Simulink仿真LUTs实现NCOs：性能影响与频谱纯度优化

"本文探讨了基于Simulink的数控振荡器(NCOs)性能仿真，重点关注LUTs技术实现下的NCOs，以及累加器步长和控制字对性能的影响，特别是频谱纯度和杂波抑制。" 数控振荡器(NCOs)在软件无线电系统中扮演着至关重要的角色，被广泛应用在信号处理的各个领域，如通信系统的调制解调、蜂窝通信、雷达、数字电视、GPS和无线局域网等。NCOs的实现方法多样，包括无限冲击响应滤波器(IIR filters)、坐标旋转算法(CORDIC)和查找表技术(Lookup Tables, LUTs)。本文主要关注LUTs技术在Simulink环境中的应用，通过调整累加器步长和控制字来优化NCOs的性能。 NCOs的基本构造包含一个正弦波样点查找表和一个累加器。累加器生成的地址用于在LUTs中查找正弦波的样点，样点的更新速度（即累加器步长μ）决定了生成正弦波的频率。步长与系统采样频率、期望频率和LUTs的样点数量密切相关。例如，若LUTs有256个样点，系统采样频率为10MHz，期望频率为2.5MHz，累加器步长应为μ = N * fd / fs。 NCOs的性能关键在于频谱纯度，这涉及到杂波分量的抑制。频谱纯度高意味着NCOs能够产生纯净的正弦波，减少不必要的谐波和杂散信号。提高无杂散动态范围(SFDR)是提升NCOs性能的关键指标，SFDR衡量的是主信号与最强杂散信号之间的功率差。为了提高SFDR，需要优化累加器步长，确保地址更新过程中产生的误差最小，并且选择合适的累加器控制字以降低量化噪声。 在Simulink中进行仿真，可以直观地观察不同参数设置对NCOs性能的影响，通过调整累加器步长和控制字，可以找到最佳组合以提高频谱纯度和SFDR。此外，通过仿真还可以分析其他因素，如LUTs的大小、采样频率、量化位数等对NCOs性能的贡献。 基于Simulink的NCOs性能仿真研究旨在深入理解NCOs的工作机制，探索参数优化策略，以实现更高效、更纯净的信号生成，这对于软件无线电和相关通信系统的设计具有重要意义。通过这种方法，工程师可以预估和改进NCOs的实际性能，为实际系统提供可靠的参考。