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时间:2019-02-07
《高速宽带数字线性调频信号源的硬件设计》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、太原理工大学硕士研究生学位论文高速宽带数字线性调频信号源的硬件设计摘要本研究课题来源于山西省科技攻关项目,本论文中的信号源已经申请国家发明专利。该信号源集直接数字频率合成技术、锁相环技术和大规模集成电路技术为一体,通过采集参考频率源在锁相环路锁定时压控振荡器的控制电压信号,对控制电压信号进行学习和存储,然后高速输出压控振荡器的控制电压信号,可以获得高速调频、高线性度的线性调频信号。压控振荡器电调特性(电压.频率特性)曲线的非线性直接影响着线性调频信号的线性度,而线性调频信号的线性度是决定整个电子系统性能的关键,因此
2、必须对压控振荡器的电调特性进行线性校正。对压控振荡器电调特性曲线的线性校正,本文提出了一种全新的基于机器学习的校正方法。本文首先对线性调频信号产生技术和频率合成技术进行了回顾,然后对当今应用比较广泛的频率合成技术:直接数字频率合成技术和锁相环技术分别从原理上进行了详细的分析,并在MATLAB的Simulink仿真环境下对它们进行建模,仿真。接着本文介绍了机器学习的理论基础,提出本信号源的实现方案及性能要求,对系统实现的主要器件进行了选太原理工大学硕士研究生学位论文型。并在分析了压控振荡器电调特性线性度校正原理的基础
3、上,提出了一种基于机器学习的线性度校正方法;按照提出的方案和选择的器件,介绍了本信号源的硬件设计过程,并在Simulik下对机器学习校正方法进行建模,仿真,及在实验室对信号源硬件电路进行了简单测试。最后提出了本系统还需要进行的工作。关键词:线性调频,DSP,DDS,PLL,机器学习太原理工大学硕士研究生学位论文HARDⅥ硝。REDESIGNOFmGH.SPEEDWIDEBANDDIGI’I:ALLWⅥSIGNALSOURCEThesubjectcomesfromanitem,whichisoneofthetechn
4、icaldifficultiesinShanxiprovince.Thesignalsourcehadbeenappliedtheinventionpatent,whichwasdesignedbyDDS,PLLandLSItechnology.WhenthePUofthereferencefrequencysourceislocked.itcollectsthecontrolledvoltagesignalofVCO,learnsandstoragesthecontrolledvoltagesignal.Then
5、itoutputshigh-speedilythecontrolledvoltagesignalofVCO,wecangetthehigh-speedfrequencymodulation,highlinearityLFMsignal.Thenon--linearityofvoltage--frequencycharacteristiccurvehasadirectinfluenceonthelinearityofLFMsignal,whichisthekeyofelectricsystemperformance,
6、SOitisnecessarytolinearizeit.Basedonthemachinelearning,anewmethodtolinearizethenon-·linearityofvoltage·-frequencycharacteristiccurveisdescribedinthepaper.Atthebeginning,thetcchniquetogenermeLFMsignalandsynthesizefrequencyisintroduced,thentheprincipleofDDSandPU
7、technique,whichIII太原理工大学硕士研究生学位论文isappliedwidelynowadays,isanalyzedindetail,anditsmodelsarebuiltand‘simulatedinSimulinkofMATI.AB.Afterthebasictheoryofmachinelearningisintroduced,theschemeandperformanceindexofthesignalsourcearegiven,andthemostlydevicesofthesign
8、al,sourcesystemareselected.Afterwards,accordingtotheschemeanddevices,thehardwaredesignisexplainedindetail,themodeloflinearizationmethodbasedonmachinelearningisbuiltandsimulatedinSi
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