频率匹配的原理及其硬件实现
摘 要：本文介绍了一种信号检测的方法——频率匹配,文中详细地叙述了频率匹配算法的原理,用Matlab从理论上证明了算法的正确性, 在此基础上用可综合的RTLVerilog模型描述了算法,通过对综合后网表进行仿真,验证了频率匹配算法硬件实现的可行性。最后,根据频率匹配的原理,实现了一种高精度数字频率检测器,并给出了相关的精度值。
关键词：信号检测;频率匹配;Matlab;高精度频率检测器
图 1 实现频率匹配算法的结构框图
图2 频率匹配算法模块的内部结构
前言
对于未知信号,可以通过傅立叶变换来检测信号中的频谱分布情况。但是,从傅立叶变换的结果只能看出该信号中包含哪些频率,而对于某频率的幅度在时域的分布情况却无从知晓,为了弄清楚某一频率的幅度在时域的分布情况,可以通过频率匹配来测定。同样,如果知道某一信号中包含某一频率,也可以通过频率匹配将信号中该频率的幅度所在的时域检测出来。
所谓频率匹配就是使用一种频率的信号(以下称之为匹配信号)去与未知信号(以下称之为被匹配信号)进行相关运算。因为相关运算可以用来检测两个信号的相似性,而做相关运算的目的就是将被匹配信号中与匹配信号频率相同或相近的部分进行放大,这样就可以弄清楚与匹配信号频率相同或相近的频率在被匹配信号中的分布情况。匹配信号必须是一种单一频率的信号,因此最理想的匹配信号当然就是三角函数。本文就以三角函数为例,叙述频率匹配的原理和方法。
频率匹配的实现方法
实际应用中的信号通常是离散的,因此,本文只讨论离散信号。可以用频率匹配来实现离散信号的检测、识别和提取。下面介绍离散信号频率匹配的实现方法。
设被匹配离散信号为 X(m),其采样频率为 fs,取匹配离散信号为 和,离散信号的频率匹配运算如下：
(1)
(2)
(3)
其中 N 根据实际情况而定,通常取的整数倍。
通过匹配运算得到的离散函数 M(n),具有如下性质：若 X(n) 在区间[n1,n2] 上的频率为w,则 M(n) 在区间[n1,n2]上将出现峰值,即在区间[n1,n2] 内 M(n) 的值将明显大于其它地方的值。
频率匹配的 DSP 实现
下面简要地介绍频率匹配的 DSP 实现方法,频率匹配算法的主要部分是计算M1(n) 和M2(n) 。频率匹配的 DSP 实现方法可以分成两种：单采样和块采样。在单采样模式中,每一个采样周期内只有一个采样值到达,在每一个采样周期内也只产生一个信号输出值。因此,单采样实现的频率匹配必须实时执行。在块采样模式中,每一个块周期内有多个采样值到达,且每一个块周期内能产生多个信号输出值。块采样能够根据实际需要,既可以很快也可以很慢地处理所有输入采样值。
在这里将使用块采样模式来实现频率匹配,为了节省存储器和软件开销,大多数 DSP 硬件都可实现循环存储器,此处的频率匹配 DSP也使用循环缓冲器来实现。对于输入的新的采样值,采用新的采样值进入、老的采样值溢出的方式,这样可以节省软件开销。频率匹配的 DSP 实现需要 3 个循环缓冲器,用来分别存储 X(n)、sin(n) 和cos(n) 。其中 X(n) 在每一个块周期内需要接收多个采样值,在新的采样值进入循环缓冲器时,溢出老的采样值。由于sin(n) 和cos(n) 是周期函数,因此不需要在每个块周期都向其循环缓
