范玉進(jìn)，張建軍，張鵬泉

（天津光電集團(tuán)公司，300211）

一種基于幅度積分的FSK非相干解調(diào)算法

范玉進(jìn)，張建軍，張鵬泉

（天津光電集團(tuán)公司，300211）

FSK作為一種常用的調(diào)制方式，在小型化低功耗數(shù)字通信系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用，因此低復(fù)雜度的FSK數(shù)字解調(diào)算法成為研究重點(diǎn)。本文基于傳統(tǒng)的功率檢測(cè)算法，提出了一種基于幅度積分的FSK非相干解調(diào)算法（Amplitude-Integration Demodulation Algorithm， AIDA）。在AIDA算法中，接收信號(hào)先經(jīng)過(guò)兩個(gè)頻點(diǎn)對(duì)應(yīng)的帶通濾波器，然后對(duì)濾波信號(hào)進(jìn)行一個(gè)符號(hào)周期內(nèi)的幅度積分，再對(duì)兩個(gè)積分值進(jìn)行相減，從而得到解調(diào)信號(hào)。由于采用了幅度積分的算法，復(fù)雜度被大大降低。仿真結(jié)果表明，AIDA可以改善FSK的解調(diào)性能。

FSK；非相干解調(diào)；幅度積分

0　引言

移頻鍵控（ Frequency Shift Keying，F(xiàn)SK） 是一種常用的波形調(diào)制方式，由于具有抗噪聲性能好、傳輸 距離遠(yuǎn)、誤碼率低等優(yōu)點(diǎn)，在中低速數(shù)據(jù)通信、短波通信和低功耗局域網(wǎng)等系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用。常用的FSK信號(hào)解調(diào)有非相干檢測(cè)法和相干檢測(cè)法。相干解調(diào)抗干擾性能好，但要求設(shè)置與發(fā)送設(shè)備中的高頻載波同頻同相的本地參考載波，使設(shè)備復(fù)雜，因此一般數(shù)字調(diào)頻系統(tǒng)都采用非相干解調(diào)。

傳統(tǒng)的FSK 信號(hào)非相干解調(diào)方法有過(guò)零檢測(cè)法、包絡(luò)檢測(cè)法、正交自延時(shí)法、功率檢測(cè)法、差分檢波法以及短時(shí)傅里葉變換法。其中過(guò)零檢測(cè)法實(shí)現(xiàn)原理簡(jiǎn)單，其基本原理是根據(jù)頻移鍵控過(guò)零率的大小來(lái)檢測(cè)己調(diào)信號(hào)中頻率的變化；其性能受信道失真影響較大，該方法在噪聲較大的時(shí)候，誤檢率較大，從而導(dǎo)致性能較差。包絡(luò)檢測(cè)法的基本原理是經(jīng)過(guò)包絡(luò)檢波器后分別取出他們的包絡(luò)，最后將兩路輸出同時(shí)送到抽樣判決器進(jìn)行比較，從來(lái)判決出基帶數(shù)字信號(hào)。該方法比較適合模擬電路實(shí)現(xiàn)，在數(shù)字電路中可等效為功率檢測(cè)法。功率檢測(cè)法是目前應(yīng)用較多的非相關(guān)解調(diào)算法。該算法通過(guò)將正交分解，提取出基帶信號(hào)，并通過(guò)兩路正交信號(hào)的平方和消除相位誤差帶來(lái)的影響。該算法比相干解調(diào)性能差3dB。正交自延時(shí)ZFKS解調(diào)算法的基本思想是已調(diào)信號(hào)和他的1/4周期的延時(shí)信號(hào)相乘，然后經(jīng)過(guò)低通濾波，根據(jù)濾波結(jié)果的符號(hào)判斷發(fā)送信號(hào)的值，從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)的解調(diào)。該方法雖然實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單，但其性能比相關(guān)解調(diào)性能差9dB。短時(shí)傅里葉變換法抗噪性能較好，但其運(yùn)算量較大。

綜合考慮算法性能及實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，在功率檢測(cè)法的基礎(chǔ)上，采用幅度積分的方式來(lái)取代求功率運(yùn)算，不僅減少了非相干解調(diào)算法的運(yùn)算復(fù)雜度，同時(shí)也提升了算法抗干擾特性。

1　基于幅度積分的非相干解調(diào)算法

圖1給出了FSK的數(shù)字化非相干功率檢測(cè)解調(diào)算法的實(shí)現(xiàn)框圖，其中f0為FSK調(diào)制信號(hào)的中心頻點(diǎn)。從 A/D 采樣的信號(hào)分成上下兩個(gè)支路，分別與本地的本振（DDS）信號(hào)正交調(diào)制，產(chǎn)生基帶信號(hào)以及和頻分量，再經(jīng)過(guò)圖中所示的第一級(jí)低通濾波器（LPF）濾除倍頻及雜波分量，剩余基帶信號(hào)。圖中LPF指低通濾波器組，f1、f2分別為 FSK 信號(hào) 1 碼、0 碼對(duì)應(yīng)的中頻信號(hào)頻率。然后再經(jīng)過(guò)采樣降速器，最后進(jìn)入到“平方律器件”?；鶐盘?hào)經(jīng)過(guò)平方運(yùn)算處理以后產(chǎn)生等效的平方包絡(luò)信號(hào)，送入判決器中選出平方包絡(luò)最大值的信號(hào)或者計(jì)算兩支路的平方包絡(luò)差作為 FSK 解調(diào)輸出。

上述功率檢測(cè)解調(diào)算法原理簡(jiǎn)單，但在實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)，復(fù)雜度依然較高。尤其是要在FPGA平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)小型化設(shè)計(jì)時(shí)，其中4個(gè)平方和運(yùn)算會(huì)占用DSP資源或者大量的邏輯資源。為此，本文根據(jù)功率檢測(cè)算法以及包絡(luò)檢測(cè)算法，提出了一種新的非相干解調(diào)算法，稱(chēng)為幅度積分檢測(cè)算法。

幅度積分檢測(cè)算法的原理框圖如圖2所示。該算法首先利用帶通濾波器，將FSK的兩個(gè)頻點(diǎn)處的信號(hào)分別提取出來(lái)，然后直接在中頻信號(hào)的一個(gè)符號(hào)周期內(nèi)，對(duì)各個(gè)采樣點(diǎn)的幅度進(jìn)行相加。最后對(duì)比幅度和的大小進(jìn)行判決。

幅度積分非相干解調(diào)算法及符號(hào)同步算法的MATLAB仿真程序如下：

1）SampleRate=32； % 解調(diào)信號(hào)的過(guò)采樣率

2）diff_power_max=0； % f0與f1兩個(gè)頻點(diǎn)的幅度積分差值，初始化為0

3）samp_offset=0； % 符號(hào)同步采樣點(diǎn)位置，初始化為0

4）for offset =0 ： SampleRate-1

5） data_0=reshape（data_flt0（1-offset：end-offset），SampleRate， length_bits）

6） data_1=reshape（data_flt1（1-offset：end-offset），SampleRate， length_bits）；

7） data_soft0=sum（abs（data_0），1）；

8） data_soft1=sum（abs（data_1），1）；

9） code_dem_temp=data_soft0-data_soft1；

10） diff_power=mean（abs（code_dem_temp））；

11） if diff_power＞diff_power_max

圖 1 FSK數(shù)字化非相干功率檢測(cè)解調(diào)實(shí)現(xiàn)框圖

圖 2 幅度積分非相干解調(diào)算法AIDA實(shí)現(xiàn)框圖

12） diff_power_max=diff_power；

13） code_dec = 1-（1-sign（code_dec_ temp））/2；

14） samp_offset=offset；

15） end；

16）end； % END for

在上述仿真程序中，SampleRate表示解調(diào)信號(hào)的過(guò)采樣率；diff_power_max表示兩個(gè)頻點(diǎn)的幅度積分的差值；samp_ offset表示符號(hào)同步的采樣點(diǎn)偏移位置；data_flt0表示經(jīng)過(guò)中心頻點(diǎn)位f0的帶通濾波器濾波的信號(hào)，data_flt0表示經(jīng)過(guò)中心頻點(diǎn)位f0的帶通濾波器濾波的信號(hào)，data_flt1表示經(jīng)過(guò)中心頻點(diǎn)位f1的帶通濾波器濾波的信號(hào)；data_0中的一行為data_flt0中連續(xù)SampleRate個(gè)采樣點(diǎn)；data_1中的一行為data_flt1中連續(xù)SampleRate個(gè)采樣點(diǎn)；data_soft0為濾波信號(hào)data_flt0在1個(gè)符號(hào)周期內(nèi)的幅度積分，data_soft1為濾波信號(hào)data_flt1在1個(gè)符號(hào)周期內(nèi)的幅度積分；code_dem_ temp為兩個(gè)幅度積分的差值；diff_power為幅度積分差值的絕對(duì)值均值。在本算法中，通過(guò)比較不同采樣點(diǎn)偏移情況下diff_ power，找到最大diff_power對(duì)應(yīng)的偏移位置即為最佳采樣點(diǎn)。

2　系統(tǒng)仿真

本節(jié)針對(duì)氣象傳真中的FSK調(diào)制信號(hào)，進(jìn)行解調(diào)算法的仿真對(duì)比。其調(diào)制方式為2FSK，中心頻點(diǎn)f0為1900Hz，頻率偏移為400Hz，即f1=1500Hz，f0=2300Hz，氣象圖像有效信息速率不超過(guò)900Hz。

圖3給出了不同圖像信息速率（720Hz，800Hz，900Hz），對(duì)應(yīng)的調(diào)制指數(shù)分別為1.1，1.0和0.89下的誤碼率曲線。從圖中可以看出，當(dāng)信息速率大于800Hz或者調(diào)制指數(shù)小于1時(shí)，誤碼率曲線存在誤碼平臺(tái)，而本文提出的解調(diào)算法可以大大改善調(diào)制指數(shù)小于1時(shí)的FSK的解調(diào)算法的誤碼平臺(tái)。

3　結(jié)論

本文基于傳統(tǒng)的功率檢測(cè)算法，提出了一種基于幅度積分的FSK非相干解調(diào)算法AIDA。AIDA算法大大降低了運(yùn)算復(fù)雜度。本文針對(duì)氣象傳真系統(tǒng)的的FSK信號(hào)進(jìn)行仿真，由于采用仿真結(jié)果表明，AIDA可以改善FSK的解調(diào)性能，尤其是可改善調(diào)制指數(shù)小于1時(shí)的FSK的解調(diào)算法的誤碼平臺(tái)。

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A FSK non coherent demodulation algorithm based on amplitude integration

Fan Yujin，Zhang Jianjun，Zhang Pengquan
（Tianjin photoelectric group company，300211）

FSK，as a commonly used modulation method， is widely used in small scale and low power digital communication systems.Therefore， the low complexity FSK digital demodulation algorithm has become the focus of research.Based on the traditional power detection algorithm，this paper proposes an FSK non coherent demodulation algorithm（Demodulation Algorithm Amplitude-Integration，AIDA），which is based on amplitude integration.In Aida algorithm，the received signal first after two frequency point corresponding to the band pass filter and filtering of signals of a symbol period is the magnitude of the integral，the two integral value is subtracted， so as to obtain the signal demodulation. Due to the adoption of the amplitude integral algorithm，the complexity is greatly reduced.The simulation results show that AIDA can improve the demodulation performance of FSK.

FSK；non coherent demodulation；amplitude integral

圖3　FSK解調(diào)算法誤碼率仿真