基于FFT的新型调制域分析方法与流程

文档序号:11110991阅读:992来源:国知局
基于FFT的新型调制域分析方法与制造工艺

本发明涉及一种新型调制域分析方法,特别是涉及一种基于FFT的新型调制域分析方法。



背景技术:

调制域是由信号的时间和频率两个轴构成的平面域,它反应了信号频率与时间的关系,是对信号进行三维(时域、频域、调制域)测量不可缺少的一个测量域。调制域分析用于测量信号的频率随时间的变化特性,在抗干扰通信、捷变频雷达、电子战系统、机电系统中有重要应用,是研制、生产、维护现代军事及民用电子系统的必备仪器。

传统上,调制域分析基于对事件和时标的计数技术实现,被测信号Fx经过放大整形电路,得到脉冲序列Ex。然后对生成的脉冲序列在闸门信号Tg内计数,共有两个计数器:时标计数器和事件计数器。时标计数器计算在时段Tg内时标信号的脉冲数N;事件计数器计算在同样的时段Tg内脉冲序列的脉冲数M。Tp是原始闸门信号,Ex是被整形后测量信号,To是时标信号,Tg是由被测信号同步Tp之后得到的实际闸门信号,Tc是一个虚拟信号,由时标信号同步Tg得到,Err就是测量过程中所产生的误差信号。连续测频时,时标计数器、事件计数器连续计数,在Tg信号上升沿控制下,依次读出n、n+1时刻的时标计数器值Nn、Nn+1,事件计数器值Mn、Mn+1及n、n+1时刻的ΔTn、ΔTn+1,根据上述测量值就可算出n时刻的频率值fx,其计算公式如下式(1)所示,

fx=(Mn+1-Mn)/[(Nn+1-Nn)To+(ΔTn-ΔTn+1)]......(1)

其中To为时标信号的周期,重复上述过程,即可测得信号的频率_时间特性。

忽略测试误差ΔTn、ΔTn+1,则被测信号频率为如下式(2)所示,相对测频误差为如下式(3)所示,

fx=(M/N)×fo......(2)

e=Δfx/fx=ΔM/M-ΔN/N+Δfo/fo......(3)

其中fo为时标频率,ΔM/M为事件计数器的计数误差,ΔN/N为时标计数器的计数误差,Δfo/fo为时标信号的频率准确度。

由于计数是在经事件信号同步后的门控信号时段内进行的,因此事件计数器计数值M不存在误差,即ΔM=0。但由于被测信号的随机性,就造成了门控信号Tg和时标信号f0是随机的,时标计数值N仍然存在±1误差。忽略时标信号频率稳定度误差Δfo/fo,测频的最大误差为如下式(4)所示。

上式表明,如果忽略时标信号频率稳定度误差Δfo/fo,则测频精度和闸门时间Tg,时标信号的频率相关,闸门时间越长,时标信号频率越高,测频精度就越高。但是在调制域分析中,要越细致的反映频率随时间的变化情况,闸门时间越小越好,时标信号频率也不可能无限提高,因为极高的频率对器件和电路板设计都提出了严格的要求,在目前的技术水平和工艺下,实现难度很大。在上述这些客观因素限制下,要提高测量精度,就需准确测出ΔTn、ΔTn+1进行误差补偿。常见的误差补偿方法有模拟内插法、数字游标法、延迟内插法、时标移相法等,虽各有优点,但仍然存在问题:采用模拟内插法的缺点是电路结构非常复杂,会降低系统的可靠性,扩展倍数有限,测ΔTn、ΔTn+1时仍然存在量化误差;采用数字游标法的缺点是当测时分辩率很高时,两个时钟电路必须严格屏蔽,否则可能因频率牵引而无法正常工作。采用延迟内插法的缺点是在测量精度要求极高的场合下,延时单元工程实现难度大,存在通过延时单元的信号锁存不同步的问题;采用时标移相法时,当移相次数很多时,时标计数器会增多,一般情况下,时标计数器位数很多,如果时标计数器增多,加法器和FIFO硬件电路资源也会大幅增加,硬件电路体积增加,系统可靠性降低,还存在各计数器计数值锁存不同步的问题。

总之,传统基于事件和时标计数技术实现的调制域分析,在提高测量精度和更加细致的反映频率随时间的变化情况方面存在技术和工程实现问题。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于FFT的新型调制域分析方法,其能够提高测量精度,方法新颖,节约成本,工程容易实现。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的:一种基于FFT的新型调制域分析方法,其包括以下步骤:

步骤一,被测信号通过A/D采样后在缓存器缓存,数据最后送到CPU,数据长度如下式所示:L=T/Ts,其中T为调制域分析一屏需要显示的时间,Ts为A/D采样的周期;

步骤二,根据频率的测量精度,计算FFT的点数N,N的计算方法如下式所示:N=Fs/(2X RBW),其中RBW为频率分辨率,N取为2的幂次方;

步骤三,计算FFT运算次数M,M的计算方法如下式所示:M=L/N,其中M取整数;

步骤四,进行M次FFT运算,得到M个频率值,f1、f2至fM,分别对应的时间为N X Ts1、N X Ts2至N X TsM;

步骤五,以N X Ts1、N X Ts2至N X TsM为时间轴的横轴,f1、f2至fM为频率轴的纵轴来绘制波形,完成调制域分析。

优选地,所述步骤一中Ts为采样周期,L为缓存器的长度,且L≥M X N。

优选地,所述步骤二中Fs为A/D采样信号的采样率。

优选地,所述步骤四,在L X Ts的时间内进行M次FFT运算,每次FFT的运算点数为N,以及对应的时间为N X Ts,每次FFT运算可以得到幅度与频率的关系,进一步计算出N X Ts时间对应的频率值,M次FFT运算可得到M个频率值,即N X Ts1对应的频率值为方f1,N X Ts2对应的频率值为方f2,N X TsM对应的频率值为方fM,这样可反映出L X Ts时间内频率的变化关系,从而完成调制域分析。

本发明的积极进步效果在于:本发明能够利用FFT技术实现调制域分析,硬件工程上容易实现,算法成熟,解决了传统基于事件和时标计数技术实现的调制域分析在提高测量精度和更加细致的反映频率随时间的变化情况方面存在技术和工程实现问题,另外,本发明与实现频谱分析、矢量分析、解调等基于软件无线电架构接收硬件平台相同,在仪器实现综合测试功能时,可节省硬件。

附图说明

图1为本发明的原理图。

图2为频域分析的波形图。

图3为N X Ts1时刻的波形图。

图4为N X Ts2时刻的波形图。

图5为N X TsM时刻的波形图。

图6为基于FFT实现调制域分析的波形图。

具体实施方式

下面结合附图给出本发明较佳实施例,以详细说明本发明的技术方案。

FFT一般用于频域的分析,简化的硬件框图如图2所示。被测信号通过A/D采样后在缓存器缓存,最后送到CPU进行FFT运算,得到频率和幅度的关系,即频域分析,如图2所示。

本发明基于FFT(Fast Fourier Transformation,离散傅氏变换的快速算法)的新型调制域分析方法包括以下步骤:

步骤一,被测信号通过A/D(Digital Analog Converter,数字模拟信号转换器)采样后在缓存器缓存,数据最后送到CPU(Central Processing Unit,中央处理器),数据长度如下式(10)所示,其中T为调制域分析一屏需要显示的时间;

L=T/Ts......(10)

步骤二,根据频率的测量精度,计算FFT的点数N,N的计算方法如下式(11)所示,其中RBW为频率分辨率,N取为2的幂次方;

N=Fs/(2X RBW)......(11)

步骤三,计算FFT运算次数M,M的计算方法如下式(12)所示,其中M取整数;

M=L/N......(12)

步骤四,进行M次FFT运算,得到M个频率值,即f1、f2至fM,分别对应的时间为N X Ts1、N X Ts2至N X TsM;

步骤五,以N X Ts1、N X Ts2至N X TsM为时间轴的横轴,f1、f2至fM为频率轴的纵轴来绘制波形,完成调制域分析,如图3至图6所示。

所述步骤一中Ts为采样周期,L为缓存器的长度,且L≥M X N。

所述步骤二中Fs为A/D采样信号的采样率。

所述步骤四,在L X Ts的时间内进行M次FFT运算,每次FFT的运算点数为N,以及对应的时间为N X Ts,每次FFT运算可以得到幅度与频率的关系,进一步计算出NX Ts时间对应的频率值,M次FFT运算可得到M个频率值,即NX Ts1对应的频率值为方f1,N X Ts2对应的频率值为方f2,N X TsM对应的频率值为方fM,这样可反映出L X Ts时间内频率的变化关系,从而完成调制域分析。

基于FFT实现的调制域分析,FFT的点数N越大,频率测量精度越高,A/D采样信号的采样率Fs越大,N X Ts越小,越能细致的反映频率随时间变化的情况。本发明硬件工程上容易实现,算法成熟,解决了传统基于事件和时标计数技术实现的调制域分析在提高测量精度和更加细致的反映频率随时间的变化情况方面存在技术和工程实现问题。

以上所述的具体实施例,对本发明的解决的技术问题、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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