Để giải điều chế tín hiệu khóa dịch pha, trong đó BPSK là đơn giản nhất, bạn phải khôi phục tần số sóng mang, pha và thời gian ký hiệu.
Tín hiệu Bursty
Một số tín hiệu bị vỡ và cung cấp một chuỗi dữ liệu đã biết được gọi là phần mở đầu hoặc giữa âm lượng (tùy thuộc vào việc nó xuất hiện ở đầu hoặc giữa của cụm). Bộ giải mã có thể sử dụng bộ lọc phù hợp "trông" cho chuỗi dữ liệu đã biết và sử dụng bộ lọc để tìm ra tần số, pha và thời gian biểu tượng của cụm. Họ làm điều này cho mỗi lần nổ và không cần bận tâm đến "drift" (khoảng cách tăng dần giữa bộ giải điều chế và tín hiệu nhận được khi các lỗi nhỏ tích lũy) vì các vụ nổ thường đủ ngắn để độ trôi không phải là một vấn đề.
Tín hiệu liên tục
Sau đó có tín hiệu liên tục. Theo nhiều cách, chúng khó phục hồi hơn tín hiệu nổ vì thông thường bạn không có chuỗi dữ liệu đã biết để hỗ trợ khóa tín hiệu và bạn phải lo lắng về việc bị trôi ngay cả khi bạn khóa tín hiệu. Tôi sẽ cố gắng mô tả ở mức cao các bước chính thường được sử dụng để khôi phục tín hiệu liên tục.
Phục hồi sóng mang
Thông thường bạn biết tần số mà tín hiệu bạn đang tìm kiếm sẽ ở mức nào, hoặc ít nhất là tần số mà nó có thể ở tần số nào. Mặc dù với kiến thức này, bạn thường phải có khả năng điều chỉnh tần số bù vì không có hai máy phát nào phát cùng tần số. Luôn luôn có một số lỗi. Sau đó, phương pháp thông thường là trộn tần số mà bạn nghĩ rằng tín hiệu sẽ ở, và sau đó sửa lỗi tần số dư. Điều này có thể được thực hiện với Vòng lặp Costashoặc bằng cách lấy nguồn thứ tư của dữ liệu tín hiệu băng cơ sở và tìm kiếm một tần số tăng đột biến. Cần có tần số tăng đột biến ở phần bù sóng mang * 4 (ví dụ: nếu bạn lấy FFT dữ liệu cho nguồn thứ 4 và thấy tần số tăng đột biến ở 8300 Hz, có nghĩa là độ lệch sóng mang là 8300/4 = 2075 Hz). Đây là một phương tiện rất hiệu quả để có được một khóa ban đầu trên phần bù tần số. Bạn cũng có thể sử dụng nó để bù cho sự trôi dạt nếu thỉnh thoảng làm lại. Có một cách khác để bù đắp cho sự trôi dạt mà tôi sẽ chạm vào sau này.
Giai đoạn vận chuyển
Tại thời điểm này, nếu bạn vẽ dữ liệu phức tạp của mình trong mặt phẳng phức (trục x là có thật, trục y là tưởng tượng) thì nó sẽ trông giống như sau-
ej * π
ej * - ω
Khi dữ liệu được điều chỉnh theo pha, bạn có thể bỏ phần ảo của dữ liệu vì nó không thêm bất kỳ thông tin nào.
Biểu tượng thời gian
Thông thường bạn nên biết, một tiên nghiệm, thời kỳ biểu tượng của tín hiệu bạn đang cố gắng giải điều chế. Nếu bạn cần xác định thời gian / tần số ký hiệu, bạn có thể thực hiện theo cách tương tự như cách phát hiện bù sóng mang. Bạn có thể bình phương dữ liệu sẽ gây ra tần số tăng gấp đôi tần số ký hiệu.
Giống như với người vận chuyển, bạn sẽ phải lấy đúng pha (thời gian) và sau đó bù cho sự trôi dạt. Phương pháp thông thường cho cả hai vấn đề này là tìm kiếm các điểm giao nhau bằng không. Trừ khi tiếng ồn khá tệ, nó chỉ nên vượt qua điểm 0 ở giữa chuyển đổi biểu tượng từ -1 sang 1 hoặc từ 1 đến -1. Ngay cả khi tiếng ồn làm cho điều này xảy ra ở giữa một biểu tượng, nó sẽ không xảy ra rất thường xuyên.
Hình trên thường được gọi là "sơ đồ mắt" hoặc "mẫu mắt". Nó có hai chu kỳ biểu tượng rộng và có nhiều biểu tượng "xếp chồng lên nhau". Tôi không biết bạn có quen thuộc với máy hiện sóng hay không, nhưng bạn có thể lấy máy hiện sóng để hiển thị hình ảnh như thế này. Dù sao, hai "X" là chuyển tiếp biểu tượng. Các đường cao đến thấp trong X là khi biểu tượng chuyển từ 1 sang -1 và các đường thấp đến cao trong X là khi biểu tượng chuyển từ -1 sang 1. Điểm ở giữa, trong đó đường màu hồng là, là nơi tối ưu để lấy mẫu dữ liệu để xem biểu tượng là 1 hay -1.
Kỹ thuật tương tự này có thể được sử dụng để xử lý trôi thời gian biểu tượng. Lấy trung bình chạy của khoảng cách từ giao điểm 0 trước và sau giao cắt 0. Nếu hai trung bình là như nhau, tất cả đều tốt. Nếu cái này lớn hơn cái kia thì bạn cần thay đổi nơi bạn đang lấy mẫu của mình.
Khi bạn đã lấy mẫu các ký hiệu tại các điểm chính xác, các điểm dữ liệu của bạn sẽ nhận được một cái gì đó trông giống như các điểm chòm sao BPSK cổ điển.
Tôi hi vọng cái này giúp được.