Quelqu'un peut-il expliquer ce que signifie le QI (quadrature) en termes de DTS?

C'est un peu une question fondamentale, mais j'ai du mal à comprendre pourquoi un signal doit être divisé en composants I et Q pour être utile pour la radio définie par logiciel (SDR).

Je comprends que les composants I et Q sont le même signal, à seulement 90 degrés déphasés, mais je ne comprends pas pourquoi cela est important. Pourquoi ne pouvez-vous pas numériser un seul signal? Pourquoi avez-vous besoin d'un signal apparemment identique qui est déphasé de 90 degrés? Et si vous avez besoin de ce deuxième signal, pourquoi ne pouvez-vous pas le créer vous-même (par exemple dans un logiciel) en retardant simplement le premier signal?

Tout ce que je peux comprendre, c'est qu'il est nécessaire pour une raison quelconque de faire une démodulation de style FM dans un logiciel, mais je ne trouve rien nulle part pour expliquer quel est le besoin et pourquoi cette démodulation n'est pas possible sans les composants I et Q.

Quelqu'un est-il capable de faire la lumière sur cela? Wikipedia n'est pas particulièrement utile, chaque page ayant un lien au lieu d'une explication, et chaque lien pointant vers la suivante dans une boucle sans fin.

Les composants I et Q ne sont pas le même signal; ce sont des échantillons du même signal qui sont déphasés à 90 degrés, et ils contiennent des informations différentes. C'est une distinction subtile mais importante.

La séparation de I et Q de cette manière vous permet de mesurer la phase relative des composants du signal. Ceci est important non seulement pour la démodulation FM (et PM), mais également pour toute autre situation dans laquelle vous devez distinguer le contenu des bandes latérales supérieure et inférieure de la porteuse (par exemple, SSB).

Chaque fois qu'une conversion de fréquence (hétérodynage) se produit dans un SDR (en particulier dans le frontal analogique), les composants I et Q sont traités différemment. Deux copies de l'oscillateur local sont générées, l'une retardée de 90 degrés par rapport à l'autre, et celles-ci sont mélangées séparément avec I et Q. Cela préserve les relations de phase pendant la conversion.

MODIFIER:

Tout cela signifie vraiment que vous échantillonnez le signal à un taux suffisamment élevé pour capturer toutes les informations de la bande latérale des deux côtés de la porteuse. I et Q ne sont en réalité qu'une convention de notation qui fait que les mathématiques fonctionnent un peu plus proprement. Cela devient plus pertinent si vous finissez par hétérodyner le signal directement vers la bande de base (détection synchrone). Si vous ne conservez pas I et Q, les deux bandes latérales se replient l'une sur l'autre (une forme d'alias) et vous ne pouvez plus décoder les signaux FM, PM ou QAM.

Cela a à voir avec la fréquence d'échantillonnage et la relation entre l'horloge d'échantillonnage (l'oscillateur local ou LO) et la fréquence du signal d'intérêt.

Le taux de fréquence de Nyquist est le double de la fréquence (ou bande passante) la plus élevée dans les spectres échantillonnés (pour éviter le repliement) des signaux en bande de base. Mais en pratique, étant donné les signaux de longueur finie, et donc les signaux non mathématiquement parfaitement limités en bande (ainsi que le besoin potentiel de filtres non muraux en briques physiquement réalisables), la fréquence d'échantillonnage pour le DSP doit être supérieure à deux fois la fréquence de signal la plus élevée. . Ainsi, doubler le nombre d'échantillons en doublant la fréquence d'échantillonnage (2X LO) serait encore trop faible. Le quadruplement de la fréquence d'échantillonnage (4X LO) vous mettrait bien au-dessus de la fréquence de Nyquist, mais l'utilisation de cette fréquence d'échantillonnage beaucoup plus élevée serait plus coûteuse en termes de composants de circuit, de performances ADC, de taux de données DSP, de mégaflops requis, etc.

L'échantillonnage IQ se fait donc souvent avec un oscillateur local à (ou relativement proche) la même fréquence que le signal ou la bande de fréquence d'intérêt, ce qui est évidemment une fréquence d'échantillonnage beaucoup trop faible (pour les signaux en bande de base) selon Nyquist. Un échantillon par cycle d'ondes sinusoïdales pourrait être tous aux passages par zéro, ou tous aux sommets, ou à n'importe quel point entre les deux. Vous n'apprendrez presque rien d'un signal sinusoïdal ainsi échantillonné. Mais appelons cela, par lui-même presque inutile, l'ensemble d'échantillons le I d'un ensemble d'échantillons IQ.

Mais que diriez-vous d'augmenter le nombre d'échantillons, non pas simplement en doublant la fréquence d'échantillonnage, mais en prenant un échantillon supplémentaire un peu après le premier à chaque cycle. Deux échantillons par cycle un peu éloignés permettraient d'estimer la pente ou la dérivée. Si un échantillon était à un passage par zéro, l'échantillon supplémentaire ne le serait pas. Il serait donc beaucoup mieux de déterminer le signal échantillonné. Deux points, plus la connaissance du fait que le signal d'intérêt est à peu près périodique à la fréquence d'échantillonnage (en raison de la limitation de bande) est généralement suffisant pour commencer à estimer les inconnues d'une équation d'onde sinusoïdale canonique (amplitude et phase).

Mais si vous vous éloignez trop du deuxième échantillon, à mi-chemin entre le premier ensemble d'échantillons, vous vous retrouvez avec le même problème que l'échantillonnage 2X (un échantillon peut être à un passage à zéro positif, l'autre à un négatif, vous indiquant rien). C'est le même problème que 2X étant un taux d'échantillonnage trop faible.

Mais quelque part entre deux échantillons du premier set (le set "I"), il y a un point faible. Pas redondant, comme avec l'échantillonnage en même temps, et pas uniformément espacé (ce qui équivaut à doubler la fréquence d'échantillonnage), il y a un décalage qui vous donne un maximum d'informations sur le signal, avec le coût étant un retard précis pour l'échantillon supplémentaire à la place d'un taux d'échantillonnage beaucoup plus élevé. Il s'avère que ce retard est de 90 degrés. Cela vous donne un ensemble d'échantillons «Q» très utile qui, avec l'ensemble «I», vous en dit beaucoup plus sur un signal que l'un ou l'autre seul. Peut-être assez pour démoduler AM, FM, SSB, QAM, etc., etc. lors d'un échantillonnage complexe ou IQ à la fréquence porteuse, ou très proche, au lieu d'être beaucoup plus élevé que 2X.

Ajoutée:

Un décalage exact de 90 degrés pour le deuxième ensemble d'échantillons correspond également parfaitement à la moitié des vecteurs de base des composants dans un DFT. Un ensemble complet est requis pour représenter entièrement les données non symétriques. L'algorithme FFT plus efficace est très couramment utilisé pour faire beaucoup de traitement du signal. D'autres formats d'échantillonnage non-IQ peuvent nécessiter soit un prétraitement des données (par exemple, un ajustement pour tout déséquilibre IQ de phase ou de gain), soit l'utilisation de FFT plus longues, ce qui peut potentiellement être moins efficace pour une partie du filtrage ou de la démodulation couramment effectuée dans des environnements typiques. Traitement SDR des données IF.

Ajoutée:

Notez également que la bande passante en cascade d'un signal SDR IQ, qui peut sembler large bande, est généralement légèrement plus étroite que le QI ou la fréquence d'échantillonnage complexe, même si la fréquence centrale pré-complexe-hétérodyne peut être beaucoup plus élevée que la fréquence d'échantillonnage du QI. . Ainsi, le taux de composante (2 composants par complexe unique ou échantillon IQ), qui est le double du taux IQ, finit par être supérieur à deux fois la bande passante d'intérêt, respectant ainsi l'échantillonnage de Nyquist.

Ajoutée:

Vous ne pouvez pas créer vous-même le deuxième signal en quadrature en retardant simplement l'entrée, car vous recherchez le changement entre le signal et le signal 90 degrés plus tard. Et ne verra aucun changement si vous utilisez les deux mêmes valeurs. Seulement si vous échantillonnez à deux moments différents, légèrement décalés.

C'est vraiment un sujet si simple que presque personne ne l'explique bien. Pour ceux qui ont du mal à comprendre cela, regardez la vidéo de W2AEW, http://youtu.be/h_7d-m1ehoY?t=3m . En seulement 16 minutes, il passe de la soupe aux noix, donnant même des démos avec son oscilloscope et un circuit qu'il a fait.

Iet Qsont simplement une manière différente de représenter un signal. Vous pensez mentalement à un signal comme étant une onde sinusoïdale, modulée selon son amplitude, sa fréquence ou sa phase.

Les ondes sinusoïdales peuvent être représentées comme un vecteur. Si vous vous souvenez des vecteurs en classe de physique, vous avez tendance à travailler avec les composants xet yde ce vecteur (en ajoutant x'sensemble et le y's). C'est ce que le Iet Qsont essentiellement le X(étant en phase - I) et le Y(la Quadrature - Q).

Lorsque vous représentez l'onde sinusoïdale comme un vecteur et que vous rendez disponible le Iet Q, il peut être beaucoup plus facile d'avoir un logiciel pour effectuer les calculs pour démoduler le signal. Votre ordinateur possède des puces spécialisées - la carte graphique et la carte son sont des VECTORprocesseurs - avec des registres supplémentaires pour contenir les composants xet ypour un calcul rapide.

C'est pourquoi SDRveut Iet Q. Iet Qpermettre aux processeurs vectoriels de votre ordinateur d'effectuer la démodulation rapidement et efficacement.