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射频工程师进阶—MATLAB零中频缺陷影响仿真

1年前浏览337

零中频架构是将基带直接变为射频,与超外差方案相比,减小了中频和本振射频电路、中频滤波器等的使用,因此零中频架构收发信机具有体积小、功耗低、便于集成等优点。

零中频的缺点也很明显,在前文都讲过,DC-offset,IQ不平衡等等。因为零中频架构方案的原因我们也很难从频谱仪上看到很多的问题。就拿典型的AD9361来说,很多数据很难从射频的角度去量化,导致很多人其实看不懂手册。今天用MATLAB仿真来看一下零中频各种缺陷,量化数据。

这些数据意味着什么

今天通过仿真带你来解读这些数据。


设计架构简单,从IQ到射频,再从射频回到IQ。

  1. 先讲个公式

IM3 (dBm) = 3Pin (dBm) – 2IIP3 (dBm) + G (dB)
= 3Pout (dBm) – 2IIP3 (dBm) –2G (dB)
= 3Pout (dBm) – 2OIP3 (dBm) 

(下文计算会用到)

  1. 参数预置(按照9361的设定)

Available power gain: 10 dB

Local oscillator frequency: 2 GHz

I/Q gain mismatch: 0.1 dB

I/Q phase mismatch: 0.1 dB

LO to RF Isolation: 90 dB

Noise Floor: -157 dBm/Hz

IP3: 0 dBm

  1. 先将IQ不平衡置为0

从仿真结果看IM3为-69dBm,没有镜像频率。

按照公式算3Pout (dBm) – 2IIP3 (dBm) –2G (dB)结果相符。从这个结果看要保证发射邻道指标合格,输出信号幅度要控制在合理的范围。

  1. 将IQ分别置为9361的不平衡系数0.1

在-1M和-1.5M出现镜像。

根据公式可以计算镜像抑制约为45dB,仿真结果符合。

相位不平衡同样的方法仿真,此时设phase偏差0.2deg

镜像抑制是53dB

两种IQ不平衡叠加的仿真结果,可以看到幅度不平衡影响较大。与上文幅度不平衡结果相似。

回头看AD9361的手册

就知道这三个数据是相互关联的。


来源:射频通信链
电路MATLABUM控制
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-07-28
最近编辑:1年前
匹诺曹
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射频进阶——数字预失真DPD过程解析

刚工作时,觉得拿1个W已经很多了,当时听大佬说做纯射频最多2W多,但是做DPD,不是很牛逼的那种,一年100W,牛逼的200个W,当时真的是开了我的眼界。所以我一直认为射频工程师的最高进阶,是DPD,因为结合了算法处理,一下子就拉开了与普通射频工程师的差距。今天就来认识一下DPD,看看它到底有多神秘,贵在哪.DPD1.DPD原理DPD预失真就是人为地加入一个特性与包括功放在内的系统非线性失真恰好相反的系统,进行互相补偿,不存在稳定性问题,并有较大的频带宽度。功放的特点功放在宽带信号下,有记忆效应(我们看到的左右不对称)功放模型的建立基于以上两点,然后就是建立预失真模型,看了很多论文,发现大家用的都是记忆多项式模型公式很复杂吧不用记住它,只需要知道它是一个和上一次计算结果有关的公式就可以。然后KQ是线性阶数,和记忆深度。现在来看一看DPD仿真模型DPD到底是怎么实现运行的?反推了一下模型的建立过程。首先做DPD需要知道功放的输入输出数据(以实测数据为准,一般取五次到七次互调)。然后根据数据选择训练深度和模型。(看资料,这里可以根据经验调整)把模型数据输入到DPD模型里,将DPD模型数据送到修正模型里继续修正,再与DPD模型迭代。把迭代出PA模型的系数矩阵导出,RF导入并使用该系数矩阵进行系统级模拟。DPD做好了。总结,DPD算法处理过程看似很难,其实就是功放模型的导入和矩阵的迭代运算。矩阵的迭代算法基本都采用相同的算法(根据算力和存储空间评估选择),可能最难实现的过程是代码移植和实现吧。(反馈射频通道的硬件电路也很重要)来源:射频通信链

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