m基于FPGA的MSK调制解调系统verilog开发,并带FPGA误码检测模块和matlab仿真程序

简介: m基于FPGA的MSK调制解调系统verilog开发,并带FPGA误码检测模块和matlab仿真程序

1.算法描述
整个模型的基本框图为

1.jpeg
2.jpeg

软件无线电是现代通信技术的重要研究领域和发展方向,目前发展迅速.快速发展的软件无线电技术与落后的硬件计算资源之间的矛盾越来越突出.为了缓解这个矛盾,一方面可以加快集成电路的研发进度,提升硬件的计算性能;另一方面可以对信号处理的算法进行深入的改进研究,降低算法的运算量,在现有的硬件水平下提出符合实际的解决方案.在信号处理的各种算法中,调制解调算法的地位十分重要.尤其是其中的解调算法,其复杂度已被作为衡量整个信号处理系统工作性能的有效指标. 本文的研究对象是恒定包络连续相位调制技术中的最小频移键控(MSK).这种调制方式具有恒定包络,相位连续,功率谱密度较集中,频带利用率高等特点.MSK信号的诸多优点使得它在信号理论研究和应用中具有重要意义.

 MSK信号是一种相位连续、包络恒定并且占用带宽最小的二进制正交FSK信号。它的第k个码元可以表示为:

image.png

   MSK信号具有特点如下:①MSK信号是正交信号;②其波形在码元间是连续的;③其包络是恒定不变的;④其附加相位在一个码元持续时间内线性地变化2/;⑤调制产生的频率偏移等于T4/1Hz;⑥在一个码元持续时间内含有的载波周期数等于1/4的整数倍。这里,我们考虑到硬件平台的高度可移植性,我们采用了无核化设计,就是全部使用verilog进行设计,下面首先说明一下系统的各个管脚。

image.png

时钟,接板子的晶振。

系统复位,高电平复位清0,你接板子上任意一个开关即可。

数据发送端数据,有符号,你接起高位即可,示波器看

MSK符号,多维有符号数,需要使用chipscope在线看

MSK符号,多维有符号数,需要使用chipscope在线看

MSK调制,多维有符号数,需要使用chipscope在线看

MSK调制,多维有符号数,需要使用chipscope在线看

调制端最后输出的中频信号

接收端解调信号

接收端解调信号

低通滤波信号

低通滤波信号

MSK差分解调信号

最后的数据

误码数

总比特数(两个相除就是误码率)

2.仿真效果预览
matlab2022a仿真结果如下:

5.png
6.png
7.png
8.png
9.png

3.Verilog核心程序

 
module tops(
           i_clk,
              i_rst,
              //Trans
              o_Trans_data_samples,
              o_Msk_I_samples,
              o_Msk_Q_samples,
              o_msk_cos,
              o_msk_sin,
              o_msk_R,
              o_msk_Rn,
              //Rec
              o_msk_cos_rec,
              o_msk_sin_rec,
              o_msk_filter_recI,
              o_msk_filter_recQ,
           o_data,
           o_bit,
           o_error_num,
              o_total_num
            );
 
input              i_clk;
input              i_rst;
//Trans
output signed[1:0] o_Trans_data_samples;
output signed[9:0] o_Msk_I_samples;
output signed[9:0] o_Msk_Q_samples;              
output signed[15:0]o_msk_cos;
output signed[15:0]o_msk_sin;                      
output signed[15:0]o_msk_R;
output signed[15:0]o_msk_Rn;
//Rec
output signed[15:0]o_msk_cos_rec;
output signed[15:0]o_msk_sin_rec;    
output signed[15:0]o_msk_filter_recI;
output signed[15:0]o_msk_filter_recQ;
output signed[31:0]o_data;
output signed[1:0] o_bit;
 
output signed[31:0]o_error_num;
output signed[31:0]o_total_num;
 
 
//Trans
 
//output  o_clk_4M;         //100M ~ 4M  , 25   times
//output  o_clk_1600K;      //100M ~ 0.8M, 125  times
//output  o_clk_200K;    //100M ~ 0.1M, 1000  times    
wire clk200;
wire clk_4M;
Msk_mod Msk_mod_u(
    .i_clk               (i_clk), 
    .i_rst               (~i_rst), 
    .o_clk_4M            (clk_4M), 
    .o_clk_1600K         (), 
    .o_clk_200K          (clk200), 
    .o_Trans_data        (), 
    .o_Trans_data_samples(o_Trans_data_samples), 
    .o_Msk_I             (), 
    .o_Msk_Q             (), 
    .o_Msk_I_samples     (o_Msk_I_samples), 
    .o_Msk_Q_samples     (o_Msk_Q_samples), 
    .o_cos               (), 
    .o_sin               (), 
    .o_msk_cos           (o_msk_cos), 
    .o_msk_sin           (o_msk_sin), 
    .o_msk_R             (o_msk_R)
    );
 
awgns awgns_u(
    .i_clk(clk_4M), 
    .i_rst(~i_rst), 
    .i_power(16'd100), 
    .i_din(o_msk_R), 
    .o_dout(o_msk_Rn)
    );
//Rec
Msk_demod Msk_demod_u(
    .i_clk            (i_clk), 
    .i_rst            (~i_rst), 
    .i_msk_R          (o_msk_Rn), 
    .o_msk_cos_rec    (o_msk_cos_rec), 
    .o_msk_sin_rec    (o_msk_sin_rec), 
    .o_msk_filter_recI(o_msk_filter_recI), 
    .o_msk_filter_recQ(o_msk_filter_recQ), 
    .o_data           (o_data), 
    .o_bit            (o_bit)
    );
 
//error calculate
Error_Chech Error_Chech_u(
    .i_clk(clk200), 
    .i_rst(~i_rst), 
    .i_trans(o_Trans_data_samples), 
    .i_rec(o_bit), 
    .o_error_num(o_error_num), 
    .o_total_num(o_total_num)
    );
endmodule
01_117m
相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
基于QLearning强化学习的较大规模栅格地图机器人路径规划matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a,通过强化学习算法实现机器人在栅格地图中的路径规划。仿真结果显示了机器人从初始位置到目标位置的行驶动作序列(如“下下下下右右...”),并生成了详细的路径图。智能体通过Q-Learning算法与环境交互,根据奖励信号优化行为策略,最终学会最优路径。核心程序实现了效用值排序、状态转换及动作选择,并输出机器人行驶的动作序列和路径可视化图。
122 85
|
2天前
|
算法 数据安全/隐私保护
室内障碍物射线追踪算法matlab模拟仿真
### 简介 本项目展示了室内障碍物射线追踪算法在无线通信中的应用。通过Matlab 2022a实现,包含完整程序运行效果(无水印),支持增加发射点和室内墙壁设置。核心代码配有详细中文注释及操作视频。该算法基于几何光学原理,模拟信号在复杂室内环境中的传播路径与强度,涵盖场景建模、射线发射、传播及接收点场强计算等步骤,为无线网络规划提供重要依据。
|
2天前
|
算法 Serverless
基于魏格纳函数和焦散线方法的自加速光束matlab模拟与仿真
本项目基于魏格纳函数和焦散线方法,使用MATLAB 2022A模拟自加速光束。通过魏格纳函数法生成多种自加速光束,并设计相应方法,展示仿真结果。核心程序包括相位和幅度的计算、光场分布及拟合分析,实现对光束传播特性的精确控制。应用领域涵盖光学成像、光操控和光束聚焦等。 关键步骤: 1. 利用魏格纳函数计算光场分布。 2. 模拟并展示自加速光束的相位和幅度图像。 3. 通过拟合分析,验证光束加速特性。 该算法原理基于魏格纳函数描述光场分布,结合数值模拟技术,实现对光束形状和传播特性的精确控制。通过调整光束相位分布,可改变其传播特性,如聚焦或加速。
|
3天前
|
算法
基于龙格库塔算法的锅炉单相受热管建模与matlab数值仿真
本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真,简化为喷水减温器和末级过热器组合,考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行,展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理,适用于优化锅炉效率。
|
1天前
|
移动开发 算法 计算机视觉
基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)的图像去噪算法matlab仿真
本项目基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)算法实现图像去噪,使用MATLAB2022A进行仿真。通过调整块大小和窗口大小等参数,研究其对去噪效果的影响。OBNLM结合了经典NLM算法与贝叶斯统计理论,利用块匹配和概率模型优化相似块的加权融合,提高去噪效率和保真度。实验展示了不同参数设置下的去噪结果,验证了算法的有效性。
|
29天前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的16QAM调制+软解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本项目基于FPGA实现了16QAM基带通信系统,包括调制、信道仿真、解调及误码率统计模块。通过Vivado2019.2仿真,设置不同SNR(如8dB、12dB),验证了软解调相较于传统16QAM系统的优越性,误码率显著降低。系统采用Verilog语言编写,详细介绍了16QAM软解调的原理及实现步骤,适用于高性能数据传输场景。
138 69
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的变步长LMS自适应滤波器verilog实现,包括testbench
### 自适应滤波器仿真与实现简介 本项目基于Vivado2022a实现了变步长LMS自适应滤波器的FPGA设计。通过动态调整步长因子,该滤波器在收敛速度和稳态误差之间取得良好平衡,适用于信道均衡、噪声消除等信号处理应用。Verilog代码展示了关键模块如延迟单元和LMS更新逻辑。仿真结果验证了算法的有效性,具体操作可参考配套视频。
95 74
|
1月前
|
移动开发 算法 数据安全/隐私保护
基于FPGA的QPSK调制+软解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的QPSK调制解调系统,通过Vivado 2019.2进行仿真,展示了在不同信噪比(SNR=1dB, 5dB, 10dB)下的仿真效果。与普通QPSK系统相比,该系统的软解调技术显著降低了误码率。文章还详细阐述了QPSK调制的基本原理、信号采样、判决、解调及软解调的实现过程,并提供了Verilog核心程序代码。
68 26
|
2月前
|
算法 异构计算
基于FPGA的4ASK调制解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的4-ASK调制解调系统的算法仿真效果、理论基础及Verilog核心程序。仿真在Vivado2019.2环境下进行,分别测试了SNR为20dB、15dB、10dB时的性能。理论部分概述了4-ASK的工作原理,包括调制、解调过程及其数学模型。Verilog代码实现了4-ASK调制器、加性高斯白噪声(AWGN)信道模拟、解调器及误码率计算模块。
69 8
|
2月前
|
算法 物联网 异构计算
基于FPGA的4FSK调制解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的4FSK调制解调系统的Verilog实现,包括高斯信道模块和误码率统计模块,支持不同SNR设置。系统在Vivado 2019.2上开发,展示了在不同SNR条件下的仿真结果。4FSK调制通过将输入数据转换为四个不同频率的信号来提高频带利用率和抗干扰能力,适用于无线通信和数据传输领域。文中还提供了核心Verilog代码,详细描述了调制、加噪声、解调及误码率计算的过程。
71 11