王 燕

（上海諾基亞貝爾股份有限公司，江蘇 南京 210037）

0 引言

隨著移動通信的發(fā)展，特別是5G 的大規(guī)模部署，基站技術(shù)在不斷演進(jìn)。網(wǎng)絡(luò)覆蓋理念的核心是將基帶處理與射頻部分分離，分為基帶處理單元（Base Band Unit，BBU）和射頻拉遠(yuǎn)單元（Remote Radio Unit，RRU）兩大設(shè)備，兩者之間通過光纖連接。

數(shù)字中頻[1]是RRU 的核心部分，作為基帶和射頻之間的橋梁。它的需求體現(xiàn)在以下幾個方面。

（1）基帶輸出的是剛剛組成幀的信號，單個載波的采樣率是一定的，而載波有好幾種，每種采樣率都不同。因此，要兼容多種載波，需要轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的采樣率。E-UTRA 系統(tǒng)可配置的6 種信道帶寬，如表1 所示。

表1 E-UTRA 系統(tǒng)可配置的6 種信道帶寬

（2）受限于市場上可供選擇的器件，中頻采樣率需要有合適的AD/DA 器件支持。

（3）運(yùn)營商擁有的頻段寬度并不限于一個載波的寬度，通常設(shè)計(jì)要求支持載波的位置覆蓋整個頻段，且需要支持同時有多個載波的設(shè)計(jì)。

（4）信號傳輸過程中，為了提高傳輸質(zhì)量，許多工作放在數(shù)字部分可以取得更好的性能。數(shù)字部分可以設(shè)計(jì)出性能更好的濾波器、更準(zhǔn)確的功率和相位控制、更準(zhǔn)確的設(shè)計(jì)時延等。此外，現(xiàn)代通信為了提高功放的使用效率，使其在非線性區(qū)間也能正常工作，增加了CFR、DPD 等功能，而這些都需要在數(shù)字中頻完成。

1 數(shù)字中頻設(shè)計(jì)概述

典型的數(shù)字中頻設(shè)計(jì)框圖如圖1 所示。

圖1 數(shù)字中頻設(shè)計(jì)

數(shù)字中頻分為發(fā)射和接收兩大塊：從基帶向射頻方向?yàn)榘l(fā)射方向，稱為下行；反之為接收方向，稱為上行。

發(fā)射部分的數(shù)據(jù)流源于基帶的成幀信號，CPRI[2]/OBSAI 模塊從中提取I/Q 數(shù)據(jù)流發(fā)給成型濾波器。成型濾波器[3]的特點(diǎn)是具有較陡的過渡帶和較低的阻帶，從而抑制帶外泄露。信號經(jīng)過處理后，頻譜形狀能滿足預(yù)期。DUC 即數(shù)字上變頻，完成的工作主要是內(nèi)插和濾波。內(nèi)插在提高采樣率的同時會產(chǎn)生頻譜鏡像，所以需要濾波處理。NCO 合路進(jìn)行頻譜搬移，將載波按需求放置在不同的位置。CFR 即波峰因子衰減，主要是改善OFDM 峰均比過高的缺陷，使得功放在合理動態(tài)范圍內(nèi)工作。DPD即數(shù)字預(yù)失真，使用反饋機(jī)制采樣輸出信號，并用以校正預(yù)失真算法，目的在于補(bǔ)償功放的非線性失真。

接收部分可以看作發(fā)射部分的逆過程。值得注意的是AGC 模塊，即自動增益控制，可以幫助AD器件實(shí)現(xiàn)更精確的量化。NCO 分路功能體現(xiàn)在將所需載波搬移至零頻，方便DDC 對載波分選。DDC先濾除帶外干擾，然后進(jìn)行抽取，從而降低信號的采樣率，與基帶側(cè)保持一致。后經(jīng)過成型濾波器，最終I/Q 數(shù)據(jù)通過CPRI/OBSAI 接口發(fā)往基帶。

2 數(shù)字中頻仿真

一直以來，濾波器的設(shè)計(jì)和仿真都是基于matlab實(shí)現(xiàn)的，但是對于數(shù)字中頻芯片，整體層面的RTL代碼仿真也至關(guān)重要。實(shí)際工作過程中，摸索、積累出了一套切實(shí)可行的仿真方案。

2.1 數(shù)字中頻仿真平臺

仿真平臺[4]的搭建如圖2 所示。

圖2 數(shù)字中頻仿真平臺

依托CPRI 驗(yàn)證IP 資源，在基帶側(cè)通過CPRI接口進(jìn)行激勵，保證雙方能夠正常同步。I/Q 數(shù)據(jù)的激勵產(chǎn)生既支持sequence，也支持直接load 外部現(xiàn)成的數(shù)據(jù)文件。整合后的超幀需要經(jīng)過加擾、8B/10B 的轉(zhuǎn)換，而后經(jīng)過并串轉(zhuǎn)換驅(qū)動DUT，具體見圖3。接收方向見圖4，主要起到monitor 的作用，可以看作發(fā)送方向的逆過程，最終可以得到I/Q數(shù)據(jù)的dump 文件。

圖3 CPRI_VIP 發(fā)送方向的處理流程

圖4 CPRI_VIP 接收方向的處理流程

射頻側(cè)考慮針對DUT 內(nèi)部的JESD 并口，采集JESD_Rx 接口上的數(shù)據(jù)，提取出正確的I/Q 數(shù)據(jù)格式文件；用function 產(chǎn)生或者直接load 外部數(shù)據(jù)作為激勵，轉(zhuǎn)換格式對JESD_Tx 接口進(jìn)行驅(qū)動。

2.2 單音信號激勵源仿真

單音信號也就是單一頻率的正弦信號。將單音信號作為激勵實(shí)施對整個數(shù)字中頻的仿真，是一種簡單且切實(shí)有效的方式。

如2.1 章節(jié)所述，通過monitor 可以得到輸出I/Q數(shù)據(jù)的dump 文件，但是該文件僅僅是16 bit 的I 數(shù)據(jù)和Q 數(shù)據(jù)的羅列，利用肉眼無法得到正確與否的結(jié)論，所以還需要借助python 腳本分析數(shù)據(jù)文件。

對模擬信號來說，可以通過時域分析和頻域分析兩個面來觀察。兩者的轉(zhuǎn)換是由快速傅立葉變換（Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT）和逆向快速傅立葉變換（Fast Fourier Transform，IFFT）來完成。時域的表示形象且直觀，而頻域分析更加簡練，剖析問題更加深刻和方便，兩者相輔相成。

Python 腳本的思想是從dump 文件末尾開始，向前取FFT 所需size 的4 倍數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用python 強(qiáng)大的畫圖功能，可以直接畫出時域的圖形；同時，python 也擁有數(shù)值計(jì)算的擴(kuò)展庫，可以針對數(shù)據(jù)進(jìn)行FFT，從而畫出頻域圖形。借助圖形，人們可以一目了然地進(jìn)行觀察。

此外，根據(jù)給出的SCS 參數(shù)、頻率、幅度，python 腳本可以計(jì)算特定數(shù)值點(diǎn)的預(yù)期功率，比對之后給出PASS/FAIL 的結(jié)論。單音時域波形和頻譜，分別如圖5 和圖6 所示。

圖5 單音時域波形

2.3 寬帶信號激勵源仿真

寬帶信號與單音信號相比，可以更準(zhǔn)確更全面地反映整個datapath 的功能和性能。實(shí)際的困難是仿真代碼中要想通過函數(shù)直接產(chǎn)生寬帶信號比較復(fù)雜。

折中的辦法是借助matlab[5]生成寬帶信號。JESD輸入信號以5G NR 100 MHz 為例，信號帶寬100 MHz，數(shù)據(jù)率245.76 MHz，平均功率為-18.22 dBFS，在matlab 中時域波形如圖7 所示，頻譜如圖8 所示。

圖6 單音頻譜

圖7 matlab 100 MHz 信號時域波形

圖8 matlab 100 MHz 信號頻譜

matlab 產(chǎn)生的信號數(shù)據(jù)文件可以通過load 的方式加到JESD 輸入側(cè)進(jìn)行激勵?；鶐?cè)采集數(shù)據(jù)通過python 腳本畫出的時域波形和頻譜圖（如圖9 和圖10 所示）滿足預(yù)期。此外，在python 腳本中還可以進(jìn)一步計(jì)算EVM 等指標(biāo)，更全面地評估整體性能。

圖9 基帶側(cè)信號時域波形

圖10 基帶側(cè)信號頻譜

2.4 Delay 仿真

Delay的測量是數(shù)字中頻測試不可缺少的一環(huán)，濾波器的階數(shù)改變等都會引起delay 的變化。如何精確得到內(nèi)部delay，是仿真研究的重點(diǎn)。

以下行的delay 測量來講，可以考慮給CPRI接口輸入的I/Q 數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊激勵?？梢岳斫鉃閱蚊}沖，即大部分?jǐn)?shù)據(jù)為0，特定一個為0xffff。在經(jīng)過datapath 處理后，送給JESD 并口的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)為一段較寬的對稱非零波形。這里在questasim中，將信號的顯示改為十進(jìn)制，format 選擇Analog（automatic），可以呈現(xiàn)為時域波形。以CPRI 接口的脈沖作為起點(diǎn)，JESD 非零波形的中心作為終點(diǎn)，這兩者之間的差值即下行delay。

如圖11 所示，仿真得到的delay 值可以與實(shí)際上板測得的值相互印證，固化后的delay 值在底層軟件應(yīng)用層面起著極為重要的作用。

圖11 delay 測量結(jié)果

3 結(jié)語

仿真貫穿整個數(shù)字中頻芯片的開發(fā)過程。從一定程度上講，仿真的質(zhì)量決定了芯片的研發(fā)質(zhì)量。同時，仿真并不局限于對仿真工具的使用、對設(shè)計(jì)和協(xié)議的高度理解，還需要熟練運(yùn)用各種腳本，如python、perl、tcl、makefile 以及matlab 等工具的輔助，是對綜合能力要求極高的一項(xiàng)工作。只有在工作過程中不斷創(chuàng)新，不斷積累，才能找到更貼合設(shè)計(jì)的仿真策略。文中所述的仿真研究具有較大的通用價值，對其他數(shù)字中頻項(xiàng)目的仿真同樣有著重要的指導(dǎo)作用。