基于Zynq RFSoC的数字基带验证毫米波RF电子器件
新兴的 5g 网络依托毫米波频谱运行，这意味着 5g 网络的性能优于 4g 网络，能够以更高的速度、更低的延迟传输更多数据。
毫米波频谱技术发展前景广阔，但也使设备制造商面临大量设计挑战。例如，相比低频信号，毫米波频谱信号更易因大气及其他物体的阻隔而衰减。
我和我的同事正在开发配有专用 rf 电子硬件的射频前端，该硬件可以通过波束成形聚焦毫米波信号功率来克服这种衰减。我们的设计将融合多用户与多输入多输出 （mu-mimo） 技术。
为了测试及验证这些设计，我们在 matlab® 和 simulink® 中实现自主研发的数字基带（图 1）。为加快实现过程，我们对 wireless hdl toolbox™ 提供的 lte 黄金参考模型进行调整，然后使用 hdl coder™ 将其部署到 zynq® ultrascale+™ rfsoc 板。
图 1.在 simulink 中建模的 lte 数字基带接收链。
数字基带建模和仿真
wireless hdl toolbox 自带 lte 黄金参考模型，即装即用，其中提供了大量关键功能，比如主信息块 （mib） 解码。我利用这些功能构建自定义类 4g ofdm 收发机链，对现有的定时恢复、载波恢复和均衡功能进行增强。
我使用 wireless hdl toolbox 中的简单信道模型来仿真收发机链。这些仿真让我能评估并可视化一些指标，如不同噪音水平的误符号率 （ser） 和误差矢量幅度 （evm）（图 2），从而得以验证基带模型。
图 2.evm（左）和 ser（右）随信噪比 （snr） 变化的关系图。
在 zynq rfsoc 硬件上实现基带
通过 simulink 仿真验证数字模型后，我使用 hdl coder 从模型生成 rtl 代码，将其部署到 zynq ultrascale+ rfsoc zcu111 板。生成的代码高效且可读。我按如下方法验证实现：对 zynq 板的 fpga 执行数字回环测试，将传输输出直接传递回接收链。完成这些测试后，我还执行了模拟回环测试，将模数转换器 （adc） 和数模转换器 （dac） 集成到板上（图 3）。
图 3.完整的系统图，展示配备 rf pixels 射频前端的 hdl 中实现的数字基带。
之后，我可以运行完整的板对板测试，探索 rf 损伤的影响，使用 matlab 分析从板上捕获的数据、生成星座图并评估算法增强功能以解决损伤问题。
快速设计迭代
过去，我一直按照传统流程开展工作：系统团队生成设计，再由 rtl 团队加以实现。在这种工作流程中，迭代往往要花很长的时间；实现并重测算法更改可能需要数周之久。使用 matlab 和 simulink 后，迭代速度大大加快；少则一天、多则不过数日，我就能实现并重测增强功能。
有一次，我发现尽管系统在启动后很快实现良好运转，但误码率 （ber） 却一直在稳步升高。为了诊断问题，我在启动后按不同的时间间隔从 adc 采集数据并用 matlab 加以分析。星座图清楚地表明，随着时间的推移，性能不断下降。
我断定，此类问题与采样率偏移有关，因而导致逐渐偏离 lte 帧循环前缀区域。我对算法进行了简单调整，以跟踪主同步信号。我通过仿真验证此修复，然后在板上实现；之后，无论系统运行多久，ber 始终保持在较低水平（图 4）。
图 4.展示性能下降（左上）、板对板测试（右上）及无线测试（下）的星座图。
之后，我发现存在 iq 增益和相位不平衡的问题。尽管我们自认为已对系统进行精确校准以避免出现 iq 不平衡的问题，但我发现校准参数值并不准确。我在 matlab 中重新对采集的数据进行了分析，又在 matlab 中执行快速暴力搜索，希望找到合适的校准值来纠正问题。只用了几分钟的时间，我不仅更新了 simulink 模型以实现更改，还生成了验证实时硬件修复的代码。
计划的功能增强
我们计划打造 5g 版数字基带并积极扩展 rf 技术，以满足 o-ran 联盟制定的开放无线接入网规格要求。在设计中采用 o-ran 接口后，哪怕性能不断提升、功能不断增加，我们的 ip 也能轻松集成到其他系统。
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图 4.展示性能下降（左上）、板对板测试（右上）及无线测试（下）的星座图。
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