IQ调制器

只愿长相守 提交于 2020-01-18 01:34:41

IQ调制就是数据分为两路,分别进行载波调制,两路载波相互正交。I是in-phase(同相), q是 quadrature(正交)。
IQ调制是矢量的方向问题,同相就是矢量方向相同的信号;正交分量就是两个信号矢量正交(差90°);IQ信号是一路是0°或180°,另一路是90°或270°,叫做I路和Q路,它们就是两路正交的信号。
因为I和Q是在相位上面正交的(不相干),可以作为两路信号看待。所以频谱利用率比单相调制提高一倍。但是IQ对解调要求高于单相(必须严格与I相差90度的整数倍,否则Q信号会混进I,I也会混进Q)。
简单的说就是数据分为两路,分别进行载波调制,两路载波相互正交。 正交信号就是两路频率相同,相位相差90度的载波,一般用sin和cos,与I,Q两路信号分别调制后一起发射,从而提高频谱利用率。
举例说明:
xc(t)=xR(t)Accos(2πfct+θ)+xL(t)Acsin(2πfct+θ)x_c(t)=x_R(t)A_ccos(2\pi f_ct+\theta)+x_L(t)A_csin(2\pi f_ct+\theta)
写成复数形式(把cosxcosx写成eixe^{ix},把sinxsinx写成ieix-ie^{ix},总之就是复数的实部就是对应的实数)就是:
xc(t)˚=Ac(xR(t)ixL(t))ei(2πfct+θ)\mathring{x_c(t)}=A_c(x_R(t)-ix_L(t))e^{i(2\pi f_ct+\theta)}
写成包络就是:
xc(t)~=Ac(xR(t)ixL(t))eiθ\widetilde{x_c(t)}=A_c(x_R(t)-ix_L(t))e^{i\theta}
那么在接收端应该如何解调出xR(t)x_R(t)xL(t)x_L(t)呢?
在接收端将原始信号分别乘以2cos(2πfct+θ)2cos(2\pi f_ct+\theta)2sin(2πfct+θ)2sin(2\pi f_ct+\theta)
xc(t)×2cos(2πfc+θ)=(xR(t)Accos(2πfct+θ)+xL(t)Acsin(2πfct+θ))×2cos(2πfc+θ)=xR(t)Ac(cos(4πfct)+cos(θθ))+xL(t)Ac(sin(4πfct)+sin(θθ))x_c(t)\times 2cos(2\pi f_c+\theta)=(x_R(t)A_ccos(2\pi f_ct+\theta)+x_L(t)A_csin(2\pi f_ct+\theta))\times 2cos(2\pi f_c+\theta)=x_R(t)A_c(cos(4\pi f_ct)+cos(\theta -\theta))+x_L(t)A_c(sin(4\pi f_ct)+sin(\theta -\theta))
通过低通滤波器滤除4πfc4\pi f_c频段后,上式等于AcxR(t)A_cx_R(t)
xc(t)×2sin(2πfc+θ)=(xR(t)Accos(2πfct+θ)+xL(t)Acsin(2πfct+θ))×2sin(2πfc+θ)=xR(t)Ac(sin(4πfct)sin(θθ))+xL(t)Ac(cos(4πfct)+cos(θθ))x_c(t)\times 2sin(2\pi f_c+\theta)=(x_R(t)A_ccos(2\pi f_ct+\theta)+x_L(t)A_csin(2\pi f_ct+\theta))\times 2sin(2\pi f_c+\theta)=x_R(t)A_c(sin(4\pi f_ct)-sin(\theta -\theta))+x_L(t)A_c(-cos(4\pi f_ct)+cos(\theta -\theta))
通过低通滤波器滤除4πfc4\pi f_c频段后,上式等于AcxL(t)A_cx_L(t)
也可以通过包络来分析,将包络分别乘以eiθe^{-i\theta}ei(θπ2)e^{-i(\theta -\frac{\pi}{2})}
Re{xc(t)~×eiθ}=Re{Ac(xR(t)ixL(t))}=AcxR(t)Re\{\widetilde{x_c(t)}\times e^{-i\theta}\}=Re\{A_c(x_R(t)-ix_L(t))\}=A_cx_R(t)
Re{xc(t)~×ei(θπ2)}=Re{Ac(xR(t)ixL(t))eiπ2}=Re{Ac(xR(t)ixL(t))×i}=Re{Ac(xL(t)+ixR(t))}=AcxL(t)Re\{\widetilde{x_c(t)}\times e^{-i(\theta-\frac{\pi}{2})}\}=Re\{A_c(x_R(t)-ix_L(t))e^{i\frac{\pi}{2}}\}=Re\{A_c(x_R(t)-ix_L(t))\times i\}=Re\{A_c(x_L(t)+ix_R(t))\}=A_cx_L(t)

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