作者：Matthew Weiner，RF Pixels
新兴的 5G 网络依托毫米波频谱运行，这意味着 5G 网络的性能优于 4G 网络，能够以更高的速度、更低的延迟传输更多数据。
毫米波频谱技术发展前景广阔，但也使设备制造商面临大量设计挑战。例如，相比低频信号，毫米波频谱信号更易因大气及其他物体的阻隔而衰减。
我和我的同事正在开发配有专用 RF 电子硬件的射频前端，该硬件可以通过波束成形聚焦毫米波信号功率来克服这种衰减。我们的设计将融合多用户与多输入多输出 (MU-MIMO) 技术。
为了测试及验证这些设计，我们在 MATLAB® 和 Simulink® 中实现自主研发的数字基带（图 1）。为加快实现过程，我们对 Wireless HDL Toolbox™ 提供的 LTE 黄金参考模型进行调整，然后使用 HDL Coder™ 将其部署到 Zynq® UltraScale+™ RFSoC 板。我们通过这种方法，不但节省了至少一年的工程工作量，而且凭一己之力完成了实现过程，无需额外聘请数字工程师。
图 1.在 Simulink 中建模的 LTE 数字基带接收链。
数字基带建模和仿真
Wireless HDL Toolbox 自带 LTE 黄金参考模型，即装即用，其中提供了大量关键功能，比如主信息块 (MIB) 解码。我利用这些功能构建自定义类 4G OFDM 收发机链，对现有的定时恢复、载波恢复和均衡功能进行增强。
我使用 Wireless HDL Toolbox 中的简单信道模型来仿真收发机链。这些仿真让我能评估并可视化一些指标，如不同噪音水平的误符号率 (SER) 和误差矢量幅度 (EVM)（图 2），从而得以验证基带模型。
图 2.EVM（左）和 SER（右）随信噪比 (SNR) 变化的关系图。
在 Zynq RFSoC 硬件上实现基带
通过 Simulink 仿真验证数字模型后，我使用 HDL Coder 从模型生成 RTL 代码，将其部署到 Zynq UltraScale+ RFSoC ZCU111 板。生成的代码高效且可读。我按如下方法验证实现：对 Zynq 板的 FPGA 执行数字回环测试，将传输输出直接传递回接收链。完成这些测试后，我还执行了模拟回环测试，将模数转换器 (ADC) 和数模转换器 (DAC) 集成到板上（图 3）。
图 3.完整的系统图，展示配备 RF Pixels 射频前端的 HDL 中实现的数字基带。
之后，我可以运行完整的板对板测试，探索 RF 损伤的影响，使用 MATLAB 分析从板上捕获的数据、生成星座图并评估算法增强功能以解决损伤问题。
快速设计迭代
过去，我一直按照传统流程开展工作：系统团队生成设计，再由 RTL 团队加以实现。在这种工作流程中，迭代往往要花很长的时间；实现并重测算法更改可能需要数周之久。使用 MATLAB 和 Simulink 后，迭代速度大大加快；少则一天、多则不过数日，我就能实现并重测增强功能。
有一次，我发现尽管系统在启动后很快实现良好运转，但误码率 (BER) 却一直在稳步升高。为了诊断问题，我在启动后按不同的时间间隔从 ADC 采集数据并用 MATLAB 加以分析。星座图清楚地表明，随着时间的推移，性能不断下降。
我断定，此类问题与采样率偏移有关，因而导致逐渐偏离 LTE 帧循环前缀区域。我对算法进行了简单调整，以跟踪主同步信号。我通过仿真验证此修复，然后在板上实现；之后，无论系统运行多久，BER 始终保持在较低水平（图 4）。
图 4.展示性能下降（左上）、板对板测试（右上）及无线测试（下）的星座图。
之后，我发现存在 IQ 增益和相位不平衡的问题。尽管我们自认为已对系统进行精确校准以避免出现 IQ 不平衡的问题，但我发现校准参数值并不准确。我在 MATLAB 中重新对采集的数据进行了分析，又在 MATLAB 中执行快速暴力搜索，希望找到合适的校准值来纠正问题。只用了几分钟的时间，我不仅更新了 Simulink 模型以实现更改，还生成了验证实时硬件修复的代码。
计划的功能增强
我们计划打造 5G 版数字基带并积极扩展 RF 技术，以满足 O-RAN 联盟制定的开放无线接入网规格要求。在设计中采用 O-RAN 接口后，哪怕性能不断提升、功能不断增加，我们的 IP 也能轻松集成到其他系统。
本文转载自： MATLAB微信公众号
