毫米波頻譜技術(shù)具備龐大的潛力，但也為裝置製造廠商帶來(lái)了設(shè)計(jì)上的許多挑戰(zhàn)。本文說(shuō)明如何透過(guò)以Zynq RFSoC為基礎(chǔ)的數(shù)位基頻的建模與模擬，來(lái)進(jìn)行毫米波RF電子設(shè)計(jì)驗(yàn)證。

。

新興的5G網(wǎng)路能夠在毫米波（millimeter wave）頻譜運(yùn)作，代表著這些5G網(wǎng)路比起4G網(wǎng)路能夠乘載更多資料、速度更快、延遲更低。毫米波頻譜技術(shù)具備龐大的潛力，卻也為裝置製造廠商帶來(lái)了設(shè)計(jì)上的挑戰(zhàn)。舉例來(lái)說(shuō)，由於空氣和其他物體的因素，毫米波頻譜的訊號(hào)比起較低頻率的訊號(hào)更容易衰減。

我和同事們開(kāi)發(fā)了具特殊RF電子硬體的射頻前端，它透過(guò)波束成形使毫米波訊號(hào)功率聚集，因此能夠克服訊號(hào)的衰減。我們的設(shè)計(jì)包含了多使用者的多輸入多輸出系統(tǒng)（multi-user, multiple-input and multiple-output；MU-MIMO）技術(shù)。

為了要測(cè)試和說(shuō)明這些設(shè)計(jì)，我們?cè)贛ATLAB和Simulink實(shí)現(xiàn)了自己的數(shù)位基頻（圖1）。我們藉由採(cǎi)用Wireless HDL Toolbox（無(wú)線通信硬體描述語(yǔ)言工具箱）提供的LTE黃金參考模型，並且使用HDL Coder（硬體描述語(yǔ)言轉(zhuǎn)碼器）將模型部署到Zynq UltraScale+ RFSoC板子上來(lái)加速實(shí)現(xiàn)流程。這個(gè)方法省下我們工程團(tuán)隊(duì)至少一年的精力，而且讓我自己能夠完成實(shí)現(xiàn)流程而不需要雇用額外的數(shù)位工程師。

圖1 : Simulink內(nèi)的LTE數(shù)位基頻接收鏈路模型。

數(shù)位基頻的建模與模擬

Wireless HDL Toolbox提供的開(kāi)箱即用黃金參考LTE模型支援了一些關(guān)鍵的功能，像是主資訊區(qū)塊（Master Information Block；MIB）的解碼。我使用這些功能來(lái)建立一個(gè)客製的類(lèi)4G的OFDM收發(fā)鏈路（transceiver chain），將增強(qiáng)加到既有時(shí)間回復(fù)、載波回復(fù)、以及等化。

透過(guò)Wireless HDL Toolbox的簡(jiǎn)易通道模型來(lái)模擬這個(gè)收發(fā)鏈路。這樣的模擬可以對(duì)多種雜訊等級(jí)的符號(hào)錯(cuò)誤率（symbol error rate；SER）和誤差向量幅度（error vector magnitude；EVM）等度量值進(jìn)行評(píng)估與視覺(jué)化來(lái)檢驗(yàn)基頻模型（圖2）。

圖2 : 以EVM（左）和SER（右）作為信噪比（signal-to-noise ratio；SNR）函式的圖示。

將基頻實(shí)現(xiàn)於Zynq RFSoC硬體

藉由Simulink模擬驗(yàn)證過(guò)數(shù)位模型之後，使用硬體描述語(yǔ)言轉(zhuǎn)碼器（HDL Coder）從模型產(chǎn)生RTL程式碼，並將程式碼部署到Zynq UltraScale+ RFSoC ZCU111板。自動(dòng)產(chǎn)生的程式碼有效率且可讀。接著，在Zynq板上的FPGA執(zhí)行數(shù)位迴接測(cè)試（loop-back test），讓發(fā)射輸出直接傳送回到接收鏈路來(lái)驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)結(jié)果。

在這些測(cè)試之後，再進(jìn)行結(jié)合了板子上類(lèi)比對(duì)數(shù)位（analog-to-digital；ADC）和數(shù)位對(duì)類(lèi)比（digital-to-analog；DAC）轉(zhuǎn)換器的類(lèi)比迴接測(cè)試（圖3）。

圖3 : 描繪了以HDL實(shí)現(xiàn)的帶RF Pixels無(wú)線電前端的數(shù)位基頻完整系統(tǒng)圖。

在這裡，我可以執(zhí)行完整的板對(duì)板（board-to-board）測(cè)試，並且探索RF減損（impairments）的結(jié)果、使用MATLAB來(lái)分析從板子捕捉到的資料、產(chǎn)生星座圖（constellation plots）、評(píng)估演算法的增強(qiáng)來(lái)解決減損問(wèn)題。

快速的設(shè)計(jì)疊代

以前，我使用的是較為傳統(tǒng)的工作流程，由一個(gè)RTL團(tuán)隊(duì)來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)產(chǎn)生出來(lái)的設(shè)計(jì)。這種工作流程的疊代通常要花費(fèi)一段很長(zhǎng)的時(shí)間；可能會(huì)需要幾週來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)演算法或重複測(cè)試演算法的變更。透過(guò)MATLAB和Simulink的疊代就快了許多，就算無(wú)法當(dāng)天完成，大概也只需要幾天的時(shí)間就可以實(shí)現(xiàn)及重新測(cè)試一個(gè)增強(qiáng)的功能。

舉一個(gè)例子，我注意到當(dāng)系統(tǒng)在剛開(kāi)始沒(méi)多久的時(shí)候執(zhí)行狀況良好，但位元錯(cuò)誤率（bit error rate；BER）會(huì)隨著時(shí)間持續(xù)上升。為了診斷這個(gè)問(wèn)題，我從ADC取得啟動(dòng)之後各個(gè)時(shí)間區(qū)間的資料，並且在MATLAB進(jìn)行分析。星座圖清楚顯示執(zhí)行狀況是如何隨著時(shí)間退化。

我判斷這個(gè)現(xiàn)象與取樣頻率的偏移（sampling rate offset）有關(guān)，導(dǎo)致在LTD架構(gòu)的循環(huán)前綴（cyclic prefix）區(qū)域之外的逐漸漂移。我執(zhí)行一個(gè)演算法變更來(lái)追蹤主要的同步訊號(hào)。我透過(guò)模擬來(lái)驗(yàn)證了這個(gè)修正，接著把它實(shí)現(xiàn)到板子上，可以看到不論系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)了多久的時(shí)間，BER還是維持在低點(diǎn)（圖4）。

圖4 : 星座圖描繪的衰退的性能（左上），板對(duì)板測(cè)試（右上），以及空中傳輸測(cè)試（下）。

稍後，我發(fā)現(xiàn)一個(gè)IQ增益與相位不平衡的問(wèn)題。雖然我們以為已經(jīng)對(duì)系統(tǒng)做了適當(dāng)校正來(lái)處理IQ不平衡，不過(guò)我發(fā)現(xiàn)校正參數(shù)值其實(shí)並不正確。又再一次，我分析了MATLAB擷取到的資料，接著在MATLAB執(zhí)行快速的強(qiáng)力搜尋（brute-force search）來(lái)找出可以修正這個(gè)問(wèn)題的合適的校準(zhǔn)值。我在幾分鐘之內(nèi)就可以更新Simulink模型來(lái)實(shí)現(xiàn)變更，也產(chǎn)生程式碼在即時(shí)硬體上驗(yàn)證這個(gè)修正。

計(jì)畫(huà)之中的提升

我們正在準(zhǔn)備數(shù)位基頻的5G版本，並且正著手?jǐn)U展我們的RF技術(shù)以符合O-RAN聯(lián)盟（O-RAN Alliance）針對(duì)開(kāi)放式無(wú)線電接取網(wǎng)路制定的規(guī)格。為我們的設(shè)計(jì)提供O-RAN介面，讓我們可以在持續(xù)改善性能及增加新功能的同時(shí)，也很容易地將我們的IP與其他系統(tǒng)整合。

（本文由鈦思科技提供；作者M(jìn)atthew Weiner任職於RF Pixels公司）