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如何補償信道對信號帶來的高頻衰減?

冬至子 ? 來源:一片冰芯 ? 作者:一片冰芯 ? 2023-10-30 16:37 ? 次閱讀

為了補償信道對信號帶來的高頻衰減,發(fā)送端通常要求有預(yù)/去加重功能,即通過將帶有權(quán)重pre cursor和post cursor疊加在main cursor上,形成一階FIR濾波器,從而用其高通的頻域特性來補償信道的低通特性,使信號的質(zhì)量得到改善。

去加重(De-emphasis):保持信號高頻分量不變,減小中低頻分量。

預(yù)加重(Pre-emphasis):保持信號低頻分量不變,增大中高頻分量。

去加重補償后的信號擺幅比預(yù)加重補償后的信號擺幅小,眼圖高度低,功耗小,EMC輻射小。

1.FFE

1 **.1 **原理

圖1給出了tx發(fā)送端框圖,包含并串轉(zhuǎn)換(piso)、預(yù)驅(qū)動(Pre-Drv)、均衡、阻抗匹配??紤]EMC、功耗、擺幅等因素tx端往往采用去加重。

圖片

Fig1. tx發(fā)送端框圖

時域和z域表達式如下:

圖片

從時域表達式可以看出,當c0或c2為負時,可抑制main cursor上的ISI分量。因此,要想起到補償,c0和c2可同時為負,也可一正一零,但不能同時為正,c1一定為正。假設(shè)c0=-0.1,c1=0.7,c2=-0.2其時域均衡過程如圖2所示,可見x[k]經(jīng)延遲加權(quán)再求和可消除輸入x[k]上的ISI,經(jīng)FFE后的波形如圖中y[k]。

圖片

Fig2. FFE時域表示

當c0=-0.1,c1=0.7,c2=-0.2時為去加重,當c0=-0.1,c1=1.3,c2=-0.2時為預(yù)加重。

1.2****Matlab驗證

用Matlab搭建圖3所示的去加重和預(yù)加重模型,圖中Scope1波形如圖4所示,從上到下依次為去加重、輸入(111100110101)、預(yù)加重波形??梢悦黠@看出去加重可以保持信號高頻分量不變,減小中低頻分量;預(yù)加重可以保持信號低頻分量不變,增大中高頻分量。

圖片
Fig3. Matlab下搭建的De/Pre-Emphasis

圖片

Fig4. 去加重、輸入、預(yù)加重波形

c0=-0.1,c2=-0.2時去加重(c1=0.7)和預(yù)加重(c1=1.3)的0~2π和0~4π的頻譜如圖5和圖6所示??傻贸鲆韵陆Y(jié)論:①采樣頻率(fs)位置對應(yīng)2π,0~π(0~fs/2)之間FIR濾波器呈現(xiàn)高通特性用;②去加重幅度為0.4~1,對信號無放大功能,預(yù)加重幅度為1~1.6,可放大信號且在高頻下的放大倍數(shù)較大。③FFE的頻譜以2π為周期進行重復(fù)。

圖片

Fig5. 去加重、預(yù)加重頻譜(0~2π)

圖片

Fig6. 去加重、預(yù)加重頻譜(0~4π)

計算De/Pre-Emphasis頻譜的Matlab Code如下:

clc;

clear all;

close all;

numde = [-0.1 0.7 -0.2];

numpre = [-0.1 1.3 -0.2];

den = [1];

fs=10e9;

w = linspace (0, 2*pi, 1000);

Hde = freqz (numde, den, w);

Hpre = freqz (numpre, den, w);

subplot(2,1,1);

plot (w, abs(Hde),'m-',w, abs(Hpre),'b-');

grid on;

xlabel ('Frequency / rad');

title ('Magnitude Response');

legend('De-Emphasis','Pre-Emphasis');

subplot(2,1,2);

plot (wfs/2/pi/1e9, abs(Hde),'m-',wfs/2/pi/1e9, abs(Hpre),'b-');

grid on;

xlabel ('Frequency / GHz');

title ('Magnitude Response @ fs=10GHz');

legend('De-Emphasis','Pre-Emphasis');

1.3****FIR濾波器系數(shù)的計算

圖片

ZFS算法Matlab Code如下:

clc;

clear all;

close all;

X=[0.7 0.1 0;0.2 0.7 0.1;0 0.2 0.7]

Xn=X^-1

Y=[0;1;0]

C=Xn*Y

Csigma=(abs(C(1,1))+abs(C(2,1))+abs(C(3,1)))

C0=C(1,1)/Csigma

C1=C(2,1)/Csigma

C2=C(3,1)/Csigma

MMSE算法不強制要求碼間干擾在相鄰的符號間隔為0,而是使FFE輸出端殘余的碼間干擾的總功率最小,這種算法要優(yōu)于ZFS。

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