OPISIS_LAB7

Основы построения инфокоммуникационных систем и сетей Лабораторная работа №7

Изучения эффектов искажения в приемной аппаратуре

Цель работы: Изучение искажений в приемной аппаратуре и их цифровой

компенсации.

Порядок выполнения работы:

1)Изучение механизмов искажений типа «смещение нуля», «амплитудный дисбаланс», «фазовый дисбаланс»;

2)Изучение модели влияния искажений на качество приема при разных архитектурах приемника;

3)Изучение способов компенсации искажений такого типа.

Введение

Обработка сигналов в режиме IQ широко используется в современных приемниках связи. Однако все архитектуры приемников с IQ-обработкой страдают от проблем, связанных с рассогласованием амплитуды и фазы в их ветвях. Дисбаланс IQ является обычным явлением в схемах аналогового внешнего интерфейса и приводит к дополнительным искажениям сигнала.

Приемники прямого преобразования с подавлением зеркальной частоты для обработки IQ довольно популярны в современных конструкциях входных частей РЧ-приемников. Приемники прямого преобразования предпочтительнее обычных супергетеродинных приемников, потому что они не требуют отдельной фильтрации сигнала. В приемнике прямого преобразования принятый сигнал усиливается и фильтруется на основной полосе частот, а не на некоторой промежуточной частоте. Приемник прямого преобразования, показанный на рисунке 1, полностью подавляет полосы изображения только при соблюдении следующих двух условий:

1)гетеродин, настроенный на желаемую радиочастоту, должен генерировать косинусоидальные и синусоидальные сигналы с разностью фаз ровно 90°.

2)усиление и фазовые характеристики I и Q ветвей должны точно совпадать. На самом деле аналоговые компоненты во внешнем радиочастотном интерфейсе несовершенны, и, следовательно, удовлетворить эти требования невозможно.

Рисунок 9.2 – Модель ухудшения в РЧ-части

внешний интерфейс. Следующая модель ухудшения качества РЧ-приемника,

реализованная в Matlab, состоит из двух этапов. Сначала он вносит IQ-дисбаланс во входящий комплексный сигнал, а затем добавляет смещения постоянного тока к синфазной и квадратурной ветвям. Подробности отдельных подфункций для модели дисбаланса IQ и модели смещения постоянного тока описаны в следующих разделах. Сначала обсуждается модель ухудшения смещения постоянного тока и ее компенсация, а затем моделирование и компенсация ухудшения IQ.

Программа 1: receiver_impairments.m: функция добавления искажений

приемника RF

% DC biases associated with each I,Q path are represented by dc_i and dc_q. k = iq_imbalance(r,g,phi); %Add IQ imbalance

z = dc_impairment(k,dc_i,dc_q); %Add DC impairment

2 Смещения постоянного тока и компенсация

Модель ухудшения радиочастот на рисунке 2 содержит два типа ухудшений,

а именно дисбаланс IQ и ухудшение смещения постоянного тока. Смещения постоянного тока dci и dcq на ветвях I и Q просто моделируются как аддитивные факторы входящего сигнала.

Программа 2: dc_impairment.m: Модель для введения смещений постоянного тока в ветвях IQ.

function [y]=dc_impairment(x,dc_i,dc_q)

%Function to create DC impairments in a complex baseband model

%[y]=iq_imbalance(x,dc_i,dc_q) introduces DC imbalance

%between the inphase and quadrature components of the complex

%baseband signal x. The DC biases associated with each I,Q path

%are represented by the paramters dc_i and dc_q

y = x + (dc_i+1i*dc_q);

Соответственно, смещения постоянного тока на ветвях просто удаляются путем вычитания среднего значения сигнала на ветвях I, Q из входящего сигнала.

Программа 3: dc_compensation.m: модель для введения смещений постоянного тока в ветви IQ.

function [v]=dc_compensation(z)

%Function to estimate and remove DC impairments in the IQ branch % v=dc_compensation(z) removes the estimated DC impairment iDCest=mean(real(z));%estimated DC on I branch qDCest=mean(imag(z));%estimated DC on I branch v=z-(iDCest+1i*qDCest);%remove estimated DCs

3 Модель дисбаланса IQ

На практике используются две модели дисбаланса IQ, а именно: модель дисбаланса IQ с одной ветвью и модель дисбаланса с двумя ветвями. Эти две модели различаются тем, как предполагается рассогласование IQ в синфазном и квадратурном плечах. В модели с одной ветвью несоответствие IQ моделируется как амплитудные и фазовые ошибки только в одной из ветвей (скажем, Q-ветвь).

Напротив, в модели с двумя ветвями несоответствие IQ моделируется как амплитудные и фазовые ошибки как в I, так и в Q ветвях. Необходимо соответствующим образом скорректировать алгоритмы оценки и компенсации для обеих этих моделей. В этом тексте описывается только модель дисбаланса IQ с

одной ветвью и соответствующие ей алгоритмы компенсации.

Слепой метод — это простой алгоритм с низкой сложностью, который основан исключительно на статистических свойствах входящего сложного сигнала.

Это не требует дополнительных затрат на обработку, таких как преамбула или обучающие символы для оценки дисбаланса IQ.

Рисунок 3 – Слепая оценка и компенсация дисбаланса IQ

Схема слепой компенсации показана на рисунке 3. Пусть z zi jzq

представляет комплексный сигнал основной полосы частот с нарушенным IQ-

дисбалансом, который необходимо компенсировать. Сначала комплексный сигнал

где sgn x - знак

для беспроводных приложений, таких как WLAN, UMTS и LTE, где известная пилотная последовательность передается как часть сеанса передачи данных.

Программа 6: pilot_iq_imb_est.m: оценка дисбаланса IQ с использованием пилотной передачи

function [Kest,Pest]=pilot_iq_imb_est(g,phi,dc_i,dc_q) %Length 64 - Long Preamble as defined in the IEEE 802.11a preamble_freqDomain = [0,0,0,0,0,0,1,1,-1,-1,1,1,-1,1,...

-1,1,1,1,1,1,1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1,1,1,1,...

0,1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1,-1,-1,-1,-1,-1,1,1,...

-1,-1,1,-1,1,-1,1,1,1,1,0,0,0,0,0];%freq. domain representation preamble=ifft(preamble_freqDomain,64);%time domain representation %send known preamble through DC & IQ imbalance model and estimate it r=receiver_impairments(preamble,g,phi,dc_i,dc_q); z=dc_compensation(r); %remove DC imb. before IQ imbalance estimation %IQ imbalance estimation

I=real(z); Q=imag(z);

Kest = sqrt(sum((Q.*Q))./sum(I.*I)); %estimate gain imbalance Pest = sum(I.*Q)./sum(I.*I); %estimate phase mismatch

end

Пусть d di jdq будет ухудшенной версией комплексного сигнала,

принятого в течение нормального интервала передачи данных. После того, как параметры, приведенные в уравнениях 5 и 6, оцениваются во время передачи преамбулы, компенсация IQ во время нормальной передачи данных выглядит следующим образом

wi di

Программа 7: iqImb_compensation.m: компенсация дисбаланса IQ во время

интервала передачи данных

function y=iqImb_compensation(d,Kest,Pest)

%Function to compensate IQ imbalance during the data transmission

%y=iqImb_compensation(d,Kest,Pest) compensates the IQ imbalance

%present at the received complex signal d at the baseband

%processor. The IQ compensation is performed using the gain

%imbalance (Kest) and phase error (Pest) parameters that are

%estimated during the preamble transmission.

I=real(d); Q=imag(d); wi= I;

wq = (Q - Pest*I)/sqrt(1-Pest?2)/Kest; y = wi + 1i*wq;

end

5 Визуализация эффекта ухудшения качества приемника Имея в наличии модель искажений приемника и методы компенсации,

позвольте нам визуализировать их эффекты в сложной плоскости. Например,

рассмотрим модуляцию более высокого порядка, такую как 64 QAM. Ухудшения приемника, такие как дисбаланс IQ и смещения постоянного тока, добавляются к модулированному сигналу QAM. Последовательность без искажений и последовательность, на которую влияют ухудшения приемника, нанесены на комплексную плоскость, как показано на рисунке 4.

Программа 8: test_rf_impairments.m: Визуализация ухудшений приемника в комплексной плоскости.

clearvars; clc;

M=64;%M-QAM modulation order N=1000;%To generate random symbols

d=ceil(M.*rand(N,1));%random data symbol generation

s = mqam_modulator(M,d); %M-QAM modulated symbols (s) g_1=0.8; phi_1=0; dc_i_1=0; dc_q_1=0; %gain mismatch only g_2=1; phi_2=12; dc_i_2=0; dc_q_2=0; %phase mismatch only g_3=1; phi_3=0; dc_i_3=0.5; dc_q_3=0.5; %DC offsets only g_4=0.8; phi_4=12; dc_i_4=0.5; dc_q_4=0.5; %All impairments r1=receiver_impairments(s,g_1,phi_1,dc_i_1,dc_q_1); r2=receiver_impairments(s,g_2,phi_2,dc_i_2,dc_q_2); r3=receiver_impairments(s,g_3,phi_3,dc_i_3,dc_q_3); r4=receiver_impairments(s,g_4,phi_4,dc_i_4,dc_q_4); subplot(2,2,1);plot(real(s),imag(s),'b.');hold on; plot(real(r1),imag(r1),'r.'); title('IQ Gain mismatch only') subplot(2,2,2);plot(real(s),imag(s),'b.');hold on; plot(real(r2),imag(r2),'r.'); title('IQ Phase mismatch only')

subplot(2,2,3);plot(real(s),imag(s),'b.');hold on; plot(real(r3),imag(r3),'r.'); title('DC offsets only') subplot(2,2,4);plot(real(s),imag(s),'b.');hold on; plot(real(r4),imag(r4),'r.');title('IQ impairments & DC offsets');

Рисунок 4 – Графики созвездий для исправных (синий) и нарушенных (красный)

версий символов с модуляцией 64-QAM: (a) Дисбаланс усиления g 0,8(b)

Фазовое рассогласование 12 (c) смещения постоянного тока dci 0,5 dcq 0,5

(d) Со всеми нарушениями g 0,8(b) , 12 (c) , dci 0,5 , dcq 0,5

6 Характеристики модуляции M-QAM с ухудшением качества приемника

На любом физическом уровне системы беспроводной связи, который использует OFDM с модуляцией M-QAM более высокого порядка, влияние ухудшения качества приемника вызывает большую озабоченность. Здесь моделируются характеристики M-QAM более высокого порядка в различных условиях ухудшения качества приемника.