《TigerSHARC处理器技术及其应用 教学课件 ppt 作者 冯小平 第7-9章 第9章》由会员分享，可在线阅读，更多相关《TigerSHARC处理器技术及其应用 教学课件 ppt 作者 冯小平 第7-9章 第9章（143页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、,第9章 TS系列DSP系统设计实例,9.1 通信信号参数估计的例子 9.2 脉冲分选的例子 9.3 通信信号监测系统设计实例 9.4 链路口耦合构成多处理器系统 9.5 多DSP系统的设计实例,9.1.1 基于高阶循环累积量的载频估计 在移动无线通信信道中，由于存在传播延时及多普勒效应，信号的载波会出现偏移。如果检测器是相干的，那么接收机就必须估计这种载波偏移。盲前向载波偏移估计方法对于解决突发模式传输和高效率调制中的同步问题是非常有潜力的，因为它不需要很长的捕获时间，而且不需要那些浪费带宽的训练序列。因此，盲前向载波偏移估计方法经常应用于广播网络的同步，以及那些匹配滤波器前面的粗载频偏差估
2、计环节。,9.1 通信信号参数估计的例子,这里利用接收序列的高阶循环统计量来完成数字通信信号的盲前向载波偏移估计。接收机接收的信号可以表示为,(9.1-1),定义x(n)的四阶共轭时变相关为,(9.1-2),其中。将x(n)带入上式可得,(9.1-3),(9.1-4),9.1.2 通信信号参数分析的硬件及软件实现 通信信号参数分析的硬件组成如图9.1-1所示。这是一个零中频接收机，接收的射频信号通过正交混频器下变频到直流，本振是一个固定的自由振荡器。由于没有使用锁相本振，因此接收信号和本振的频率与相位必然存在一定的偏差。IQ两路基带信号送到AD进行量化，经过FPGA缓存后，送给DSP进行后续处
3、理，其中包括对残留的载波频率偏差估计等。,图9.1-1 通信信号参数分析硬件组成,下面给出在VisualDSP+5.0环境中实现基于高阶循环累积量的载频估计算法。 在实际硬件实现中IQ数据由AD量化得到，在这里为了程序的完整，首先产生了一段模拟数据。程序如下所示： #include #include #include #include #include “FFTDef.h“,#define M 1024 /数据长度 #define RAND_RANGE 2147483647.0 /rand函数产生随机数的范围 #define PI 3.1415927 #define SNR 5 /信噪比dB
4、#define N_FFT 1024 /FFT的点数 #pragma align 4096 complex_float c40M; /四阶共轭时变相关 #pragma align 4096 complex_float sM; /已调复信号 #pragma align 16 float twiddlesMAX_FFT_SIZE = #include “twid1k_m.dat“ /FFT旋转因子 ;,float C40_AmpM; /循环四阶累积量幅度，为了方便绘图，将以下三个变量设为全局变量 float alfaN_FFT; /循环频率 float S_AmpM; /s的FFT幅度 exter
5、n void FFT32(float inbuf, float outbuf, int size, int realOrComplex); /FFT函数声明，参见VisualDSP+ /平台自带的例子 int main( int argc, char *argv ) int N; int *sc; /二进制符号序列,float fs; /采样率Hz float fc; /载频Hz float sr; /符号速率Hz int i, j; float theta, rayleigh; /相位，Rayleigh噪声 complex_float c20; float sigma; /高斯白噪声方差 i
6、nt N_FFT_2; complex_float SM; /s的FFT结果 complex_float C40M; /循环四阶累积量 float fMax; float fe; /载频偏差的估计结果,fs = 320; /采样率Hz sr = 45; /符号速率Hz fc = 20; /载频 Hz N = M*sr/fs+1; /计算二进制符号的个数 sc = malloc (N*sizeof(int); /为二进制符号分配空间 if (sc = NULL) /为二进制符号分配空间失败则终止 return -1; for (i = 0; i N; i+) /产生二进制符号序列 sci = (
7、rand()%2)*2-1; ,for (i = 0; i M; i+) /过采样以及调制 j = (int)(i*sr/fs)+1; theta = 2*PI*fc*i/fs; si.re = scj*cos(theta); si.im = scj*sin(theta); sigma = sqrt(0.5 / powf (10.0, SNR/10.0); for (i = 0; i M; i+) /叠加高斯白噪声 theta = -2*PI*rand()/RAND_RANGE; rayleigh = sigma*sqrt(-2*log(rand()/RAND_RANGE); si.re =
8、si.re + rayleigh*cos(theta); si.im = si.im + rayleigh*sin(theta); ,/对s进行FFT FFT32(float*)s, (float*)S, N_FFT, COMPLEX_DATA); N_FFT_2 = N_FFT1; for (i = 0; i N_FFT_2; i+) /求频谱幅度，FFT结果平移 S_Ampi = cabsf (Si+N_FFT_2); S_Ampi+N_FFT_2 = cabsf (Si); for (i = 0; i M; i+) /计算四阶共轭时变相关 c20 = cmltf (si, si); c4
9、0i = cmltf (c20, c20); /对四阶共轭时变相关进行FFT FFT32(float*)c40, (float*)c40, N_FFT, COMPLEX_DATA);,for (i = 0; i N_FFT_2; i+) /求频谱幅度，FFT结果平移 C40_Ampi = cabsf (C40i+N_FFT_2); C40_Ampi+N_FFT_2 = cabsf (C40i); for (i = 0; i N_FFT; i+) /循环频率 alfai = (i-N_FFT_2)*fs/N_FFT; fMax = 0; fe = 0;,for (i = 0; i fMax) f
10、Max = C40_Ampi; fe = i; fe = 0.25*(fe-N_FFT_2)*fs/N_FFT; /载频偏差估计 printf (“fe = %fnHz“, fe); /打印载频偏差估计值 return 0; ,首先，程序中产生了一个信噪比为5 dB的BPSK信号，存放在数组s中，对其进行谱分析，结果存为S。BPSK信号频谱的幅度为S_Amp，将其频谱用VisualDSP+ 5.0的绘图功能绘制出来。对图形进行配置的方法如图9.1-2所示，在Plot Configuration中选择X-Y Plot，X坐标选择变量alfa，Y坐标选择变量S_Amp。最终绘制的结果如图9.1-3
11、所示，可以看出从这里恢复其载频是不容易的。,然后，程序中计算四阶共轭时变相关c40；最后，程序调用函数FFT32()计算循环四阶累积量。FFT32( )是进行快速傅立叶变换的函数，是VisualDSP+ 5.0环境中的一个例子，可以在安装目录下找到，限于篇幅，不在这里写出。程序运行完成后，同样可以通过绘图功能将循环四阶累积量的幅度画出来，如图9.1-4所示。可以看到在5 dB的信噪比下，BPSK信号的载频仍然可以清晰地出现在4fe的地方。 程序在最后进行载频偏差估计，结果保存在变量fe中，经printf函数打印出来。,图9.1-2 图形绘制设置,图9.1-3 信噪比为5 dB的BPSK信号频谱
12、,图9.1-4 信噪比为5 dB的BPSK信号循环四阶累积量幅度,9.2 脉冲分选的例子 9.2.1 PRI变换 在对雷达信号的侦察中，脉冲到达时间(TOA)是一个比较可靠的描述脉冲特性的参数。与脉冲的频率和脉宽这两个参数不同，TOA无法直接用于雷达信号的分析，而是将一组脉冲联合起来估计脉冲的脉冲重复间隔(PRI)。真实的情况往往比较复杂，多部雷达的信号经常会在同一个观察周期内到达接收机，那么这些雷达脉冲的TOA就会交织在一起，这时候对PRI的估计就变得很困难，如图9.2-1所示。较早的方法是对TOA进行自相关分析，但是自相关分析会出现谐波。为了弥补这个缺陷，本文介绍一种PRI变换算法，该算法
13、是将脉冲序列的TOA差值变换到一个谱上，由谱峰位置估计脉冲序列所对应的PRI值，该谱也称为“PRI谱”。,图9.2-1 脉冲交织的示意图,设脉冲的到达时间用脉冲前沿的时间来表示。令tn(n = 0, 1, 2, , N-1)为脉冲的TOA，其中N为采样脉冲数。由于这里只考虑TOA这个单一参数，可以把脉冲序列模型化为单位冲激函数的和，即,(9.2-1),然后对g(t)进行积分变换，即,(9.2-2),其中，0，这种算法称之为PRI变换算法。|D()|给出了一种PRI的谱图，在代表真PRI值的地方将出现峰值。,将式(9.2-1)代入式(9.2-2)，得,(9.2-3),9.2.2 脉冲分选硬件和软
14、件实现 在对雷达脉冲进行分选的设计中，主要包括以下硬件：脉冲描述字(PDW)形成FPGA、分选DSP等。其硬件框图如图9.2-2所示，输入信号为视频脉冲和瞬时频率，进入分选FPGA，在分选FPGA中把瞬时频率、TOA、脉冲宽度(PW)等形成PDW，分选FPGA将所形成的PDW通过DMR0发送给分选DSP，在DSP中进行信号的分选工作，生成分析结果。,图9.2-2 信号分选模块的构成,下面给出在DSP中进行信号分选的部分代码。在VisualDSP+ 5.0环境中实现前面的PRI变换算法，在实际硬件实现中TOA数据由FPGA测量得到，通过DMA送给DSP。在这里为了程序的完整，程序首先用SignalSimu()函数产生了一段模拟数据。程序如下所示：,#include #include #include #include #define MAX_PRI 25000 /最大的PRI #define HIST_BINS 2000 /直方图格子的数量,#define PRI0 1300 /序列1的PRI #define PRI1 900 /序列2的PRI #define PRI2 70
