m基于FPGA的带相位偏差64QAM调制信号相位估计和补偿算法verilog实现,包含testbench

简介: m基于FPGA的带相位偏差64QAM调制信号相位估计和补偿算法verilog实现,包含testbench

1.算法仿真效果

本系统进行了Vivado2019.2平台的开发,其中Vivado2019.2仿真结果如下:

859dc20a66e286a86822012e98b72640_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

将FPGA的仿真结果导入到matlab中,显示星座图,结果如下所示:

ba9b1b374b2bdb392bcbaf22239bcdb1_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
5fbc05f0e17023a3452bd37d854f104f_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

2.算法涉及理论知识概要

    在现代通信系统中,调制技术是实现高速数据传输和频谱效率优化的重要手段。其中,64QAM调制技术是一种常见的高阶调制技术,可以实现每个符号传输6个比特的信息,从而提高数据传输速率。然而,在实际应用中,调制信号往往会受到各种干扰和失真的影响,导致传输错误率增加。因此,相位估计和补偿技术是调制信号解调和恢复的关键环节之一。介绍一种用于带相位偏差64QAM调制信号相位估计和补偿的VV算法,并详细阐述其实现步骤和数学原理。

4.png
5.png
6.png
7.png
8.png

3.Verilog核心程序
```module TEST;

reg clk;
reg rst;
reg start;

wire  [5:0] parallel_data;
wire [15:0]sin;
wire [15:0]cos;
wire signed[19:0]  I_com;
wire signed[19:0]  Q_com;
wire signed[19:0]  I_com2;
wire signed[19:0]  Q_com2;
wire signed[15:0]I_comcos;
wire signed[15:0]Q_comsin;


// DUT
tops_64QAM_mod  top(
   .clk(clk),
   .rst(rst),
   .start(start),
   .parallel_data(parallel_data),
   .sin(sin),
   .cos(cos),
   .I_com(I_com),
   .Q_com(Q_com),
   .I_com2(I_com2),
   .Q_com2(Q_com2),
   .I_comcos(I_comcos),
   .Q_comsin(Q_comsin)
   );

wire signed[23:0]I_comcos2;
wire signed[23:0]Q_comsin2;
wire signed[7:0]o_Ifir;
wire signed[7:0]o_Qfir;
wire signed[15:0]o_Ifir_phase;
wire signed[15:0]o_Qfir_phase;
wire signed[31:0]o_phase;
tops_64QAM_phase_est top2(
.clk(clk),
.rst(rst),
.start(start),
.I_comcos(I_comcos),
.Q_comsin(Q_comsin),
.I_comcos2(I_comcos2),
.Q_comsin2(Q_comsin2),
.o_Ifir(o_Ifir),
.o_Qfir(o_Qfir),
.o_I_phase(o_Ifir_phase),
.o_Q_phase(o_Qfir_phase),
.o_phase(o_phase)
);

initial begin
    clk = 0;
    rst = 0;
    start = 1;
    #10;
    rst = 1;
end

always #5
clk <= ~clk;

reg writeen;
initial
begin
writeen = 1'b0;

#150000
writeen = 1'b1;

end

```

相关文章
|
29天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
本项目展示了基于FPGA与MATLAB实现的三帧差算法运动目标检测。使用Vivado 2019.2和MATLAB 2022a开发环境,通过对比连续三帧图像的像素值变化,有效识别运动区域。项目包括完整无水印的运行效果预览、详细中文注释的代码及操作步骤视频,适合学习和研究。
|
6月前
|
算法 异构计算
m基于FPGA的MPPT最大功率跟踪算法verilog实现,包含testbench
该内容包括三部分:1) 展示了Vivado 2019.2和Matlab中关于某种算法的仿真结果图像,可能与太阳能光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)相关。2) 简述了MPPT中的爬山法原理,通过调整光伏电池工作点以找到最大功率输出。3) 提供了一个Verilog程序模块`MPPT_test_tops`,用于测试MPPT算法,其中包含`UI_test`和`MPPT_module_U`两个子模块,处理光伏电流和电压信号。
68 1
|
4月前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的MSK调制解调系统verilog开发,包含testbench,同步模块,高斯信道模拟模块,误码率统计模块
升级版FPGA MSK调制解调系统集成AWGN信道模型,支持在Vivado 2019.2中设置不同SNR仿真误码率。示例SNR值从0到15,结果展示解调质量随SNR提升。MATLAB仿真验证了MSK性能,图片显示了仿真结果。 ### 理论概要 研究聚焦于软件无线电中的MSK调制解调,利用Verilog实现。MSK是一种相位连续、恒包络的二进制调制技术,优点包括频谱效率高。系统采用无核设计,关键模块包括调制器、解调器和误码检测。复位、输入数据、中频信号等关键信号通过Verilog描述,并通过Chipscope在线观察。
101 6
基于FPGA的MSK调制解调系统verilog开发,包含testbench,同步模块,高斯信道模拟模块,误码率统计模块
|
5月前
|
算法 安全 数据库
基于结点电压法的配电网状态估计算法matlab仿真
**摘要** 该程序实现了基于结点电压法的配电网状态估计算法,旨在提升数据的准确性和可靠性。在MATLAB2022a中运行,显示了状态估计过程中的电压和相位估计值,以及误差随迭代变化的图表。算法通过迭代计算雅可比矩阵,结合基尔霍夫定律解决线性方程组,估算网络节点电压。状态估计过程中应用了高斯-牛顿或莱文贝格-马夸尔特法,处理量测数据并考虑约束条件,以提高估计精度。程序结果以图形形式展示电压幅值和角度估计的比较,以及估计误差的演变,体现了算法在处理配电网状态估计问题的有效性。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法
**摘要:** 升级版MATLAB仿真对比了深度学习与LS、MMSE、LMMSE的OFDM信道估计算法,新增自动样本生成、复杂度分析及抗频偏性能评估。深度学习在无线通信中,尤其在OFDM的信道估计问题上展现潜力,解决了传统方法的局限。程序涉及信道估计器设计,深度学习模型通过学习导频信息估计信道响应,适应频域变化。核心代码展示了信号处理流程,包括编码、调制、信道模拟、降噪、信道估计和解调。
101 8
|
4月前
|
算法 异构计算
FPGA强化(10):基于Sobel算法的边缘检测(二)
FPGA强化(10):基于Sobel算法的边缘检测(二)
59 0
|
4月前
|
算法 异构计算
FPGA强化(10):基于Sobel算法的边缘检测(一)
FPGA强化(10):基于Sobel算法的边缘检测
34 0
|
5月前
|
算法
m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真
**MATLAB2022a模拟展示了遗传算法在AWGN信道中估计SNR的效能。该算法利用生物进化原理全局寻优,解决通信系统中复杂环境下的SNR估计问题。核心代码执行多代选择、重组和突变操作,逐步优化SNR估计。结果以图形形式对比了真实SNR与估计值,并显示了均方根误差(RMSE),体现了算法的准确性。**
59 0
|
24天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中,通过游戏理论优化动态频谱访问,提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本:Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。
|
9天前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于FCM模糊聚类算法的图像分割matlab仿真
本项目展示了基于模糊C均值(FCM)算法的图像分割技术。算法运行效果良好,无水印。使用MATLAB 2022a开发,提供完整代码及中文注释,附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割,适用于灰度和彩色图像,广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。