I. Ảnh hưởng của méo phi tuyến trong máy thu số
Chương này phân tích các yếu tố gây méo phi tuyến trong máy thu số đa kênh băng rộng, bao gồm thành phần DC-offset, méo do mất cân bằng I/Q, và méo do phi tuyến của khuếch đại RF. Các yếu tố này ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng tín hiệu thu, đặc biệt trong các hệ thống đa kênh và băng rộng. Cấu trúc máy thu đổi tần trực tiếp (DCR) được trình bày chi tiết, cùng với các giải pháp khắc phục méo như chuyển hạ tần số để loại bỏ DC-offset.
1.1 Cấu trúc máy thu đổi tần trực tiếp
Máy thu đổi tần trực tiếp (DCR) sử dụng bộ trộn cầu phương tương tự để chuyển đổi tín hiệu RF xuống tần số thấp hoặc băng gốc. Cấu trúc này đơn giản nhưng dễ gặp méo do DC-offset, mất cân bằng I/Q, và phi tuyến của khuếch đại RF. Các ADC tốc độ cao được sử dụng để số hóa tín hiệu, nhưng giới hạn công nghệ hiện tại chỉ cho phép tốc độ lấy mẫu vài GHz.
1.2 Máy thu số hóa trực tiếp tín hiệu RF
Máy thu số hóa trực tiếp tín hiệu RF (DDCR) là một phần của công nghệ SDR, cho phép số hóa toàn bộ dải tần từ DC đến RF. Cấu trúc này không sử dụng bộ trộn tương tự, loại bỏ DC-offset và méo do mất cân bằng I/Q, nhưng méo phi tuyến từ LNA vẫn là vấn đề nghiêm trọng cần giải quyết.
1.3 Các loại méo trong máy thu số
Các loại méo chính trong máy thu số bao gồm DC-offset, méo do mất cân bằng I/Q, và méo do phi tuyến của khuếch đại RF. DC-offset xuất hiện do sự rò rỉ tín hiệu LO, trong khi méo do mất cân bằng I/Q là kết quả của sự khác biệt về pha và biên độ giữa hai kênh I và Q. Méo phi tuyến từ LNA ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng tín hiệu trong các hệ thống đa kênh băng rộng.
II. Giải pháp bù méo phi tuyến trong máy thu số
Chương này trình bày các giải pháp kỹ thuật để giảm méo phi tuyến trong máy thu số đa kênh băng rộng. Các giải pháp bao gồm sử dụng thuật toán nhận dạng mù trong miền thời gian, kênh thu phụ tuyến tính làm tham chiếu, và các kỹ thuật oversampling và under-sampling. Các phương pháp này tập trung vào việc giảm méo phi tuyến từ LNA và các thành phần khác trong máy thu.
2.1 Bù méo phi tuyến với thuật toán nhận dạng mù
Thuật toán nhận dạng mù được sử dụng để bù méo phi tuyến mà không cần thông tin về tín hiệu đầu vào. Phương pháp này hiệu quả trong việc giảm méo từ LNA và các thành phần phi tuyến khác trong máy thu.
2.2 Sử dụng kênh thu phụ tuyến tính làm tham chiếu
Kênh thu phụ tuyến tính được sử dụng làm tham chiếu để xử lý méo phi tuyến. Các kỹ thuật oversampling và under-sampling được áp dụng để giảm méo từ LNA và tái tạo tín hiệu gốc.
2.3 Giảm méo bằng cách nghịch đảo méo
Phương pháp nghịch đảo méo được sử dụng để loại bỏ méo phi tuyến từ tín hiệu thu. Kỹ thuật này dựa trên việc xác định và loại bỏ các thành phần méo trong tín hiệu, giúp cải thiện chất lượng tín hiệu đầu ra.
III. Mô phỏng đánh giá các giải pháp bù méo phi tuyến
Chương này thực hiện mô phỏng và đánh giá hiệu quả của các giải pháp bù méo phi tuyến trong máy thu số đa kênh băng rộng. Các kết quả mô phỏng cho thấy sự cải thiện đáng kể trong chất lượng tín hiệu sau khi áp dụng các giải pháp giảm méo. Các phương pháp trừ méo và nghịch đảo méo được đánh giá thông qua phổ tín hiệu và tỷ lệ lỗi bit (BER).
3.1 Mô phỏng méo phi tuyến
Các mô phỏng được thực hiện để đánh giá méo phi tuyến từ LNA, mất cân bằng I/Q, và bộ khuếch đại băng cơ sở. Kết quả mô phỏng cho thấy ảnh hưởng nghiêm trọng của méo phi tuyến đến chất lượng tín hiệu trong các hệ thống đa kênh băng rộng.
3.2 Đánh giá hiệu quả các giải pháp bù méo
Các giải pháp trừ méo và nghịch đảo méo được đánh giá thông qua phổ tín hiệu và BER. Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể trong chất lượng tín hiệu sau khi áp dụng các giải pháp này, đặc biệt trong các hệ thống đa kênh băng rộng.
