随着无线通信技术的发展，无线调制信号分析仪在无线电监测、科学化管理方面有重要的实用意义。文章基于STM32嵌入式平台，采用二次变频芯片MC13135接收并解调出调制信号，并通过FFT算法分析处理，设计实现了一套新型的无线监测管理设备。测试结果表明，该信号分析仪能够快速准确的探测无线电管理地域内的无线电信号，并能实时反馈被测信号的通信技术参数、工作特征等信启。
随着电子技术的快速发展，特别是无线通讯事业的迅猛发展，无线电监管也正在逐步强化。无线电技术是以电磁波的形式传播各种信号，显然单凭人力难以做到对其进行有效地监控。因此无线电监测设备对无线调制信号的监管显得十分重要。在改革开放三十年来，我国各省市无线电管理部门都有不同程度的增加，然而作为无线电管理重要技术手段的无线调制信号分析设备受到价格、技术等因素的限制未能得到广泛的应用。因此，高性价比的无线调制信号监测设备的设计与实现成了无线电监管中一个亟需解决的问题。
本文源于湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划专项课题，应用无线电技术和FFT算法理论，借助嵌入式软硬件平台，重点针对高频无线信号的解调、检波及相关频谱分析等方面进行优化设计，实现了无线电监测设备设计的高效性和便携性。
1 系统总体设计
系统总体设计方案如图1所示，本设计利用自动扫频捕获不同的载频信号，信号经由单片调频芯片MC13135解调及预处理后，送至STM32嵌入式处理器进行信号频谱特征提取加以分析识别，并将分析结果显示出来。系统硬件部分包括信号接收与预处理电路、STM32嵌入式硬件平台和人机界面等一些外围电路模块;软件部分包括移植到STM32平台上的FFT算法、系统控制、串口通信等软件模块。
2 预处理电路设计
调制信号在进入系统之前，首先要进行预处理。具体到无线调制信号分析仪系统来说，天线接收的是高频信号，需要下变频得到中频信号，高保真解调信号对于后续的信号识别尤为关键，自动扫频、解调、包络检波等这些都需要在预处理中完成。
2.1 自动扫频的实现
由MC13135工作原理可知，变更第一本振频率便可实现自动扫频功能。本设计中，第一本振由DDS函数发生器产生，通过向DDS集成芯片AD9851配置不同的指令实现第一本振频率的自动更新，继而达到扫频的目的。
2.2 解调及检波电路设计
MC13135是单片调频接收电路，它集成了天线输入至音频输出的二次变频全部电路，音频输出端口便可作为FM及FSK信号的解调输出口，来自二次变频后的信号，经过包络检波网络，最终可从载波中解调出AM及ASK信号。
对于信号识别系统而言，包络检波网络电路的设计关乎到调制信号能否得到准确分析。二极管包络检波器主要由二极管和RC低通滤波电路组成。二极管导通时，输入信号向C充电，充电时常数为RC;二极管截止时，C向R放电。在输入信号作用下，二极管导通和截止不断重复，直到充放电达到平衡后，输出信号跟踪了输入信号的包络。如果参数选择不当，二极管包络检波器会产生惰性失真和负峰切割失真。本系统包络检波网络电路设计，具体如图2所示。
2.2.1 检波电路二极管的选择
检波二极管采用2AP9点接触型二极管，工作频率150MHz以上，极间电容小于1pF，导通门限压为0.2～0.3V，因此在二极管正极加一静态正偏压，抵消其门限电压，导通电阻rd约为100 Ω。
2.2.2 检波电路负载电阻R28、R30的选择
检波管后级低频电压放大器总输入电阻(此处即本级负载电阻R33)一般为2.5k。因此，为满足避免底部切割失真条件
(RΩ为交流负载电阻，R为直流负载电阻)，R一般选为5～10kΩ。又根据分负载条件式R28=(0.1～0.2)R30，取R30=5.1kΩ，即可得：R28=0.133 R30=680 Ω，这时交流负载电阻：
系统要求调幅度ma为不小于0.3，由上式可知该负载电阻的选择满足避免底部切割失真的条件。
2.2.3 检波电路负载电容C43、C44的选择
由高频电子线路原理可知，电容C43、C44可由式
来估算，R=R28+R30=0.68kΩ+5.1kΩ=5.78kΩ。系统设定调制信号最大频率为fmax=1.0kHz，故Ωmax=2π×1.0×103，求得C小于27.5nF，此处取C43=C44=4700pF。这一取值也足以满足避免惰性失真的条件：
综上所述，该检波网络的设计既防止了解调信号的惰性失真和负峰切割失真，又避免了其频率失真和非线性失真，电路器件参数选择与设计满足系统设计需求。
3 FFT算法与系统软件设计
3.1 FFT算法
FFT变换属于数字信号处理一种常用算法，通过FFT变换将信号由时域变换到频域，在频域实现对信号特征的提取。该分析方法硬件电路简单、应用灵活、精度和稳定度高。FFT算法的基本思想是把长序列的DFT逐次分解为较短序列的DFT。
用FFT对模拟信号进行频谱分析时，首先需要对模拟信号进行AD采样，假设输入模拟信号频率为f，AD采样频率为Fs，对采样得到的数据做FFT变换。在FFT变换中有几个重要参数：最大可分辨频率FMax、频率分辨率F、采样点数N、抽样长度T。各个参数关系如下：
最大可分辨频点数：M=1+(fh-f1)/F (1)
最低采样频率：fs=2fh (2)
最小采样点数：N=fs/F (3)
最小采样时间：TPmin=1/F (4)
由式(3)可以看出，要想提高FFT的分辨率F，就必须要减小采样率fs或者增加采样点数N。
在嵌入式系统平台下，本设计针对典型的周期信号进行频谱的分析，能够有效地得到典型周期信号的各次谐波分量。
3.2 调制信号波形的识别
取采样频率为输入信号频率的3倍，采集32点，进行FFT变换，得到周期典型信号的频谱图，根据典型周期信号各次谐波分量的差别，可以很方便地分辨出不同的波形。
根据FFT算法的基本原理把长序列的DFT逐次分解为较短序列的DFT。N点DFT变换为
式中，
称为旋转因子，周期为N。经FFT后得到各点X(K)序列值，便可描得出信号的频谱图。
方波和正弦波以傅里叶级数展开，其数学模型为：
其中，w=2π/T。从以上模型可以看出，方波的频谱由基波和谐波组成(无偶次谐波)，且各谐波幅度依次递减，奇次谐波频率为基波频率的奇数倍时，信号幅度是基波的奇数倍的倒数，而正弦波信号是单一频率的周期信号，因此可解调出信号x(t)。经STM32的内部ADC采样得到x(n)，然后在STM32中作FFT得到其频谱x(k)，查找出基波和三次谐波。频率存在3倍关系，且幅度存在1/3倍的关系则可以判断是方波，若不满足此关系则是正弦波。调制信号进行预处理，区分出调频或调幅信号后，再根据FFT分析出基带信号为正弦波或方波，便可进一步判断是何种解调方式。
