天堂中文在线观看视频,亚洲男人的天堂av,精东影业在线观看,亚洲成a人无码

毫米波頻譜技術(shù)具備龐大的潛力，但也為裝置製造廠商帶來了設(shè)計上的許多挑戰(zhàn)。本文說明如何透過以Zynq RFSoC為基礎(chǔ)的數(shù)位基頻的建模與模擬，來進行毫米波RF電子設(shè)計驗證。

。

新興的5G網(wǎng)路能夠在毫米波（millimeter wave）頻譜運作，代表著這些5G網(wǎng)路比起4G網(wǎng)路能夠乘載更多資料、速度更快、延遲更低。毫米波頻譜技術(shù)具備龐大的潛力，卻也為裝置製造廠商帶來了設(shè)計上的挑戰(zhàn)。舉例來說，由於空氣和其他物體的因素，毫米波頻譜的訊號比起較低頻率的訊號更容易衰減。

我和同事們開發(fā)了具特殊RF電子硬體的射頻前端，它透過波束成形使毫米波訊號功率聚集，因此能夠克服訊號的衰減。我們的設(shè)計包含了多使用者的多輸入多輸出系統(tǒng)（multi-user, multiple-input and multiple-output；MU-MIMO）技術(shù)。

為了要測試和說明這些設(shè)計，我們在MATLAB和Simulink實現(xiàn)了自己的數(shù)位基頻（圖1）。我們藉由採用Wireless HDL Toolbox（無線通信硬體描述語言工具箱）提供的LTE黃金參考模型，並且使用HDL Coder（硬體描述語言轉(zhuǎn)碼器）將模型部署到Zynq UltraScale+ RFSoC板子上來加速實現(xiàn)流程。這個方法省下我們工程團隊至少一年的精力，而且讓我自己能夠完成實現(xiàn)流程而不需要雇用額外的數(shù)位工程師。

圖1 : Simulink內(nèi)的LTE數(shù)位基頻接收鏈路模型。

數(shù)位基頻的建模與模擬

Wireless HDL Toolbox提供的開箱即用黃金參考LTE模型支援了一些關(guān)鍵的功能，像是主資訊區(qū)塊（Master Information Block；MIB）的解碼。我使用這些功能來建立一個客製的類4G的OFDM收發(fā)鏈路（transceiver chain），將增強加到既有時間回復(fù)、載波回復(fù)、以及等化。

透過Wireless HDL Toolbox的簡易通道模型來模擬這個收發(fā)鏈路。這樣的模擬可以對多種雜訊等級的符號錯誤率（symbol error rate；SER）和誤差向量幅度（error vector magnitude；EVM）等度量值進行評估與視覺化來檢驗基頻模型（圖2）。

圖2 : 以EVM（左）和SER（右）作為信噪比（signal-to-noise ratio；SNR）函式的圖示。

將基頻實現(xiàn)於Zynq RFSoC硬體

藉由Simulink模擬驗證過數(shù)位模型之後，使用硬體描述語言轉(zhuǎn)碼器（HDL Coder）從模型產(chǎn)生RTL程式碼，並將程式碼部署到Zynq UltraScale+ RFSoC ZCU111板。自動產(chǎn)生的程式碼有效率且可讀。接著，在Zynq板上的FPGA執(zhí)行數(shù)位迴接測試（loop-back test），讓發(fā)射輸出直接傳送回到接收鏈路來驗證實現(xiàn)結(jié)果。

在這些測試之後，再進行結(jié)合了板子上類比對數(shù)位（analog-to-digital；ADC）和數(shù)位對類比（digital-to-analog；DAC）轉(zhuǎn)換器的類比迴接測試（圖3）。

圖3 : 描繪了以HDL實現(xiàn)的帶RF Pixels無線電前端的數(shù)位基頻完整系統(tǒng)圖。

在這裡，我可以執(zhí)行完整的板對板（board-to-board）測試，並且探索RF減損（impairments）的結(jié)果、使用MATLAB來分析從板子捕捉到的資料、產(chǎn)生星座圖（constellation plots）、評估演算法的增強來解決減損問題。

快速的設(shè)計疊代

以前，我使用的是較為傳統(tǒng)的工作流程，由一個RTL團隊來實現(xiàn)系統(tǒng)團隊產(chǎn)生出來的設(shè)計。這種工作流程的疊代通常要花費一段很長的時間；可能會需要幾週來實現(xiàn)一個演算法或重複測試演算法的變更。透過MATLAB和Simulink的疊代就快了許多，就算無法當(dāng)天完成，大概也只需要幾天的時間就可以實現(xiàn)及重新測試一個增強的功能。

舉一個例子，我注意到當(dāng)系統(tǒng)在剛開始沒多久的時候執(zhí)行狀況良好，但位元錯誤率（bit error rate；BER）會隨著時間持續(xù)上升。為了診斷這個問題，我從ADC取得啟動之後各個時間區(qū)間的資料，並且在MATLAB進行分析。星座圖清楚顯示執(zhí)行狀況是如何隨著時間退化。

我判斷這個現(xiàn)象與取樣頻率的偏移（sampling rate offset）有關(guān)，導(dǎo)致在LTD架構(gòu)的循環(huán)前綴（cyclic prefix）區(qū)域之外的逐漸漂移。我執(zhí)行一個演算法變更來追蹤主要的同步訊號。我透過模擬來驗證了這個修正，接著把它實現(xiàn)到板子上，可以看到不論系統(tǒng)運轉(zhuǎn)了多久的時間，BER還是維持在低點（圖4）。

圖4 : 星座圖描繪的衰退的性能（左上），板對板測試（右上），以及空中傳輸測試（下）。

稍後，我發(fā)現(xiàn)一個IQ增益與相位不平衡的問題。雖然我們以為已經(jīng)對系統(tǒng)做了適當(dāng)校正來處理IQ不平衡，不過我發(fā)現(xiàn)校正參數(shù)值其實並不正確。又再一次，我分析了MATLAB擷取到的資料，接著在MATLAB執(zhí)行快速的強力搜尋（brute-force search）來找出可以修正這個問題的合適的校準(zhǔn)值。我在幾分鐘之內(nèi)就可以更新Simulink模型來實現(xiàn)變更，也產(chǎn)生程式碼在即時硬體上驗證這個修正。

計畫之中的提升

我們正在準(zhǔn)備數(shù)位基頻的5G版本，並且正著手?jǐn)U展我們的RF技術(shù)以符合O-RAN聯(lián)盟（O-RAN Alliance）針對開放式無線電接取網(wǎng)路制定的規(guī)格。為我們的設(shè)計提供O-RAN介面，讓我們可以在持續(xù)改善性能及增加新功能的同時，也很容易地將我們的IP與其他系統(tǒng)整合。

（本文由鈦思科技提供；作者Matthew Weiner任職於RF Pixels公司）