零中頻紅利

利用復數發射機產生單邊帶輸出具有相當大的好處，可減少為消除鏡像所需要的RF濾波。然而，如果鏡像相消性能足夠好，使得鏡像可忽略不計，那么可以使用零中頻模式來進一步發揮該架構的優勢。零中頻允許我們使用特別創建的基帶數據來產生RF輸出，從而在LO兩側出現相互獨立的信號。圖8顯示了這是如何實現的。我們有兩組相互獨立的I和Q數據，用符號數據編碼，接收機可以根據基準載波的相位進行解碼。

圖8.深入考察零中頻復數混頻器配置中的I/Q信號

初始觀測顯示：Q1比I1超前90°，二者的幅度一致。類似地，I2比Q2超前90°，其幅度同樣一致。將這些獨立信號合并，使得I1 + I2 = SumI1I2，Q1 + Q2 = SumQ1Q2。相加后的I和Q信號不再表現出相位和幅度相關性—其幅度在所有時候都不相等，二者之間的相位關系不斷變化。所得的混頻器輸出將I1/Q1數據置于載波的一側，將I2/Q2數據置于載波的另一側，如上所述及圖7所示。

通過將彼此相鄰的獨立數據塊置于LO的任一側，零中頻使復數發射機的優勢得到加強。數據處理路徑帶寬絕不會超過數據帶寬。因此，理論上，在零中頻架構中使用復數混頻器便提供了一種解決方案，其不需要RF濾波，同時還能優化基帶功率效率，降低不可使用信號帶寬的單位成本。

到目前為止，本文的重點是復數混頻器用作零中頻發射機。同樣的原理反過來也成立，即復數混頻器架構可以用作零中頻接收機。針對發射機說明的優勢同樣適用于接收機。使用單混頻器接收信號時，首先必須利用RF混頻器濾除鏡像頻率。在零中頻工作模式下，無需擔心鏡像頻率，高于LO的信號接收與低于LO的信號接收是相互獨立的。

復數接收機如下圖所示。輸入頻譜同時施加于I和Q混頻器。一個混頻器通過LO驅動，另一個混頻器通過LO + 90°驅動。接收機的輸出為I和Q。對于接收機來說，要想由經驗證明給定輸入對應的輸出將會如何并不容易，但如果輸入信號音高于LO，如圖所示，那么I和Q輸出將處于(信號音 – LO)頻率，并且I和Q之間會有相移（I比Q超前）。類似地，如果輸入信號音低于LO，那么I和Q輸出同樣是在(LO – 信號音)頻率，但這時是Q比I超前。通過這種方式，復數接收機可以區分高于LO的能量和低于LO的能量。

復數接收機的輸出將是兩種I/Q信息之和：一種代表接收到的高于LO的頻譜，另一種代表接收到的低于LO的頻譜。這一概念已在前面針對復數發射機做過說明，其中是將相加后的I信號和相加后的Q信號施加于復數發射機。對于復數接收機，接收相加后的I信息和相加后的Q信息的基帶處理器可利用復數FFT來輕松區分較高頻率和較低頻率。

圖9.零中頻復數混頻器接收機配置

收到相加后的I信號和相加后的Q信號時，有兩個已知量——相加后的I信號和相加后的Q信號——但有四個未知量，即I1、Q1、I2和Q2。由于未知量多于已知量，因此似乎無法解出I1、Q1、I2和Q2。然而，我們還知道I1 = Q1 + 90，I2 = Q2 – 90，有了這兩個已知關系后，便可利用收到的相加后的I信號和相加后的Q信號解出I1、Q1、I2和Q2。事實上，我們只需解出I1和I2，因為Q信號是I信號的副本，不過相位偏移±90而已。

限制

實踐中，復數混頻器試圖完全消除鏡像信號。這一限制對無線電架構設計有兩個突出影響。

即使有性能限制，復中頻仍能帶來切實的好處。試考慮圖10所示的低中頻例子。由于性能限制，我們確實能看到鏡像。然而，同對單混頻器設計的預期相比（參見圖6），該鏡像已大為衰減。雖然復數混頻器仍需要濾波器，但對該濾波器的要求可以放松很多，其實現也較簡單，成本較低。

圖10.復數混頻器的實際實現注意衰減的鏡像。

濾波器復雜度與鏡像和所需信號之間的距離成反比。如果使用零中頻配置，該距離將變為0，鏡像位于所需信號頻段中。零中頻理論的實際應用無法完全實現，產生的帶內鏡像導致性能降低到不可接受的水平（參見圖11）。

圖11.零中頻實現的限制

只有滿足I和Q數據路徑的相位和幅度要求，復數發射機和接收機的原理才成立。信號路徑的不匹配會導致LO兩側的鏡像信號不能精確相消。此類問題的例子參見圖10和圖11。在不使用零中頻的情況下，可以采用濾波來消除鏡像。然而，若使用零中頻架構，不需要的鏡像會直接落在所需信號的頻譜范圍內，如果鏡像功率足夠大，就會發生故障狀況。因此，只有設計能消除信號路徑上的相位和幅度不一致時，使用零中頻和復數混頻才能提供最優系統設計方案。

高級算法支持

復數混頻器架構的概念已存在很多年，但在動態無線電環境中滿足相位和幅度要求的挑戰限制了其在零中頻模式下的使用。ADI公司綜合運用智能硅片設計和高級算法，克服了這些挑戰。設計允許存在影響信號路徑的因素，但智能硅片設計將這些影響降至最低。剩下的誤差通過自優化正交糾錯(QEC)算法消除。圖12是概念圖。

圖12.高級QEC算法和智能硅片設計支持零中頻架構

在AD9371等ADI收發器上，QEC算法位于片內ARM^?處理器中。它持續掌握硅片信號路徑、經調制的RF輸出、輸入信號和外部系統環境的信息，并利用此信息以受控的預測方式智能適應信號路徑輪廓，而不是做出本能式被動反應。該算法性能出色，可將其視為以數字方式輔助模擬信號路徑發揮最佳性能。

ADI收發器內部有多種高級算法駐留并發揮作用，動態QEC校準算法只是其中一個較突出的例子。其他與之共存的算法還有LO泄漏消除等，這些算法將零中頻架構的性能提升到最優水平。此類第一代收發器算法主要用于支持實現相關技術，而第二代算法（例如數字預失真或DPD）不僅能增強收發器的性能，還能提升整個系統的性能。

所有系統都有一些不足之處會限制其性能。第一代算法主要聚焦于通過校準消除片內限制，而新一代算法則利用智能手段來消除收發器外部的系統性能和效率限制因素，例如PA失真和效率（DPD和CFR）、雙工器性能(TxNc)、無源交調問題(PIM)等。

結語

復數混頻器已存在很多年，但其鏡像抑制性能不允許將其用于零中頻模式。智能硅片設計和高級算法的結合消除了原先阻止高性能系統采用零中頻架構的性能障礙。性能限制消除之后，采用零中頻架構對降低濾波、功耗、系統復雜度、尺寸、熱量和重量都有好處（Brad Brannon之前的一篇文章對此做了詳盡討論¹）。

對于復數混頻器和零中頻，我們可以考慮將QEC和LOL算法用作支持功能。但是，隨著算法開發范圍的擴展，它給系統設計人員帶來了更高的性能水平，使他們能更靈活地設計無線電。他們既可選擇增強的性能，也可利用算法提供的助益來減少無線電設計的成本或器件尺寸。