作者：Dave Frizelle and Frank Kearney

復雜混頻器、零中頻架構和高級算法開發之間存在有趣的相互作用。本文的目的是建立每個的基本原理：操作原則及其在系統設計方面提供的價值，然后討論三者的相互依賴性。

射頻工程通常被認為是電子學的黑藝術。它可以是數學、力學的奇怪組合，在某些情況下，只是反復試驗。它讓許多優秀的工程師感到不安，而許多其他人則滿足于理解結果而不是細節。許多現有的文獻直接跳入理論和數學解釋，而沒有建立基本概念。

揭開復雜RF混頻器的神秘面紗

圖1概述了上變頻器（發送器）配置中的復數混頻器。兩條帶有獨立混頻器的并聯路徑從相位偏移 90° 的公共本振饋送到其中一個混頻器。然后將獨立輸出相加到求和放大器中，以產生所需的RF輸出。

圖1.復雜變送器的基本架構。

該配置有一個非常有用的應用程序。如圖2所示，假設我們僅在I輸入上饋送音調信號，而Q輸入未驅動。假設I輸入端的音調頻率為x MHz，I路徑中的混頻器產生LO頻率±x的輸出。由于Q輸入端沒有信號，其路徑中的混頻器產生空頻譜，I混頻器的輸出直接傳遞到RF輸出端。

圖2.I 路徑分析。

或者，假設頻率x的信號音僅應用于Q輸入。Q 混頻器反過來產生具有 LO 頻率 ±x 音調的輸出。在I輸入未施加任何內容的情況下，其混頻器輸出被靜音，Q混頻器的輸出直接進入RF輸出。

圖3.Q 路徑分析。

乍一看，圖2和圖3的輸出似乎是相同的。但是，有一個關鍵的區別，即相位。如圖4所示，假設我們對I和Q輸入應用相同的音調，并且輸入通道之間存在90°相移。

圖4.同步 I 和 Q 信號路徑分析。

如果我們仔細觀察混頻器的輸出，我們會發現LO頻率加上輸入頻率的信號是同相的，而在LO頻率減去輸入頻率下產生的信號是異相的。這導致LO上側的音調增加，而下側的音調取消。在沒有任何濾波的情況下，我們去除了一個音調（或邊帶），并創建了一個完全位于LO頻率一側的輸出。

圖4所示的例子中，I信號領先Q信號90°。如果配置發生變化，使得Q信號領先I信號90°，那么我們可以期待類似的求和和抵消，但在這種情況下，所有信號都將出現在LO的下側。

圖5.音調位置取決于 I 和 Q 相位關系。

圖5顯示了復雜變送器的實驗室測量結果。左側顯示了I領先Q 90°時的測試用例，導致輸出音調位于LO的上側。圖5的右側顯示了交換后的關系，因此Q現在領先I90°，產生的輸出音位于LO的下側。

理論上，應該有可能將所有能量僅放在LO的一側。然而，如圖5中的實驗室實驗結果所示，實際上可能不會發生完全抵消，從而在LO的另一側留下一些能量，稱為圖像。另請注意，存在LO頻率處的能量，稱為LO泄漏或LOL。其他能量在結果中也很明顯——這些是所需信號的諧波，本文不討論。

為了實現完美的圖像消除，I和Q混頻器的輸出必須具有完全相同的幅度，并且在LO的鏡像側彼此之間正好是180°的異相。如果不滿足相位和幅度要求，則求和/消除過程（如圖4所示）變得不完美，鏡像頻率處的能量將保持不變。

影響

使用傳統的單混頻器架構可產生LO±產品。在傳輸之前，通常需要通過添加帶通濾波器來移除其中一個邊帶。濾波器滾降必須能夠消除不需要的圖像信號，而不會影響所需的信號。

圖6.單混音器圖像過濾器要求。

圖像和所需信號之間的間距直接影響濾波器要求。在間距較大的情況下，可以使用具有溫和滾降的簡單低成本過濾器。如果間距較窄，則設計必須實現具有尖銳響應的濾波器;通常采用多極點或SAW濾波器。因此，正確的做法是，圖像和所需信號之間必須保持間距，以便在不影響所需信號的情況下對圖像進行濾波，并且間距與濾波器的復雜性和成本成反比。此外，如果LO頻率可變，濾波器的頻率必須可調諧，這進一步增加了濾波器的復雜性。

圖像和所需信號之間的間距將由我們應用于混音器的信號決定。圖6中的示例顯示了一個10 MHz帶寬信號，距離直流10 MHz。混頻器產生的輸出將鏡像置于距離所需信號20 MHz的位置。在這種配置中，為了在輸出端實現10 MHz的所需信號頻譜，我們必須有一個20 MHz的基帶信號路徑到混頻器。10 MHz的基帶帶寬未使用，混頻器電路的數據接口速率高于所需速率。

回到圖5所示的復數混頻器，我們知道其架構無需外部濾波即可消除鏡像。此外，在零中頻架構中，我們可以優化效率，使信號路徑處理帶寬等于所需信號的帶寬。圖 7 顯示了如何實現此目的的概念圖。如前所述，如果 I 領先 Q 90°，則僅在 LO 的上側有一個輸出。如果Q領先I90°，則僅在LO的下側有一個輸出。因此，如果產生兩個獨立的基帶信號，其中一個設計為僅產生上邊帶輸出，另一個設計為僅產生下邊帶輸出，則可以將它們相加為基帶并應用于復數發射器。結果將是一個輸出，在LO上方和下方出現不同的信號。在實際應用中，組合基帶信號將以數字方式產生。圖 7 中顯示的求和節點僅用于說明這一概念。

圖7.零中頻復數混頻器架構。

零中頻股息

使用復數發射器生成單個邊帶輸出在去除鏡像所需的RF濾波方面具有顯著優勢。但是，如果圖像消除性能足夠好，使圖像可以忽略不計，我們可以通過在零中頻模式下使用它來更多地利用該架構。 零中頻允許我們獲取專門創建的基帶數據，并產生RF輸出，并在LO的兩側出現獨立信號。圖 8 說明了如何完成此操作。我們有兩組I和Q數據，其中每組都是獨立的，并使用符號數據進行編碼，這些數據可以在接收器處相對于參考載波的相位進行解碼。

圖8.仔細研究零中頻復數混頻器配置中的I/Q信號。

初步觀察表明，Q1領先I190°，兩者的幅度匹配。同樣，I2領先Q290°，它們的幅度也匹配。獨立信號組合在一起，使 I1 + I2 = SumI1I2 和 Q1 + Q2 = SumQ1Q2。求和的I和Q信號不再表現出相位和幅度相關性 - 它們的幅度并不總是相等，并且它們之間的相位關系變化。混頻器產生的輸出將I1/Q1數據放在載波的一側，將I2/Q2數據放在載波的另一側，如前所述，如圖7所示。

零中頻的使用通過將獨立的數據塊直接相鄰地放置在LO的兩側來補充復雜發射器的優勢。數據處理路徑帶寬永遠不會超過RF數據帶寬。因此，從理論上講，在零中頻架構中使用復雜的混頻器提供了一種無需RF濾波的解決方案，同時還優化了基帶功率效率，從而降低了單位不可用信號帶寬的成本。

到目前為止，本文的重點一直是用作零中頻發射器的復數混頻器。同樣的原理反向工作，復雜的混頻器架構可以用作零中頻接收器。上述發射器的優點同樣適用于接收器。使用單混頻器接收信號時，必須首先使用RF濾波器濾除鏡像頻率。在零中頻工作模式下，無需擔心鏡像頻率，高于LO的信號將獨立于低于LO的信號接收。

一個復雜的接收器如下所示。輸入頻譜適用于I和Q混頻器。一個混頻器以LO驅動，另一個以LO + 90°驅動。接收器的輸出為I和Q。在接收器的情況下，根據經驗證明給定輸入的輸出是什么樣子并不容易，但如果輸入的音調高于LO，如圖所示，I和Q輸出將處于（音調-LO）頻率，并且I和Q之間將有一個預期的相移，其中I領先Q。類似地，如果輸入的音調低于LO，I和Q輸出將再次處于（LO – 音調）頻率，但這次Q將引導I。通過這種方式，復數接收器可以區分高于LO的能量和低于LO的能量。

復數接收器的輸出將是代表在LO上方接收的頻譜的I/Q信息和代表在LO以下接收的頻譜的I/Q信息的總和。這個概念在前面已經針對復數發射器進行了描述，其中求和I和求和Q信號施加到復數變送器。在復數接收器的情況下，接收求和I和求和Q信息的基帶處理器將能夠使用復數FFT輕松區分高頻和低頻。

圖9.零中頻復數混頻接收器配置。

當接收到求和的I和求和的Q信號時，有兩個已知信號 - 求和I信號和求和Q信號 - 但有四個未知數，即I1，Q1，I2和Q2。因為未知數多于已知數，因此似乎無法解決I1，Q1，I2和Q2。然而，眾所周知，I1 = Q1 + 90°和I2 = Q2 – 90°，有了這兩個額外的已知值，現在可以使用接收到的求和I和求和Q信號求解I1、Q1、I2和Q2。事實上，我們只需要求解I1和I2，因為Q信號只是具有±90°相移的I信號的副本。

局限性

在實踐中，復雜混頻器的性能一直難以完全消除圖像信號。這種限制可以被認為是對無線電架構設計有兩個明顯的影響。

即使存在性能限制，復雜中頻也確實帶來了實實在在的好處。我們來考慮圖 10 中的低 IF 示例。接受性能限制，我們仍然會看到圖像。但是，該鏡像與單混頻器設計相比衰減很大（見圖6）。雖然復雜的混頻器仍然需要濾波器，但濾波器配置文件可以更加寬松，其實現更簡單，成本更低。

圖 10.復雜混合器的實際實現。請注意衰減的圖像。

濾波器復雜度與圖像和所需信號之間的距離成反比。如果我們采用零中頻配置，則該距離變為零，并且圖像位于所需的信號頻帶內。零中頻理論的實際應用一直舉步維艱，導致帶內鏡像電平使性能下降到超出可接受的水平（見圖11）。

圖 11.零中頻實施限制。

復數發射器和接收器的原理僅在滿足I和Q數據路徑的相位和幅度要求時才成立。信號路徑中的不匹配將導致LO兩側的鏡像信號無法準確抵消。此類問題的示例如圖 10 和圖 11 所示。在不使用零中頻的情況下，可以使用濾波來刪除圖像。但是，如果要使用零中頻架構，則不需要的圖像直接落在所需信號的頻譜范圍內，如果圖像功率足夠大，則會發生故障情況。因此，使用零中頻和復數混頻可以提供最佳的系統設計解決方案，但前提是設計能夠消除沿信號路徑的幅度失配相位。

高級算法支持

復雜混頻器架構的概念已經存在多年，但在動態無線電環境中滿足相位和幅度要求的挑戰限制了其在零中頻模式下的使用。ADI公司通過結合智能芯片設計和高級算法克服了這一挑戰。該設計接受將存在信號路徑損傷;然而，這些通過智能硅設計被最小化。剩余的缺陷通過自優化正交糾錯（QEC）算法進行校準。圖 12 提供了一個概念性概述。

圖 12.先進的 QEC 算法和智能芯片設計，支持零中頻架構。

在AD9371等ADI收發器器件上，QEC算法位于片內ARM處理器中。它始終了解硅信號路徑、調制射頻輸出和輸入信號。它利用這些知識以受控的預測方式智能地調整信號路徑配置文件，而不是下意識的反應方式。算法性能如此之好，可以最好地描述為以數字方式輔助模擬信號路徑的性能。?

動態QEC校準算法只是ADI收發器內部駐留和運行的高級算法的一個例子，盡管是一個突出的例子。LO泄漏消除等其他器件并存，并將零中頻架構提升到最佳性能水平。雖然這些第一代收發器算法主要用于技術支持，但第二代收發器算法（如數字預失真（DPD））不僅提高了收發器的性能，而且提高了整個系統的性能。

所有系統都有限制其性能的缺陷。第一代算法主要側重于校準片上限制，而下一代算法則利用算法的智能來補償收發器外部的系統性能和效率限制。示例包括 PA 失真和效率（DPD 和 CFR）、雙工器性能 （TxNc） 和無源互調問題 （PIM）。

結論

復雜混頻器已經存在多年，但它們提供的鏡像抑制性能不允許它們在零中頻配置中使用。智能芯片設計和高級算法的結合消除了以前阻礙零中頻架構在高性能系統中適應的性能障礙。由于消除了性能限制，零中頻架構的使用在濾波、功耗、系統復雜性、尺寸、熱量和重量方面節省了成本（Brad Brannon的早期文章中廣泛討論了該主題）1).

對于復數混頻器和零中頻，我們可以將 QEC 和 LOL 算法視為啟用函數。然而，隨著算法開發范圍的擴大，它為系統設計人員提供了更高的性能水平，使他們能夠在無線電設計中具有更大的靈活性。他們可能會選擇增強的性能，但他們也可以使用算法獲得的增益來補償其無線電設計中成本或尺寸較低的組件。

審核編輯：郭婷