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Nachbarkanalinterferenz für das AM-Radio Design

Nachbarkanalinterferenz für das AM-Radiogerät - Dummies

In der Realität arbeiten mehrere Funkstationen im gleichen Metrobereich oder Markt . Wenn Sie ein Signal mit 750 kHz einstellen, kann ein anderes Signal bei 760 kHz liegen. Um herauszufinden, ob das benachbarte Signal das einfache Empfängerdesign beeinflusst, sei angenommen, dass die Interferenz ein einzelner Ton ist, A i cos (2 πf i t >). Das empfangene Signal hat nun die Form

wobei

f i angenommen wird, dass sie gerade außerhalb der +/- 5-kHz-Kanalbandbreite liegt, die auf f c zentriert ist. Mit einer verallgemeinerten Version der Phasor-Additionsformel können Sie anzeigen, dass die empfangene Hüllkurve mit Einton-Interferenz wie folgt ist:

Beachten Sie, dass

Der Hüllkurvendetektor die Hüllkurve

R ( t ) wiederherstellt. Um R ( t ) für ein neues Signalmodell zu finden, verwenden Sie die zusätzliche Zeigerformel, für die gezeigt werden kann, dass sie für zeitvariierende Amplituden und Phasen der konstituierenden Terme gilt. Die erweiterte Formel besagt, dass

wobei

Der Schlüssel zu dieser Formel ist der gemeinsame

f 0 in jedem Kosinus-Term. Für AM plus Eintoninterferenz können Sie die Formel arbeiten lassen, indem Sie

f c im Interferenzterm hinzufügen und subtrahieren: In der Formel

A 1 ( t ) = A c [1 + am ( t )], jetzt , calculate

Füge diese komplexen Zahlen in rechteckiger Form hinzu und finde dann den Betrag:

Die letzte Zeile folgt aus

Weil

Du die Begriffe kombinieren und den absoluten Wert löschen kannst. Zur Überprüfung: Wenn

A i = 0, dh keine Interferenz, wird das Ergebnis für R ( t ) auf reduziert. Hüllkurven-Detektor ist relativ einfach in Hardware zu implementieren, aber es ist ein wenig schwierig zu analysieren. Sie können das Modell für

R ( t ) erkunden, um ein Gefühl dafür zu bekommen, was vor sich geht. Für den Anfang ist die Eingabe / Ausgabe-Beziehung nichtlinear, wie durch die Quadrate und Quadratwurzeloperationen gezeigt wird. Selbst mit A i = 0, R ( t ) enthält einen absoluten Wert. An dieser Stelle sei m ( t ) = cos (2 πf m t ) als einfacher Testfall angenommen. Die Python-Funktion env_plot (t, Ac, Am, fm, Ai, fi) erlaubt die Darstellung von

R ( t ) sowie ihres Spektrums. Das Spektrum P R ( f ) ist ein Ergebnis der Verwendung der psd () - Funktion von PyLab. In [

 346  ]: def env_plot (t, Ac, Am, fm, Ai, fi): ...: R = sqrt ((Ac + Am * cos (2 * pi * fm * t) ) + Ai * cos (2 * pi * dfi * t)) ** 2 + (Ai * sin (2 * pi * dfi * t)) ** 2) ...: Rückkehr R In [ 347  ]: t = Bereich (0, 20, 1/500)) # T = 20ms, fs = 500 kHz  Führen Sie die Funktion mit einem Zeitvektor aus, der über 20 ms bei einer effektiven Abtastrate von 500 ksps läuft, und zeichnen Sie dann Zeitbereichs- und Frequenzbereichsergebnisse nebeneinander auf (siehe 3 x 2 Subplot-Array in der Abbildung). 

Set

Stellen Sie außerdem

A m = 0. 5 ein, was der Einstellung a = 0. 5 (50% Modulationstiefe) entspricht. Der Wert von A i übersteigt 0, 0. 1 und 1. 0. Die 2-kHz-Nachricht liegt innerhalb der 5-kHz-Nachrichtenbandbreitenanforderung und kHz für die Interferenzorte es im Nachbarkanal (5 kHz ist die Übergangsfrequenz).

Hier sind die primären IPython-Befehlszeilen-Einträge:

In [

 447  ]: R = env_plot (t, 1,. 5, 2, 0, 7) In [ 449  ]: Plot (t, R) In [ 454  ]: psd (R, 2 ** 13, 500); In [ 457  ]: R = env_plot (t, 1, .5, 2, 0. 1, 7) In [ 459  ]: Plot (t, R) In [<  464  ]: psd (R, 2 ** 13, 500); In [ 467  ]: R = env_plot (t, 1,. 5, 2, 1, 7) In [ 469  ]: Diagramm (t, R) In [ 475  ]: psd (R, 2 ** 13, 500);  
credit: Illustration von Mark Wickert, PhD
Die einzige Möglichkeit, die Interferenz zu eliminieren oder zu reduzieren, ist ein BPF vor dem Hüllkurvendetektor. Die Überlagerungsoption ist hier eine gute Wahl, da die BPF nicht abstimmbar sein muss. Auf den ersten Blick mag es Sie stören, dass ein Out-of-Band-Signal eine In-Band-Interferenz erzeugen kann, aber Sie sollten immer das Unerwartete von Nichtlinearitäten erwarten. Der Vorteil ist, dass das Design des Empfängers immer noch kostengünstig ist.