高阶累积量调制识别改进算法的FPGA实现

时间:2011-01-17来源:网络

2.3 微分后参数提取模块
提取特征参数Fe3的模块,如图5所示。其中,dmfilt是微分中值滤波模块,两个Black Box是计算特征参数Fe3的模块。待识别调制信号经过dmfilt模块后,然后由DDS,FIR,DowSamp等提取同向分量和正交分量,再通过计算Fe3的模块计算参数,最后结果由Scope输出。
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图6是当信号为4FSK时,计算得到的Fe3值。其中,O.03~O.1 s是模块计算参数的过程,O.1 s时对应的数据是计算的最终结果。将结果输出到Matlab变量空间workspace中,可以得到在0.1 s时计算的Fe3值为12.4。


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3 实验结果
为了验证调制识别系统的可行性,分别在Simulink和目标开发板上运行该设计。在产生硬件协同仿真模块之前,先调用Resource Esti-mator模块对本系统所需资源进行估测。估测结果见表3。

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由于所需芯片内部资源较多,所以选用Virtex4-xc4vlx200芯片。然后在System Generator模块中点击Generate产生硬件协仿真模块,并将它拖入到设计文件当中。给Virtex-4目标板上电,连接好JTAG口,启动硬件协同仿真。当信号分别为2ASK,4ASK,4PSK等调制信号时,测试整个设计系统判决的结果,并将1 000次独立试验得到的仿真结果取平均,得到各种调制信号的识别率,如表4所示。从试验结果来看,调制识别系统设计的FPGA硬件协同实现与Simulink仿真的结果基本一致,达到了设计的要求,从而也说明了System Generator有很高的精度。
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4 结语
本文采用高阶累积量改进算法对各种数字信号进行调制识别,大大提高了低信噪比环境下2ASK,4ASK,4PSK和16QAM信号的识别率,并在 System Generator中实现了高阶累积量改进算法的FPGA设计,从模型的建立到FPGA的实现都是在图形化设计环境下完成的,避开了编写复杂VHDL语言的环节,且转化到FPGA上实现的性能好,设计过程简便灵活,从而为调制方式识别算法的设计提供了一种新的方案。利用System Generator提供的图形化建模环境和自动转换成VHDL代码的能力,设计者可以将更多的时间和精力放在算法的优化上,同时又能显著缩短设计开发周期。

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关键词: FPGA 高阶累积量 调制识别 改进算法

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