CN110784237A - 一种提高接收机无杂散动态范围的装置与方法 - Google Patents

一种提高接收机无杂散动态范围的装置与方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种提高接收机无杂散动态范围的装置与方法，所述装置包括训练信号产生单元、控制单元、数模转换器、信号接收天线、单刀双掷开关、模数转换器和SFDR校正单元；所述训练信号产生单元的输出端与控制单元连接，所述控制单元的输出端分别与数模转换器和SFDR校正单元连接；所述模数转换器的输入端通过单刀双掷开关与信号接收天线或数模转换器连接；所述SFDR校正单元，用于构建模数转换器的逆非线性特征模型，并对逆非线性特征模型进行训练，得到成熟的逆非线性特征模型，利用成熟的逆非线性特征模型对通信接收信号进行校正。本发明有效了抑制非线性杂散，从而提高了接收机的SFDR值。

Description

一种提高接收机无杂散动态范围的装置与方法
技术领域
本发明涉及通信领域，特别是涉及一种提高接收机无杂散动态范围的装置与方法。
背景技术
无杂散动态范围(Spurious-Free Dynamic Range，SFDR)的定义为：频谱中最大信号的功率值与最大杂散的功率值之比，如图1所示；
由图1可知，小信号的功率与杂散的功率相近，并且杂散出现的频率位置不固定，导致用户无法从频谱中正确区分小信号与杂散。为解决上述问题，工程中通常将最大杂散的功率值作为信号判决门限，只认为频谱中功率值大于门限的成分为信号，而其余都为杂散。所以最大杂散的功率值，决定了最小可接收信号的功率值。
无线通信接收机需要同时接收不同功率的信号。当大信号进入接收机后，会使接收机内的模数转换器饱和，从而产生非线性杂散，恶化了接收机的SFDR值；若要正确接收功率值更小的小信号，就需要进行SFDR校正。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种提高接收机无杂散动态范围的装置与方法，有效抑制了非线性杂散，从而提高了接收机的SFDR值。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种提高接收机无杂散动态范围的装置，包括训练信号产生单元、控制单元、数模转换器、信号接收天线、单刀双掷开关、模数转换器和SFDR校正单元；
所述训练信号产生单元的输出端与控制单元连接，所述控制单元的输出端分别与数模转换器和SFDR校正单元连接；所述模数转换器的输入端通过单刀双掷开关与信号接收天线或数模转换器连接；
所述SFDR校正单元，用于构建模数转换器的逆非线性特征模型，并对逆非线性特征模型进行训练，得到成熟的逆非线性特征模型，利用成熟的逆非线性特征模型对通信接收信号进行校正。
进一步地，所述SFDR校正单元包括：
模型构建模块，用于构建模数转换器的逆非线性特征模型；
模型训练模块，用于在单刀双掷开关切换使得数模转换器与模数转换器接通时，按照来自控制单元和模数转换器的信号，对逆非线性特征模型中包含的非线性特征向量进行训练，得到成熟的逆非线性特征模型；
通信接收信号校正模块，用于在单刀双掷开关切换使得信号接收天线与模数转换器接通时，利用成熟的逆非线性特征模型对通信接收信号进行校正。
一种提高接收机无杂散动态范围的方法，包括以下步骤：
S1.利用单刀双掷开关切换使得数模转换器与模数转换器接通；
S2.控制单元从训练信号产生单元获取训练信号，并分别传输给数模转换器和SFDR校正单元；
S3.数模转换器将接收到的信号进行数模转换后，经单刀双掷开关传输给模数转换器；
S4.模数转换器对接收到的信号进行采集，得到含有非线性失真的训练信号传输给SFDR校正单元；
S5.SFDR校正单元构建模数转换器的逆非线性特征模型，并利用训练信号和含有非线性失真的训练信号进行训练，得到非线性特征向量，导入逆非线性特征模型中，得到成熟的逆非线性特征模型；
S6.利用单刀双掷开关切换使得信号接收天线与模数转换器接通，模数转换器对来自信号接收天线的信号进行采集，得到含有非线性失真的通信接收信号；
S7.SFDR校正单元接收含有非线性失真的通信接收信号，并通过成熟的逆非线性特征模型进行处理，得到校正信号。
进一步地，所述步骤S5包括以下子步骤：
S501.SFDR校正单元将训练信号y(n)与含有非线性失真的训练信号x(n)进行时间同步、功率归一化操作；
S502.SFDR校正单元利用包含偶次项的记忆多项式模型来对模数转换器的非线性特征进行建模，其中包含偶次项的记忆多项式模型表述为：
Figure BDA0002253915350000021
其中，K表示记忆多项式模型的最大非线性阶数，Q表示记忆多项式模型的最大记忆深度,wkq表示记忆多项式模型在第k阶第q记忆深度时的非线性参数；
S503.SFDR校正单元在记忆多项式模型的等式两边同时取N组数据进行整理，可以得到矩阵表达式：
Y＝XW；
其中，Y＝[y(0),y(1),…,y(N-1)]T表示训练信号y(n),n＝0,1,…,N-1组成的列向量，T表示转置操作，X表示含有非线性失真的训练信号x(n)所组成的维度为N×KQ的算子矩，其定义为：
X＝[X0,X1,…,XN-1]T；
其中
Figure BDA0002253915350000031
W表示非线性参数组成的参数向量，其定义为：
W＝[w00,…,wkq,…,w(K-1)(Q-1)]T；
S504.SFDR校正单元对Y＝XW进行求解，采用最小二乘法得到参数向量W的最小二乘解为：
W＝(XHX)-1XHY
其中，W的形式为：
S505.SFDR校正单元将得到的非线性特征向量W导入逆非线性特征模型中，得到成熟的逆非线性特征模型。
进一步地，所述步骤S5包括以下子步骤：所述步骤S6包括以下子步骤：
SFDR校正单元对含有非线性失真的通信接收信号z(n)进行处理，得到校正后的信号
Figure BDA0002253915350000033
表示为：
本发明的有益效果是：本发明构建模数转换器的逆非线性特征模型，通过训练得到非线性特征向量对通信接收信号进行校正有效抑制了非线性杂散，从而提高了接收机的SFDR值。
附图说明
图1为无杂散动态范围的示意图；
图2为本发明的装置原理示意图；
图3为本发明的方法流程图；
图中，1-训练信号产生单元，2-数模转换器，3-控制单元，4-信号接收天线，5-单刀双掷开关，6-模数转换器，7-SFDR校正单元。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图2所示，一种提高接收机无杂散动态范围的装置，包括训练信号产生单元1、控制单元3、数模转换器2、信号接收天线4、单刀双掷开关5、模数转换器6和SFDR校正单元7；
所述训练信号产生单元1的输出端与控制单元3连接，所述控制单元3的输出端分别与数模转换器2和SFDR校正单元7连接；所述模数转换器6的输入端通过单刀双掷开关与信号接收天线4或数模转换器2连接；
所述SFDR校正单元7，用于构建模数转换器6的逆非线性特征模型，并对逆非线性特征模型进行训练，得到成熟的逆非线性特征模型，利用成熟的逆非线性特征模型对通信接收信号进行校正。
进一步地，所述SFDR校正单元包括：
模型构建模块，用于构建模数转换器6的逆非线性特征模型；
模型训练模块，用于在单刀双掷开关5切换使得数模转换器2与模数转换器6接通时，按照来自控制单元3和模数转换器6的信号，对逆非线性特征模型中包含的非线性特征向量进行训练，得到成熟的逆非线性特征模型；
通信接收信号校正模块，用于在单刀双掷开关5切换使得信号接收天线4与模数转换器6接通时，利用成熟的逆非线性特征模型对通信接收信号进行校正。
如图3所示，一种提高接收机无杂散动态范围的方法，包括以下步骤：
S1.利用单刀双掷开关5切换使得数模转换器2与模数转换器6接通；
S2.控制单元3从训练信号产生单元获取训练信号，并分别传输给数模转换器2和SFDR校正单元7；
S3.数模转换器2将接收到的信号进行数模转换后，经单刀双掷开关5传输给模数转换器6；
S4.模数转换器6对接收到的信号进行采集，得到含有非线性失真的训练信号传输给SFDR校正单元7；
S5.SFDR校正单元7构建模数转换器6的逆非线性特征模型，并利用训练信号和含有非线性失真的训练信号进行训练，得到非线性特征向量，导入逆非线性特征模型中，得到成熟的逆非线性特征模型；
S6.利用单刀双掷开关5切换使得信号接收天线4与模数转换器6接通，模数转换器6对来自信号接收天线的信号进行采集，得到含有非线性失真的通信接收信号；
S7.SFDR校正单元7接收含有非线性失真的通信接收信号，并通过成熟的逆非线性特征模型进行处理，得到校正信号。
进一步地，所述步骤S5包括以下子步骤：
S501.SFDR校正单元7将训练信号y(n)与含有非线性失真的训练信号x(n)进行时间同步、功率归一化操作；
S502.SFDR校正单元7利用包含偶次项的记忆多项式模型来对模数转换器6的非线性特征进行建模，其中包含偶次项的记忆多项式模型表述为：
Figure BDA0002253915350000051
其中，K表示记忆多项式模型的最大非线性阶数，Q表示记忆多项式模型的最大记忆深度(也可称为“最大延迟数”),wkq表示记忆多项式模型在第k阶第q记忆深度时的非线性参数；
S503.SFDR校正单元7在记忆多项式模型的等式两边同时取N组数据进行整理，可以得到矩阵表达式：
Y＝XW；
其中，Y＝[y(0),y(1),…,y(N-1)]T表示训练信号y(n),n＝0,1,…,N-1组成的列向量，T表示转置操作，X表示含有非线性失真的训练信号x(n)所组成的维度为N×KQ的算子矩，其定义为：
X＝[X0,X1,…,XN-1]T；
其中
W表示非线性参数组成的参数向量，其定义为：
W＝[w00,…,wkq,…,w(K-1)(Q-1)]T；
S504.SFDR校正单元7对Y＝XW进行求解，采用最小二乘法得到参数向量W的最小二乘解为：
W＝(XHX)-1XHY
其中，W的形式为：
Figure BDA0002253915350000053
S505.SFDR校正单元7将得到的非线性特征向量W导入逆非线性特征模型中，得到成熟的逆非线性特征模型。
进一步地，所述步骤S5包括以下子步骤：所述步骤S6包括以下子步骤：
SFDR校正单元7对含有非线性失真的通信接收信号z(n)进行处理，得到校正后的信号
Figure BDA0002253915350000054
表示为：
Figure BDA0002253915350000061
综上，本发明构建模数转换器的逆非线性特征模型，通过训练得到非线性特征向量对通信接收信号进行校正有效抑制了非线性杂散，从而提高了接收机的SFDR值。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应该看作是对其他实施例的排除，而可用于其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种提高接收机无杂散动态范围的装置，其特征在于：包括训练信号产生单元(1)、控制单元(3)、数模转换器(2)、信号接收天线(4)、单刀双掷开关(5)、模数转换器(6)和SFDR校正单元(7)；
所述训练信号产生单元(1)的输出端与控制单元(3)连接，所述控制单元(3)的输出端分别与数模转换器(2)和SFDR校正单元(7)连接；所述模数转换器(6)的输入端通过单刀双掷开关与信号接收天线(4)或数模转换器(2)连接；
所述SFDR校正单元(7)，用于构建模数转换器(6)的逆非线性特征模型，并对逆非线性特征模型进行训练，得到成熟的逆非线性特征模型，利用成熟的逆非线性特征模型对通信接收信号进行校正。
2.根据权利要求1所述的一种提高接收机无杂散动态范围的装置，其特征在于：所述SFDR校正单元包括：
模型构建模块，用于构建模数转换器(6)的逆非线性特征模型；
模型训练模块，用于在单刀双掷开关(5)切换使得数模转换器(2)与模数转换器(6)接通时，按照来自控制单元(3)和模数转换器(6)的信号，对逆非线性特征模型中包含的非线性特征向量进行训练，得到成熟的逆非线性特征模型；
通信接收信号校正模块，用于在单刀双掷开关(5)切换使得信号接收天线(4)与模数转换器(6)接通时，利用成熟的逆非线性特征模型对通信接收信号进行校正。
3.一种提高接收机无杂散动态范围的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.利用单刀双掷开关(5)切换使得数模转换器(2)与模数转换器(6)接通；
S2.控制单元(3)从训练信号产生单元获取训练信号，并分别传输给数模转换器(2)和SFDR校正单元(7)；
S3.数模转换器(2)将接收到的信号进行数模转换后，经单刀双掷开关(5)传输给模数转换器(6)；
S4.模数转换器(6)对接收到的信号进行采集，得到含有非线性失真的训练信号传输给SFDR校正单元(7)；
S5.SFDR校正单元(7)构建模数转换器(6)的逆非线性特征模型，并利用训练信号和含有非线性失真的训练信号进行训练，得到非线性特征向量，导入逆非线性特征模型中，得到成熟的逆非线性特征模型；
S6.利用单刀双掷开关(5)切换使得信号接收天线(4)与模数转换器(6)接通，模数转换器(6)对来自信号接收天线的信号进行采集，得到含有非线性失真的通信接收信号；
S7.SFDR校正单元(7)接收含有非线性失真的通信接收信号，并通过成熟的逆非线性特征模型进行处理，得到校正信号。
4.根据权利要求3所述的一种提高接收机无杂散动态范围的方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下子步骤：
S501.SFDR校正单元(7)将训练信号y(n)与含有非线性失真的训练信号x(n)进行时间同步、功率归一化操作；
S502.SFDR校正单元(7)利用包含偶次项的记忆多项式模型来对模数转换器(6)的非线性特征进行建模，其中包含偶次项的记忆多项式模型表述为：
Figure FDA0002253915340000021
其中，K表示记忆多项式模型的最大非线性阶数，Q表示记忆多项式模型的最大记忆深度,wkq表示记忆多项式模型在第k阶第q记忆深度时的非线性参数；
S503.SFDR校正单元(7)在记忆多项式模型的等式两边同时取N组数据进行整理，可以得到矩阵表达式：
Y＝XW；
其中，Y＝[y(0),y(1),…,y(N-1)]T表示训练信号y(n),n＝0,1,…,N-1组成的列向量，T表示转置操作，X表示含有非线性失真的训练信号x(n)所组成的维度为N×KQ的算子矩，其定义为：
X＝[X0,X1,…,XN-1]T；
其中
W表示非线性参数组成的参数向量，其定义为：
W＝[w00,…,wkq,…，w(K-1)(Q-1)]T；
S504.SFDR校正单元(7)对Y＝XW进行求解，采用最小二乘法得到参数向量W的最小二乘解为：
W＝(XHX)-1XHY
其中，W的形式为：
Figure FDA0002253915340000023
S505.SFDR校正单元(7)将得到的非线性特征向量W导入逆非线性特征模型中，得到成熟的逆非线性特征模型。
5.根据权利要求3所述的一种提高接收机无杂散动态范围的方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下子步骤：所述步骤S6包括以下子步骤：
SFDR校正单元(7)对含有非线性失真的通信接收信号z(n)进行处理，得到校正后的信号
Figure FDA0002253915340000031
表示为：
Figure FDA0002253915340000032
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