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通信&射频(共5篇)

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2026-07-24
利用图像处理技术mfc设计细胞识别程序-C++ 摘要本文介绍了利用图像处理技术设计细胞识别程序的过程，包括图像标注、细胞判别、细胞收缩、中心点信息获取、错误信息删除等步骤，并详细阐述了每个步骤的实现方法和代码示例。关键词：细胞识别, 图像处理, MFC, C++, 细胞计数目录一、图像处理设计目标1.1 课题与技术指标 1.2 任务点二、设计思路三、创建工程及算法分析3.1 预备工作及工程创建 3.2 打开 BMP 图片与显示 HSI 值代码分析主要代码 3.3 Mark - 细胞标记代码分析主要代码 3.4 OnTwoValue() - 二值化代码分析状态标记说明主要代码 3.5 OnFillHoles() - 填洞代码分析主要代码 3.6 shrink() - 收缩代码分析主要代码 3.7 findcenter() - 中心点获取代码分析合并中心点去除多余圆或者错误圆主要代码 3.8 count() - 统计代码分析 3.9 OnCellprgAll() - 按序执行全部四、错误情况及分析4.1 未声明全局变量信息头 4.2 错把指针当作 int 型 4.3 软件菜单栏突然丢失 4.4 矩形框在鼠标未按下就出现了五、总结参考文献一、图像处理设计目标 1.1 课题与技术指标课题：利用图像处理技术设计细胞识别程序。设计指标：实验 VS2019 MFC 开发平台待识别图像为 24bit 的真彩色细胞图像进行处理要求识别出细胞，并且保证准确度情况下，统计出细胞的个数和大小 1.2 任务点完成图像标注：添加 cdib.h、cdib.cpp、添加函数、添加消息响应函数、添加菜单、打开图像完成细胞的判别：持续判断 Maybe 点邻域有无 Mark 点、Sobel 计算边缘、删除孤立边缘、生成黑白图像细胞收缩：利用 stack、vector 获取孔洞坐标、填充孔洞、Edge 处置 0、4 方向、8 方向交替生成边缘细胞中心点信息获取：递归算法、判别局部是否全是边缘、储存全部中心位置错误信息的删除：计算中心点均值、半径、去除半径过小的点、包含圆的剔除、相交过大圆的剔除、信息统计与显示二、设计思路图像处理之细胞识别的主要工作就是识别细胞数目以及选择出指定大小细胞。设计思路如下图所示。同时我们要去除不符合要求的中心点，来确定最终的细胞数目，去除太小和太大的细胞1，并结合实际来修改各种参数，设计合理。 pasted_1784860654942_5veaow.png图片图1 系统设计思路（流程图：打开图像 → HSI 转换 → 细胞标记 → 二值化 → 填洞 → 收缩 → 中心点获取 → 错误删除 → 统计输出）三、创建工程及算法分析 3.1 预备工作及工程创建（1）VS2019 安装 MFC 与 C++ 开发环境（2）创建 MFC 工程，配置 MFC 应用程序向导 pasted_1784860679771_dmm4ha.png图片 pasted_1784860708914_t33nmc.png图片图2 创建工程 / 图3 MFC 配置3.2 打开 BMP 图片与显示 HSI 值代码分析（1）在 OnDraw 函数实现显示图片；在 messages 中添加 display() 实现打开一幅图像的功能。在 LoadBmp() 函数中利用 fopen 实现自动打开图片，利用 fread 读取图片信息。（2）通过：查看 → 建立类向导 → 添加 OnMouseMove() 函数，添加代码实现获取所要信息；实现鼠标移动显示 HSI。（3）通过函数 RgbtoHsi 实现 RGB 向 HSI 的转化。 RGB → HSI 转换原理： RGB 向 HSI 模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。基本要求是将 RGB 中的亮度因素分离，将色度分解为色调和饱和度，并用角向量表示色调2。如果直接对 R、G、B 处理，其处理过程中很可能会引起三个量不同程度的变化，这样就会产生色差问题，甚至带来颜色上的失真。HSI 模型的出现，使得在保持色彩无失真的情况下实现图像处理成为可能。 pasted_1784860731276_p9qcks.png图片图4 HSI 显示效果主要代码 // HSI 主要代码示意 void RgbtoHsi(RGB* rgb, HSI* hsi) { // 将 RGB 转换为 HSI 色彩空间 // H: 色调, S: 饱和度, I: 亮度 // 分离亮度因素，保持色彩无失真 }pasted_1784860760614_roywnx.png图片图5 HSI 主要代码3.3 Mark - 细胞标记代码分析确定 Mark 与 mbMark 是通过半径来的，通过计算图像上的某个像素点与细胞内部像素点的欧几里得距离与归一化门限值分别为 0.09 和 0.15 比较： r < 0.09 → Mark（红色，细胞内部） 0.09 < r < 0.15 → mbMark（蓝色，可能边界） OnMouseMove 函数里调用 RgbtoHsi(&rgb, &Hsi) 函数，可以在屏幕上显示鼠标所指点的坐标以及 RGB、HSI 和灰度值，通过 HSI 的可以选取合适的阈值来找到细胞以及边界3。边缘提取的方法：先滤波，去除噪声的影响，防止细胞内的噪声的影响之后用 Sobel 算子求出边界之后画一个 5×5 的矩形，如果没有遇到边界，是噪声，去除边界点是绿色。细胞边界分别用红色、暗红、蓝色和绿色标记出来主要代码 // Mark 主要代码示意 // 根据 HSI 距离判断像素属性 // Sobel 边缘检测 + 噪声去除 // 多色标记不同区域pasted_1784860785613_yfx4ad.png图片 pasted_1784860803522_x9441d.png图片 pasted_1784860810461_y7dtuy.png图片图6 Mark 主要代码 / 图7 标记后情况3.4 OnTwoValue() - 二值化代码分析背景灰度值为 128，细胞灰度值为 240，边缘为 255。二值化便于轮廓提取。均值滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点 (x, y)，选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点 (x, y)，作为处理后图像在该点上的灰度 g(x, y)，即 g(x, y) = 1/m ∑f(x, y)；m 为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。状态标记说明标记值含义0x7Xedge 边界（表示边界没 Mark，存在为四边）0x8XMark -- not edge（是细胞）0xfXMark -- edge0xX1visited（已访问）0x2CENTERED（中心点） m_vCenterPoints.at(j) —— 存储最后中心点的地方主要代码 // 二值化主要代码示意 // 灰度阈值分割 + 均值滤波 // 状态标记管理pasted_1784860833275_8scd1m.png图片 pasted_1784860839706_6y6bwf.png图片图8 二值化主要代码 / 图9 二值化现象3.5 OnFillHoles() - 填洞代码分析在阈值处理时，如果像素在阈值范围内，则像素将被标志。孔洞填充将先统计所有连通的非标志区域面积，总会有一个或者几个面积特别大的区域，其它的都是面积相对较小的区域。较小或者很小的往往就是系统所要填充的孔洞了。填洞方法：用栈（stack）、向量（vector）处理从四个方向遍历，没访问过的黑点进栈，直到边和走完之后读值到 xt, yt 并去值，v 放的是点的位置没有碰到边界和小于 100，则填洞，即令洞的各点值为 Mark 值将细胞中灰度值为 128 的部分的灰度值设置为 2404 填完细胞中的洞（即为 0 的值）后，处理非 Mark 的边界值（目的是打开边缘），设为 0。主要代码 // 填洞主要代码示意 // stack + vector 获取孔洞坐标 // 连通区域面积统计 // 小区域填充为 Mark 值pasted_1784860863112_8iao9n.png图片 pasted_1784860868652_0m8z7m.png图片图10 填洞主要代码 / 图11 填洞现象3.6 shrink() - 收缩代码分析收缩的目的是为了方便计数。扫描图像，对图像进行预先的 3 次腐蚀，判断所生成边界点，然后根据原理判定是否标注该点，存放所标志的中心点，便于统计细胞个数及计算细胞半径。算法：由 Mark 生成边界，我们有四邻域生成边界和八邻域生成边界判断该点是否为 Mark 点，如果是 Mark 点的话，判断 i, j 是否是我们选取图片的边界，如果是的话，将该点变成边缘点否则判断它的上下左右（周围八个点）是否有非 Mark 点，如果有，则将这边变成边缘点，反之不变最后去掉边界则完成收缩主要代码 // 收缩主要代码示意 // 3次腐蚀预处理 // 4/8邻域边界生成 // 边界点判定与标记pasted_1784860892612_9svgpz.png图片图12 收缩主要代码及现象3.7 findcenter() - 中心点获取代码分析通过判断 MARK 点上下左右四个方向或者八个方向是否有非 Mark 点，如果有的话即认为是边界，将该点加上边界标志。在收缩的过程（直到没有边界可去）中：清除所有标志点在不超过边下，没有被访问过的边缘，四个方向全是非 Mark 的话（收缩 k < 2 时）则是孤立点 k >= 2，是中心点，保存 x, y, 半径还有除了边界就是背景，这也要保存（就是消失前保存） Mark(i, j)：八个方向，没有访问过的 Mark，且是边界点，则保存 SaveIT(i, j)：这点不是中心点（相当于没有访问过）则设为中心点（并保存）；已经是中心点则去除标志，八方向寻找中心点值得注意的是我们也要去除半径不大于 2 的孤立点，因为我们认为它的半径太小，是噪声。如果是半径大于 2 的孤立点，我们对他进行标记成中心点，对半径做一点补偿（pt.radius = k + pre_shrink_count + 4，4 为补偿），然后入队。合并中心点本点是中心点，则八个方向看都不是中心点，则保存。有相连的话，多点求中心与半径（用到了 CalcCenterArea(i, j)）。 CalcCenterArea(i, j)：八方向求中心点后去除标志，循环统计。半径取最大，而 x, y 则是取平均。去除多余圆或者错误圆相近圆：圆心距离小于 10，则取半径小的中心点为中心点，取半径最大值 + 2 去除潜在的错误：即半径小于 9 的去掉。但四个方向，边部补偿，防止边部的细胞被去除多圆相交时，不相交部分小于则去除：首先，相交部分先取出来保存之后，单个圆内的交上了被标志（画一个方框然后统计之内的点数）之后单个圆不相交的进行统计不相交的占 50% 以下则清除本圆主要代码 // 中心点获取主要代码示意 // 递归算法判别局部边缘 // 孤立点过滤与半径补偿 // 中心点合并与错误圆剔除pasted_1784860913700_o2gfhm.png图片 pasted_1784860921869_zuiuiy.png图片图13 中心点获取主要代码及现象3.8 count() - 统计代码分析首先图像重新打开，然后获取细胞内部的 HSI 的最大值和最小值，并且计算细胞、平均半径、平均面积等值。 Count() 函数中首先调用了重载函数 reload()，将图片还原，随后将之前细胞识别所保留下来的信息（细胞个数），从 view.h 中提取信息，将细胞数、半径、面积显示在对话框中。利用前面修正的结果，在 Count 模块进行总的计数，计算出平均半径和平均面积并输出文件重新加载模块：如果 noclick 置为 true，则进行重新加载图片 pasted_1784860943157_r86ld7.png图片 pasted_1784860947860_2i9gn5.png图片 pasted_1784860960332_53obi4.png图片图14 重新加载图片 / 图15 最终标记现象 3.9 OnCellprgAll() - 按序执行全部 void OnCellprgAll() { // 依次调用前面各个函数 // 实现细胞识别的所有操作步骤 }pasted_1784860975641_sjtz6y.png图片 pasted_1784860983894_4m8nzp.png图片图16 OnCellprgAll()代码分析：不难看出调用了前面各个函数可以依次实现细胞识别的所有操作步骤。四、错误情况及分析 4.1 未声明全局变量信息头 pasted_1784861010264_hf1vnq.png图片图17 错误案例1原因：缺少必要的头文件包含或全局变量声明修正：在适当位置添加全局变量声明 4.2 错把指针当作 int 型 pasted_1784861026701_fl51zf.png图片图18 错误案例2修正：应将 int m_pImage; 改为 BYTE* m_pImage; 4.3 软件菜单栏突然丢失 pasted_1784861045886_ob0u8q.png图片图19 错误案例3原因：误碰软件，把菜单移出去了修正：可以移动菜单栏使其恢复正常 pasted_1784861066297_b3vczn.png图片图20 修正错误4.4 矩形框在鼠标未按下就出现了原因： OnMouseMove 中判断条件不对修正：检查鼠标按下状态标志位的逻辑判断五、总结本项目基于 VS2019 MFC 平台，利用图像处理技术实现了细胞识别程序。主要技术路线包括： HSI 色彩空间转换 —— 分离亮度与色度，保持色彩无失真处理 Sobel 边缘检测 + 噪声过滤 —— 提取细胞边界二值化与形态学处理 —— 填洞、腐蚀收缩，简化细胞轮廓递归中心点检测 —— 通过迭代收缩获取细胞中心后处理优化 —— 去除噪声点、合并相近圆、剔除错误检测统计输出 —— 细胞个数、平均半径、平均面积参考文献 1-2 ↩ 朱会平, 陈志远. 基于细胞显微图像的数量统计应用[J]. 实验室科学, 2011, 14(05): 73-75. ↩ 蔡朋杞. 红细胞识别系统的设计与实现[D]. 电子科技大学, 2011. ↩ 赵秋影. 人体细胞识别技术研究[D]. 长春理工大学, 2007. ↩

通信&信息处理软硬件算法 # 信号处理 # 图像处理 # 通信&射频

刘航宇 7月24日
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2026-06-29
格雷码（Gray Code）原理与应用详解-结合工程领域说明摘要格雷码是一种二进制编码方式，相邻数之间只有一位二进制位变化，避免亚稳态和毛刺问题。主要应用在FPGA、嵌入式设计等领域，如异步FIFO，确保状态切换干净、无歧义。关键词：Gray Code, 格雷码, 应用场景, FPGA, 异步FIFO一、什么是格雷码格雷码（Gray Code）是一种特殊的二进制编码方式，它的核心特点是相邻两个数之间只有一位二进制位发生变化。这与普通二进制码不同——比如二进制中 3011011011 到 4100100100 有三位同时翻转，而格雷码中相邻数永远只变一位。二、为什么需要格雷码普通二进制在数值递增时，多位可能同时翻转，这在硬件世界中会引入一个严重问题：亚稳态和毛刺（Glitch）。举个例子： • 二进制从 0111 777 变到 1000 888 • 4位同时翻转，由于电路延迟差异，实际可能短暂出现 0101、0010 等错误中间态 • 如果此时被采样，就会读到完全错误的数据格雷码从根本上避免了这个问题——任何时候只有1位变化，不存在中间错误态。三、格雷码的主要应用场景应用场景为什么用格雷码图片四、格雷码 vs 二进制对照表（3位）图片五、FPGA中最经典的用法：异步FIFO // 二进制计数器 → 格雷码转换 → 跨时钟域传输 module gray_code_converter #( parameter WIDTH = 8 )( input WIDTH−1:0WIDTH-1:0WIDTH−1:0 bin, // 二进制计数器值 output WIDTH−1:0WIDTH-1:0WIDTH−1:0 gray // 格雷码输出 ); // 转换公式：gray = bin ^ bin>>1bin >> 1bin>>1 assign gray = bin ^ bin>>1bin >> 1bin>>1; endmodule为什么FIFO指针必须用格雷码？ • 写时钟域的写指针要传到读时钟域进行比较 • 如果用二进制，多位同时变化 → 跨时钟域采样可能抓到错误值 → 空满判断出错 → 数据丢失或覆盖 • 格雷码每次只变1位 → 即使采样时机不对，最多差1个地址 → 不会误判空满状态六、格雷码 ↔ 二进制转换公式【二进制 → 格雷码】 G(n) = B(n) ^ B(n+1) // 最高位不变，其余位与高位异或 // 或简写： gray = bin ^ (bin >> 1) 【格雷码 → 二进制】 B(n) = G(n) ^ B(n+1) // 从最高位开始，逐位异或恢复 // 或递推： bin[MSB] = gray[MSB] bin[i] = gray[i] ^ bin[i+1] 七、一句话总结格雷码不是为了"计算"方便，而是为了"变化安全"——在硬件世界中，让每一次状态切换都干净、无歧义、无毛刺。这是数字电路从"理论正确"走向"工程可靠"的关键一步，也是FPGA/嵌入式设计中跨时钟域、机械编码器等场景的标准做法。

嵌入式＆系统通信&信息处理 # 嵌入式 # 通信&射频

刘航宇 6月29日
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RFID编码简介摘要本文介绍了RFID信号编码系统，包括信源编码和信道编码，并详细阐述了多种编码方法，如NRZ、Manchester、RZ、DBP、Miller等，以及选择编码方法时需考虑的因素，如能量来源、检错能力和时钟提取等。关键词：RFID编码, 信号编码系统, 编码方法, NRZ编码, 曼彻斯特编码信号编码系统包括信源编码和信道编码两大类，器作用是把要传输的信息尽可能的与传输信道相匹配，并提供对信息的某种保护以防止信息受到干扰。信源编码与信源译码的目的是提高信息传输的有效性以及完成模数转换等；信道编码与信道译码的目的是增强信号的抗干扰能力，提高传输的可靠性。常见的编码方法如下图：图片 RFID系统常用编码方法：反向不归零（NRZ）编码曼彻斯特（Manchester）编码单极性归零（RZ）编码差动双相（DBP）编码密勒（Miller）编码和差动编码图片 1、反向不归零编码（NRZ，Non Return Zero）反向不归零编码用高电平表示二进制“1”，低电平表示二进制“0”，如下图所示：图片此码型不宜传输，有以下原因有直流，一般信道难于传输零频附近的频率分量；接收端判决门限与信号功率有关，不方便使用；不能直接用来提取位同步信号，因为NRZ中不含有位同步信号频率成分；要求传输线有一根接地。注：ISO14443 TYPE B协议中电子标签和阅读器传递数据时均采用NRZ 2、曼彻斯特编码（Manchester）曼彻斯特编码也被称为分相编码（Split-Phase Coding）。某比特位的值是由该比特长度内半个比特周期时电平的变化（上升或下降）来表示的，在半个比特周期时的负跳变表示二进制“1”，半个比特周期时的正跳变表示二进制“0”，如下图所示：图片曼彻斯特编码的特点曼彻斯特编码在采用负载波的负载调制或者反向散射调制时，通常用于从电子标签到读写器的数据传输，因为这有利于发现数据传输的错误。这是因为在比特长度内，“没有变化”的状态是不允许的。当多个标签同时发送的数据位有不同值时，则接收的上升边和下降边互相抵消，导致在整个比特长度内是不间断的负载波信号，由于该状态不允许，所以读写器利用该错误就可以判定碰撞发生的具体位置。曼彻斯特编码由于跳变都发生在每一个码元中间，接收端可以方便地利用它作为同步时钟。注： ISO14443 TYPE A协议中电子标签向阅读器传递数据时采用曼彻斯特编码。 ISO18000-6 TYPE B 读写器向电子标签传递数据时采用的是曼彻斯特编码 3、单极性归零编码（Unipolar RZ）当发码1时发出正电流，但正电流持续的时间短于一个码元的时间宽度，即发出一个窄脉冲当发码0时，完全不发送电流单极性归零编码可用来提取位同步信号。 pPbm28I.png图片 4、差动双相编码（DBP）差动双相编码在半个比特周期中的任意的边沿表示二进制“0”，而没有边沿就是二进制“1”，如下图所示。此外在每个比特周期开始时，电平都要反相。因此，对于接收器来说，位节拍比较容易重建。 pPbmR2t.png图片 5、密勒编码（Miller）密勒编码在半个比特周期内的任意边沿表示二进制“1”，而经过下一个比特周期中不变的电平表示二进制“0”。一连串的比特周期开始时产生电平交变，如下图所示，因此，对于接收器来说，位节拍也比较容易重建。 pPbmhKf.png图片 pPbm5qS.png图片 6、修正密勒码编码 7、脉冲-间歇编码对于脉冲—间歇编码来说，在下一脉冲前的暂停持续时间t表示二进制“1”，而下一脉冲前的暂停持续时间2t则表示二进制“0”，如下图所示。 pPbnUoQ.png图片这种编码方法在电感耦合的射频系统中用于从读写器到电子标签的数据传输，由于脉冲转换时间很短，所以就可以在数据传输过程中保证从读写器的高频场中连续给射频标签供给能量。 8、脉冲位置编码（PPM，Pulse Position Modulation）脉冲位置编码与上述的脉冲间歇编码类似，不同的是，在脉冲位置编码中，每个数据比特的宽度是一致的。其中，脉冲在第一个时间段表示“00”，第二个时间段表示“01”，第三个时间段表示“10”，第四个时间段表示“11”，如图所示 pPbnwJs.png图片注：ISO15693协议中，数据编码采用PPM 9、FM0编码 FM0（即Bi-Phase Space）编码的全称为双相间隔码编码、工作原理是在一个位窗内采用电平变化来表示逻辑。如果电平从位窗的起始处翻转，则表示逻辑“1”。如果电平除了在位窗的起始处翻转，还在位窗中间翻转则表示逻辑“0”。 pPbn0Wn.png图片注：ISO18000-6 typeA 由标签向阅读器的数据发送采用FM0编码 10、PIE编码 PIE（Pulse interval encoding）编码的全称为脉冲宽度编码，原理是通过定义脉冲下降沿之间的不同时间宽度来表示数据。在该标准的规定中，由阅读器发往标签的数据帧由SOF（帧开始信号）、EOF（帧结束信号）、数据0和1组成。在标准中定义了一个名称为“Tari”的时间间隔，也称为基准时间间隔，该时间段为相邻两个脉冲下降沿的时间宽度，持续为25μs。 pPbnBzq.png图片注：ISO18000-6 typeA 由阅读器向标签的数据发送采用PIE编码 ============================================= 注：选择编码方法的考虑因素编码方式的选择要考虑电子标签能量的来源在REID系统中使用的电子标签常常是无源的，而无源标签需要在读写器的通信过程中获得自身的能量供应。为了保证系统的正常工作，信道编码方式必须保证不能中断读写器对电子标签的能量供应。在RFID系统中，当电子标签是无源标签时，经常要求基带编码在每两个相邻数据位元间具有跳变的特点，这种相邻数据间有跳变的码，不仅可以保证在连续出现“0”时对电子标签的能量供应，而且便于电子标签从接收到的码中提取时钟信息。编码方式的选择要考虑电子标签的检错的能力出于保障系统可靠工作的需要，还必须在编码中提供数据一级的校验保护，编码方式应该提供这种功能。可以根据码型的变化来判断是否发生误码或有电子标签冲突发生。在实际的数据传输中，由于信道中干扰的存在，数据必然会在传输过程中发生错误，这时要求信道编码能够提供一定程度的检测错误的能力。曼彻斯特编码、差动双向编码、单极性归零编码具有较强的编码检错能力。编码方式的选择要考虑电子标签时钟的提取在电子标签芯片中，一般不会有时钟电路，电子标签芯片一般需要在读写器发来的码流中提取时钟。曼彻斯特编码、密勒编码、差动双向编码容易使电子标签提取时钟。

通信&信息处理 # 通信&射频 # 软件算法

刘航宇 3年前
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2023-07-13
反向散射理论与ADG902电路实现摘要后向散射通信技术通过改变标签反射系数实现信号传递，利用ADG902电路控制天线端口阻抗匹配，通过射频开关调节反射和吸收，实现基带信号传输。关键词：反向散射通信, ADG902电路, 后向散射通信技术, 阻抗匹配, 无线电波传输后向散射通信技术，是在天线对信号散射的基础上，采用标签后向散射的方式，通过改变发射端标签的反射系数来实现后向散射通信。无线电波在传输过程中，当通过不同介质时，因为介质阻抗的差异性，会产生反射作用，根据介质材料和阻抗的不同，会产生不同的反射量。因此通过调节天线端口的阻抗匹配度，入射的无线电波就可以产生不同反射量，导致入射信号和反射信号的差异性，也就是反射系数 Γ 。具体表示如下： $$\Gamma=\frac{Z_L-Z_0}{Z_L+Z_0}$$ 式中 Z0表示天线端的特征阻抗，一般是 50 Ω，ZL表示标签端口的输入阻抗，Γ表示入射信号振幅和反射信号振幅的复数比。当Γ=0 时，阻抗匹配，入射信号全部传递，无反射信号的产生；Γ = 1时，标签端的输入阻抗为开路，阻抗失配，入射信号被全部反射，产生幅值相同相位相同的反射信号；Γ = −1时，标签端的输入阻抗为短路状态，阻抗失配，入射信号被全部反射，产生幅值相同相位相反的反射信号。因此，通过改变标签的输入阻抗，产生不同的反射系数，就可以控制无线电波的入射和反射，实现有效信号的传递，这也就是后向散射通信的基本原理。为了实现上述后向散射通信，还需要加载天线端口的控制，结构如下图。通过射频开关来控制两个不同的负载阻抗与天线端口的连接，实现阻抗的匹配和失调，完成信号的入射和反射。当开关在负载 Z1和 Z2间转化时，由于负载阻抗的不同，载波信号在天线端的反射比例也不同，因此就产生了不同的调制载波。在实际通信中，为了达到最优传输质量，通常要使反射信号的差异最大，对应完全反射和完全吸收两种形式。对调制后的反射信号进行解调处理后，就可以得到所传递的基带信号，完成后向散射的通信。采用负载 50 Ω 的完全吸收和负载短路的完全反射两种信号传输差异，来实现后向散射的信息传输。图片使用后向散射开关 ADG 902 来实现基带信号对天线状态的控制，ADG 902 电路结构如图 4.12 所示。将数字基带信号的接入 ADG 902 的 CTRL 端，通过数字基带信号的“0”、“1”来控制 ADG 902 的关断和闭合，RF2 端连接射频天线。通过 ADG 902 中开关的关断，来控制天线对外界调制载波的反射和吸收。注意：RF1接天线，RF2接地也可以，这里读者可自行证明图片当逻辑电平 CTRL=0时，S1关断，S2闭合，此时天线接收端口接地，由式可得，Z=0，T=1，载波信号被完全反射；当逻辑电平 CTRL=1 时，S1 闭合，S2 关断，此时天线接收端匹配，载波被完全吸收。

通信&信息处理 # 通信&射频 # 物联网

刘航宇 3年前
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2023-04-17
MIMO波束赋形技术简介摘要MIMO波束赋形技术通过调整信号加权，使天线波束指向特定方向，分为模拟和数字波束赋形。阵列天线包括线阵和面阵，混合波束赋形结合两者优点，适用于大规模MIMO系统。关键词：MIMO, 波束赋形技术, 阵列天线, 数字波束赋形, 模拟波束赋形目录前言波束赋形分类阵列天线混合波束赋形总结参考文献：前言在MIMO系统中，波束赋形技术通过调整每个天线阵元上的信号进行加权求和，使天线波束指向某个特定的方向，即将天线能量集中指向某个特定的用户。 d6fb0a3cc8e32c0af0b75df51c853948.png图片波束赋形分类根据波束赋形发生位置的不同，波束赋形技术分为模拟波束赋形(AnalogBeamforming, ABF)技术和数字波束赋形(Digital Beamforming, DBF)技术。 4a28f76d72a4df8e47e74e783c80ae1f.png图片在数字基带之前即时域范围内形成波束，称作数字波束赋形; 在模拟基带之前即频域范围内形成波束，称作模拟波束赋形。数字波束赋形结构中，每根天线对应的一条射频(RF)链路，产生波束时多条RF链路共同参与，因此可以实现多个数据流共同传输。数字波束赋形使用复杂的硬件结构，可以灵活的调整相位和幅度，产生准确的波束。对于天线数量众多时，导致整个结构的硬件实现非常复杂，成本很高。模拟波束赋形技术使用成本比较低的模拟移相器，只能调整相位而不能调整幅度,产生波束不一定准确。模拟波束赋形，具有简单的硬件结构，实现成本低，没有多条RF链路，只能传输单数据流阵列天线阵列天线实现功能是对多列电磁波进行叠加，不同天线位置会产生不同的电磁波辐射，因此，波束赋形技术与天线位置和摆放有密切关系。阵列天线包括线阵天线和面阵天线两种 afef214955805f1abe5b1b4a20eee39f.png图片线阵天线是指所有天线阵元分布在一条直线上，或者所有天线阵元分布在一个圆周上，阵元与阵元的间隔可以是等距的或不等距的; 面阵天线是指所有天线阵元以某个点为中心分布在一个矩形面上，或者所有天线阵元分布在一个圆面上，同样，阵元与阵元的间隔可以是等距的或不等距的。对于F大线数量较多的情况，天线阵列可能会扩展到三维空间，也是未米人线架构设计的一个方向。混合波束赋形数字波束赋形可以产生精确的波束，但是每根天线映射一条RF链路，从硬件实现和成本考虑，该技术适用于天线数量较少的系统。对于天线数量较多的系统，可以使用实现成本较低的模拟波束赋形，可能导致波束不准确，增益效果不是很好。 7970fc6d2b411b56dab8bc2ab3ff71e9.png图片因此，对于大规模MIMO系统，结合两者优点，提出了一种混合波束赋形技术,希望在满足硬件条件下，使其增益尽可能达到全数字波束赋形的效果。在较小的面积内拥有大量天线单元使实现高波束成形增益变得切实可行。具有高度方向性的波束有助于抵消较高工作频率下增加的路径损耗，因为波束将功率控制在特定方向上。 2e760e3d1161bacec0599f6b4fe0d4d9.png图片总结 Simulink和Matlab联合仿真，能够设计并且仿真单个天线，天线阵列，MIMO波束成型系统。对于雷达、5G等方向，有着重要意义。当然，工具不仅仅只有这一个，ADS也能设计从射频波束混合系统，到天线阵列的仿真。参考文献： [1]使用Matlab进行5G开发

通信&信息处理 # 通信&射频

刘航宇 3年前
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关于作者：刘航宇，FPGA工程师，西北大学电子系硕士，有多年西北大学电子通信考研辅导和FPGA与嵌入式项目指导经验

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很好的插件。感谢！