系统设计师须注意有关的限制，影响整个仪器的效能。 非实时与实时FFT分析仪 FFT是完备的数学运算，为频谱分析问题提供一个非常经济的解决方案，可视之为将时域的数据块转变成频域，或者视为一组滤波器。其响应取决於施加在时域数据上的加权量。图3展示某个32 point FFT连Kaiser加权例子的等效滤波器组。 对於某些应用来讲，只需要得到一块有限的取样数据，并使用比如嵌入式软件FFT在 慢时间＂转换它，这可应用於已知道信号存在於长期时间上。一般来讲，这种技术取决於一个再循环架构上，采用同一的处理组来执行FFT过程中的每一相继阶段。 对於更复杂信号来讲 ─ 随时间改变或有瞬变特徵，实时技术更切合需要，FFT处理能力跟得上输入数据的流程，无任何间隙，这就需要在处理能力上特别加强，因为取代循环架构，改用流水线处理，每一相继阶段都有专用的处理组，合成为流水线（图4）。 正如所料，以一个N阶段处理来讲（FFT size = 2N），吞吐速率是先前所讲的再循环过程的N倍。 对於实时系统，任何滤波也须顾及瞬时影响，因为稳定状态信号的假设是无效的（参看下面）。 日前我们只讨论有简单窗口的FFT架构 ─ 即是比如Kaiser及Blackman-Harris窗口是与FFT本身同一长度。这种方法的选择性及带频控制的程度颇受限制。正如从图3所见，简单的窗口虽可减低频谱旁瓣电平，但是唯一的代价是加宽了主瓣，於是对紧密分隔信号的选择性减少了及有效噪声带宽增加了。 现有的技术可以令滤波器造得更尖锐及更狭窄，在FFT之前采用多相（polyphase）滤波器组，取代采用时域数据的简单开窗较方法，便可令滤波效能得著改善。该技术越来越得到各方面的承认，在需求大型高质素滤波器组上确实有很高的效率；一般称此技术为 Weight Overlap and Add＂，或者是 PolyPhase DFT＂子集结构。图5所示为典型32库滤波器组，与图3相比下可清楚看见滤波形状的改善。 还有一种采用不同方法的奇妙处理形式，称为流水线频率变换（PFT），根据 树＂状结构、把频带连续分开及滤波，从而使宽带获得一个遂步更幼细的分辨度。其好处包括可以同时利用相继各级的输出 ─ 在不同频率分辨度上，以及能为不同频率库独立度身设计滤波器。此外，如不需要频谱上某频率库或组，只要从处理中把它们剔除，即导至有更大的效率。
不过，这要付上代价。首先，它需要更强大的处理能力，其次，在相对於时域中更大等待时间的频率需求高的选择性，对於测量瞬时信号这是很重要的。 扫描频谱分析仪 这里，正考虑一个中心点位於21.4MHz的5MHz带宽IF，把同一原理施行於有更高IF频率的更高带宽系统上。 首先关於取样率问题，按照Nyguist取样准则，Fs需至少是两倍的信号带宽，在实际当中，为要容许实际滤波器截止速率，这需要至少2.5倍，由此而产生的取样率至少12.5MHz及连同21.4MHz的IF中心频率，这是可行的做法，并且称为 欠取样＂（under-sampled）系统，因为取样率少於IF频率。
然而，这计划存有内在问题，首先，IF滤波器需有非常尖锐的截止，才能避开位於14. 27MHz及28.53MHz的混叠区域。其他不同频率计划是可以的，包括在取样率上；比如在27.12、28.53、64.2及85.6MS/s。取样率越高虽更容易解决模拟反混叠滤波器问题。但要牺牲快速ADC的潜在低SNR与SFDR，以及其他更高速的需求。图7展明以85.6MS/s取样情况。可见为中心於21.4MHz的反混叠滤波器取得的滤波过渡比起图6的方法更为容易。 下变频、抽选及滤波 图7方案的另一好处是IF现在完全等於Fs/4，换言之是非常便利，可以采用简单形式的下变频器来转换真正IF I&Q基带，这是采取半带（halfband）滤波器，以Fs/4下变频及抽选模式运作。图8以简化形式说明。 再回头看图2，继初始下变频後跟著某种形式的抽选滤波器结构，这会是混合数种不同类别的滤波器，包括级联积分器梳状滤波器（cascaded integrator comb, CIC），抽选FIR及多相架构。对於需有阔范围RBW值的频谱分析仪，比如由5MHz下至1Hz，就要求很高程度的抽选，关於此点，只须采用高阶CIC滤波器及跟著简单的Gaussian FIR滤波器 ─ 也可以有一些抽选，便很容易达成。 CIC滤波器最大的优点是高效率的 无乘法器＂架构，能有很高的整数抽选。图9所示为一个3级CIC例子。又发现一个5级CIC及跟著16或32库Gaussian FIR滤波器，对於单通道是一个很经济的架构。
采用Gaussian滤波器，部份原因是在典型模拟接收机里级联滤波器无论如何都趋向於一个Gaussian响应。但甚至更好的是Gaussian滤波器在频率选择性与瞬态响应之间提供很好的折衷方案。 在图10a及10b例子中，最坏情况的混叠侧瓣大约在-87dBc，对於高RBW值来讲是可接受的，因这电平在系统噪音电平以下。 典型扫频系统之结果 图11所示为一个完整扫频IF输出例子，包括功率与对数变换，以及系统噪声与量化的影响。 一个包含图2里所示所有DSP功能的完整核心经已在Xilinx XC2V1000 FPGA上实现，这包括所有控制及数据介面，其资源需求为∶
采用前端粗频步及幼数字扫频的扫描系统 正如上述所讲，如果幼扫频在数字IF进行及由微波合成器提供粗频步的话，前端电路就大为简化，如采用1MHz频步，在IF本地振荡器中使用±0.5MHz扫频，似乎很合理，可是，在RF与数字滤波器中却不准许有瞬时影响 ─ 由於突然的频率变化所造成。 图12说明标准扫频IF系统中首500个样本浮点仿真，而图13说明同一的跨距但采用1MHz粗频步与±0.5MHz的幼数字扫频，由1MHz频步造成的瞬时影响清晰可见，同是由数字与模拟滤波器填充时间所致。实际上在毛剌期间腐化了信号是不能复原的，故此，按实际情况来讲该系统是不可行的。 其中一个解决方案是扩大IF扫频，使到瞬变出现於±0.5MHz范围以外，图14说明这个影，已采用60％“过扫频”（over-sweep），使到数字IF扫频扩张至现在±800kHz，但在同一扫频速率上。毛剌仍存在但现在却可以抽出“好”的数据及再造出一个清洁的信号，对於所选的例子来讲，从每块76个样本中抽出48个，并且“联结”它们，结果就是乾净信号，如图12所见。 显然，需要更多的时间才完成一次扫频（在此例中多60%），此外，又因为需要额外处理数据抽取及时序问题而加添复杂性。另一个重要问题是在ADC之前一般采用某些形式的模拟带通前置滤波方法来减少来自刚好RBW滤波器外边大信号所造成的三阶互调影响，以1MHz频步系统而言，在ADC之前是必需有至少1MHz的平坦通带，此举会阻碍前置滤波器的使用，以至该种技术只可应用於成本比效能更重要的系统上。 就扫频分析仪而论，一般提供一系列的视频滤波器来减低显示的噪声，对於分辨RBW与VBW两滤波器之间的影响是很重要，从鉴别频率观点来看，Gaussian RBW设定频谱选择性及抑制带外信号，而从噪声观点来看，RBW滤波器设定等效噪声带宽（ENB），因此而定下了任何某个测量的噪声底。 VBW滤波器不参与这两种事情，因它工作於信号功率上。需用VBW滤波器来减低信号的噪声变化，如图15中所示的例子，可看见10kHz VBW滤波器没有改变响应的形状和平均噪声底，但却大大减低噪声变化，增加了检测那贴近噪声的小信号机会，减低扫频率至大约0.5×RBW×VBW的数字是有必要的（试比较没有VBW滤波情况下的0.5×RBW2之数字）。 VBW滤波器关键特性是其有效的ENB及瞬态响应，与RBW滤波器不同，频率阻带性能不是很重要。可以采用类似於RBW滤波器的架构，包括CIC及Gaussian滤波器，会得到一个阔范围的可能VBW值，在此情况下需要低阶CIC及少的FIR滤波器陶取点。 基於FFT及滤波器组的实时分析仪 FFT或滤波器组分析仪的RF前端所需的特性与扫频分析仪的不同，微波分析仪制造简单，虽然仍需要设定跨距，但频步可更加粗 ─ 视乎仪器的最少跨距。还有不是同样要求有线性频率扫描。 另一方面，ADC前面的RF级及IF级需要有合理的平坦响应，一直至仪器的最大跨距。任何幅度波动或滚降均会导致功率测量不准确，虽然可藉著校准或修正DSP内的数据来将之改善。但要取得很阔的RF带宽就困难了。普遍考虑的是，FFT分析仪有的准确性比最佳扫频分析仪低主要因为後者在首次变频之後维持在一个固定的中心频率上。 当大小信号同在FFT通带内时，ADC上所需的阔输入带宽便造成了另一问题。与扫频系统不同，这是没有前置滤波器阻止大信号的IMD 3互调产物去限制动态范围，以扫频系统来讲，在信号扫掠过RBW滤波器之时是可以调节RF链路的动态增益。而在FFT系统来讲，增益须设定在固定值上 ─ 由最大带内信号决定。此举造成了动态范围中可能被削减。 FFT上有一个交叉点开始超越扫频系统，因为增益切换的影响造成的瞬变看似振荡器相位噪声。 FFT技术的整个课题涉及大量多种演算法，是可编程DSP要实施的，都是很容易在数款COTS ASIC上实现的。 ─ 这里打算局限於宽带，流水线硬体方案的讨论上，尤其那些适合於用FPGA实现的方法。 宽带实时FFT频谱分析仪设计师面对的其中一项挑战是如何使到显示结果与高质扫频分析仪相似，设计师有三个基本参数去控制有效的RBW，分别是取样率（Fs），变换大小（K）及窗函数（如均匀、Blackman-Harris、Gaussian等）。此外，过取样程度对实时应用可是重要的。 取样率将决定可显示的最大瞬时频率跨距，对於复杂取样率的Fs，最大跨距也是Fs。然而，在已定的实际滤波器截止速率下，有效显示跨距（即包含可接受的低频率混叠程度）一般会低於Fs。典型数值大约为80%，不过，如FFT之前的数字（非模拟）滤波器限制了带宽的话这可以更加之高。 变换大小（transform size）以K点表示，决定频率点的间隔Fs/K，另一种途径去看它，是注意更幼细的频率分辨度需要更长时间的样本（更多点），显然对於可执行FFT的实际大小是有一个限制，取决於取样率、存储器带宽及可用的晶片。还有，在直觉上是有小的数值试图显示超过约1000点的。故此，变换上一般在高至2048点的范围。 视窗就是确定有效滤波器形状和瞬态响应。以实时FFT系统来讲，对於扫频式频谱分析仪的滤波器讨论亦同样可以应用，试想像一下FFT为分组处理，涉及於稳定状态的信号。然而，对於实时系统及瞬变信号，不同滤波器的效果亦同样应用在扫频式或基於FFT的分析仪身上。
视频滤波及分组平均法 一个FFT处理的输出，与扫频分析仪一样，因著系统热噪声及量化效应的关系出现有相关的噪声，故需要有某种形式的平滑；这类似於扫频式系统中的视频滤波器。理论上是可以在FFT之後放置视频滤波器，一种方法是在形成幂数（I 2+ Q 2）之後把一帧FFT通过视频滤波器，由於视频滤波器输出的取样率会被抽选，就有必要用一个大的FFT长度作为开始，对於很窄的VBW及高的抽选值就不切实际了。另一方法在数个FFT帧上滤出每一频率库，这可以用N帧加权平均法取得。 然而，最简单方法是利用分组平均法或滑动视窗平均法把N组平均，前者最容易计算及产生与更复杂形式滤波非常相似的结果，尤其是采用二次幂的分组平均法最为容易。因它只涉及幂数的加法和二进数移位便取得除数。 评估一般的实现情况 ─ 根据在Xilinx FPGA上实际的 place and route＂ ─ 是有帮助的，以下的资源施加至1024点窗口FFT，包括复合下变频，输入缓冲，分组平均至256帧及32 bit浮点输出，ADC速率在14 bit下达至105MS/s。 要达至这要求，需从一枚Xilinx X2V3000 FPGA（速度级数－5）取得以下资源∶ 结 尾 本文已综览各类不同频谱分析仪，特别著重於宽带及实时系统方面，也结与一些实用例子，以FPGA元件实现之下，完成基於DSP的系统。 由於在制造FPGA元件及DSP架构上有重大的进展，现在可用这种方法来实现现代分析仪的核心处理需求，范围由最简单的扫频数字IF处理至最复杂的基於实时滤波器的分析仪。 |
|||||
| 欢迎点击进入：TI德州中文网 (国内唯一针对TI应用的中文技术网站) 文章录入：admin 责任编辑：admin | |||||
| 【发表评论】【加入收藏】【告诉好友】【打印此文】【关闭窗口】 | |||||
| 最新热点 | 最新推荐 | 相关文章 | ||
| 基于DSP的电子节气门PID控制 基于DSP的多路音/视频采集处… 低功耗实时可编程DSP数字助听… 基于DSP+CPLD的断路器智能控… 基于DSP+CPLD的交流电机调速… 基于DSP的分布式微机保护测控… 基于DSP的语音实时变速系统设… 以ARM和DSP嵌入式系统为核心… 基于双DSP的运动目标智能跟踪… 高性能定点DSP位处理单元(BM… |
| 网友评论：（只显示最新10条。评论内容只代表网友观点，与本站立场无关！） |
| | 设为首页 | 加入收藏 | 联系站长 | 友情链接 | 版权申明 | 网站公告 | 管理登录 | | |||
|
