高阶累积量调制识别改进算法的FPGA实现

    图6是当信号为4FSK时，计算得到的Fe3值。其中，O．03～O．1 s是模块计算参数的过程，O．1 s时对应的数据是计算的最终结果。将结果输出到Matlab变量空间worksPACe中，可以得到在0．1 s时计算的Fe3值为12．4。



3 实验结果
    为了验证调制识别系统的可行性，分别在Simulink和目标开发板上运行该设计。在产生硬件协同仿真模块之前，先调用Resource Esti-mator模块对本系统所需资源进行估测。估测结果见表3。


    由于所需芯片内部资源较多，所以选用Virtex4-xc4vlx200芯片。然后在System Generator模块中点击Generate产生硬件协仿真模块，并将它拖入到设计文件当中。给Virtex-4目标板上电，连接好JTAG口，启动硬件协同仿真。当信号分别为2ASK，4ASK，4PSK等调制信号时，测试整个设计系统判决的结果，并将1 000次独立试验得到的仿真结果取平均，得到各种调制信号的识别率，如表4所示。从试验结果来看，调制识别系统设计的FPGA硬件协同实现与Simulink仿真的结果基本一致，达到了设计的要求，从而也说明了System Generator有很高的精度。



4 结语
    本文采用高阶累积量改进算法对各种数字信号进行调制识别，大大提高了低信噪比环境下2ASK，4ASK，4PSK和16QAM信号的识别率，并在 System Generator中实现了高阶累积量改进算法的FPGA设计，从模型的建立到FPGA的实现都是在图形化设计环境下完成的，避开了编写复杂VHDL语言的环节，且转化到FPGA上实现的性能好，设计过程简便灵活，从而为调制方式识别算法的设计提供了一种新的方案。利用System Generator提供的图形化建模环境和自动转换成VHDL代码的能力，设计者可以将更多的时间和精力放在算法的优化上，同时又能显著缩短设计开发周期。
 

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