一种可变级数的网络分析仪滤波算法制造技术

本发明专利技术公开了多速率信号接收机结构包括模数转换模块ADC、数控频率震荡器模块NCO，数字滤波模块等，数字滤波模块包括N级CIC滤波结构和FIR滤波结构；该可变级数的网络分析仪滤波算法针对不同处理器的内核资源，采用不同级联数的CIC滤波器，经CIC滤波后再将数据结果送给FIR滤波，滤除通带以外的噪声；N级CIC滤波相比单级CIC滤波，通带频率范围减小；旁瓣衰减更多；对通带以外的噪声抑制更强，从而减少噪声对有用信号的干扰；再经过FIR滤波，用Matlab仿真，采用高阶FIR滤波系数，滤波形状有很多清晰的旁瓣并确保带宽的一半处衰减3db，与传统的滤波算法相比轨迹噪声小，带外抑制更强，数据扫描速度更快，适用于大部分的矢量网络分析仪数字滤波器的设计。

【技术实现步骤摘要】
一种可变级数的网络分析仪滤波算法
本专利技术涉及数字信号处理领域，具体涉及一种可变级数的网络分析仪滤波算法，一般用于多速率信号接收机结构。
技术介绍
当前，数字下变频是软件无线电的核心技术，它在移动通信，数字广播，电视等领域具有非常重要的应用价值。随着采样速率的提高，采样后数据流的速率变得很高，导致后续信号处理速度跟不上，因此需要对模数转换器后的数据流进行降速处理。这需要很大的抽取因子，CIC滤波器可以控制抽取因子的变化，半带滤波器可以把采样速率降低一半，而单个的FIR滤波器不能降低采样速率，因此需要和CIC滤波器或半带滤波器的配合使用。N级CIC滤波器相比于单级CIC滤波器，通带频率范围减小，旁瓣衰减更多，对通带以外的噪声抑制更强，从而减少噪声对有用信号的干扰；如何采用结构简单、处理高效的低通滤波器来满足工程实现的具体要求，就是抽取能否实现的关键所在。而一种可变级数的网络分析仪滤波算法采用2级或3级CIC滤波器和FIR滤波器的结构方式，CIC滤波器结构简单，没有乘法器，只有加法器，积分器和寄存器，性能较好，已经被证明是在高速抽取系统中非常有效的高分解速率滤波器，并且可以根据实际情况决定抽取因子的大小。再加上FIR低通滤波器，采用高阶FIR滤波系数，滤波形状有很多清晰的旁瓣并确保带宽的一半处衰减3db。本专利技术对网络分析仪数字下变频中的数字滤波提出一种滤波算法，该滤波算法提供带外抑制衰减更多，轨迹噪声小，数据扫描速度更快的滤波器，适用于大部分的矢量网络分析仪数字滤波器的设计。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种可变级数的网络分析仪滤波算法，该滤波算法提供带外抑制衰减更多，轨迹噪声小，数据扫描速度更快的滤波器，适用于大部分的矢量网络分析仪数字滤波器的设计，解决现有技术中存在的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种可变级数的网络分析仪滤波算法，所述可变级数的网络分析仪滤波算法采用N级CIC和FIR的滤波结构，N级CIC滤波器系统函数表示为其中，N为CIC滤波级数，M为CIC滤波抽取倍数；FIR滤波输出y(n)可表示为输入序列x(n)与单位取样响应h(n)的线性卷积，表示为其中L代表输入FIR滤波的数据个数。作为本专利技术进一步的方案：对不同处理器的内核资源，采用不同级联数的CIC滤波器。作为本专利技术进一步的方案：对于同一个带宽，不同级数的CIC滤波采用匹配的抽取倍数并抽取匹配的数据长度。作为本专利技术进一步的方案：对于相同级数的CIC滤波，主瓣高度保持一致。作为本专利技术进一步的方案：FIR滤波结构采用FIR低通滤波器，其包括，通带、阻带和过渡带，通带范围内通过系统所需的频率信号，阻带范围内抑制噪声及无用频率信号。作为本专利技术进一步的方案：用Matlab软件对FIR滤波进行仿真，仿真窗函数采用kaiser窗，kaiser窗是高级窗函数，由零阶贝塞尔函数I0(x)构成，修改β的值来改变主瓣的宽度和旁瓣的衰减度。作为本专利技术进一步的方案：对于各个带宽的FIR滤波器仿真，使用高阶滤波，输入FIR滤波结构的数据个数大于FIR滤波系数个数。作为本专利技术进一步的方案：可变中频带宽通过查表快速切换。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术提供一种可变级数的网络分析仪滤波算法，采用N级CIC滤波器和FIR滤波器结构；N级CIC滤波相比单级CIC滤波，通带频率范围减少，旁瓣衰减更多；对噪声的抑制更强，从而减少噪声对有用信号的干扰；采用FIR高阶滤波器，滤波形状有很多清晰的旁瓣并确保带宽的一半处衰减3db；总之，一种可变级数的网络分析仪滤波算法与传统的滤波算法相比提供轨迹噪声小，带外抑制衰减增多，数据扫描速度更快的滤波器，适用于大部分的矢量网络分析仪数字滤波器的设计。附图说明图1为本专利技术多速率信号接收机结构图。图2为本专利技术N级CIC滤波器结构图。图3为本专利技术1k滤波器波形图。具体实施方式下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。如图1、2和3所示，本实施例提供一种可变级数的网络分析仪滤波算法：包括以下内容：该种可变级数的网络分析仪滤波算法采用N级CIC和FIR的滤波结构，N级CIC滤波器系统函数可表示为其中，N为CIC滤波级数，M为CIC滤波抽取倍数，如图2所示CIC滤波器由累加部分，抽取部分和梳妆部分组成，fs为数据采样速率，经过R倍抽取后，采样速率降低为fs/R；FIR滤波输出y(n)可表示为输入序列x(n)与单位取样响应h(n)的线性卷积，可表示为其中L代表输入FIR滤波的数据个数；该滤波算法对不同处理器的内核资源，采用不同级联数的CIC滤波器，例如ADSP52系列的526最大指令速率为400M，而527的最大指令速率为600M，因此选择不同级联数的CIC滤波器；对于同一个带宽，不同级联数的CIC滤波采用一定的抽取倍数并抽取一定的数据长度，有利于在同种带宽的情况下，不同级联数的CIC滤波波形做一些性能上的对比，也证实该滤波算法的统一性；对于相同级数的CIC滤波，主瓣高度保持一致，对于不同带宽的CIC滤波，主瓣高度保持不一致，无法正确的观察滤波器的性能指标；FIR滤波结构采用FIR低通滤波器，其包括，通带、阻带和过渡带，通带范围内通过系统所需的频率信号，阻带范围内抑制噪声及无用频率信号；用Matlab软件对FIR滤波进行仿真，仿真窗函数采用kaiser窗，kaiser窗是高级窗函数，由零阶贝塞尔函数I0(x)构成，可以修改β的值来改变主瓣的宽度和旁瓣的衰减度；对于各个带宽的FIR滤波器仿真，使用高阶滤波，输入FIR滤波结构的数据个数大于FIR滤波系数个数，高阶滤波，可以清楚的看见滤波旁瓣，让滤波形状呈现一个优美的弧状；最后，该算法能够适用很多带宽，例如，10k，1k，100hz等，而这些带宽可以通过查表快速切换，如图3所示，再1k带宽下，一种可变级数的网络分析仪滤波算法呈现的滤波器波形图，中心频率在150hz处，150hz左右0.5k的频率范围为通带，衰减3db，旁瓣数多且弧状优美。本专利技术的有益效果：本专利技术提供一种可变级数的网络分析仪滤波算法，采用N级CIC滤波器和FIR滤波器结构。N级CIC滤波相比单级CIC滤波，通带频率范围减少；旁瓣衰减更多；对噪声的抑制更强，从而减少噪声对有用信号的干扰；采用FIR高阶滤波器，滤波形状有很多清晰的旁瓣并确保带宽的一半处衰减3db。总之，一种可变级数的网络分析仪滤波算法与传统的滤波算法相比提供带外抑制衰减更多，轨迹噪声小，数据扫描速度更快的滤波器，适用于大部分的矢量网络分析仪数字滤波器的设计。对于本领域技术人员而言，显然本专利技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本专利技术的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本专利技术。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本专利技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本专利技术内。此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种可变级数的网络分析仪滤波算法，其特征在于：所述可变级数的网络分析仪滤波算法采用N级CIC和FIR的滤波结构，N级CIC滤波器系统函数表示为

【技术特征摘要】
1.一种可变级数的网络分析仪滤波算法，其特征在于：所述可变级数的网络分析仪滤波算法采用N级CIC和FIR的滤波结构，N级CIC滤波器系统函数表示为其中，N为CIC滤波级数，M为CIC滤波抽取倍数；FIR滤波输出y(n)可表示为输入序列x(n)与单位取样响应h(n)的线性卷积，表示为其中L代表输入FIR滤波的数据个数。2.根据权利要求1所述的一种可变级数的网络分析仪滤波算法，其特征在于：对不同处理器的内核资源，采用不同级联数的CIC滤波器。3.根据权利要求1所述的一种可变级数的网络分析仪滤波算法，其特征在于：对于同一个带宽，不同级数的CIC滤波采用匹配的抽取倍数并抽取匹配的数据长度。4.根据权利要求1所述的一种可变级数的网络分析仪滤波算法，其特征在于：对于相同级数的CIC滤波，主瓣高度保持一致。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：周娅，李栋，
申请(专利权)人：上海创远仪器技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31