本文的目的是高度概括地介绍无线电信号是如何传输和调制的。通过将多个音频(或基带)信号乘以不同的高频信号(载波),我们可以通过同一个信道成功传输多个数据流而不会相互干扰。再次用载波相乘,将调制的信号转换回基带,再用低通滤波器和放大器清理并放大信号,即可让我们听到各种美妙动听的声音
要理解如何进行无线数据传输,我们需要了解:
什么是频率? 信息 / 数据信号 时间表示 频率表示,为什么它很重要? 滤波器如何工作? FCC 通信频段 调制和解调
这些主题可能您在大学专业课上学过(您也可以在维基百科中查询),其中涉及非常庞大的知识。此前我为高级项目组中非电子工程专业的学生准备的 PPT 中,配套介绍了这些主题――学生们期望能够弄清楚我们谈到的“900MHz”、“2.4GHz”或“跳频”等术语。本文限于篇幅,难以对这些主题的阐述完整、彻底,忽略了专业课所涉及的很多细节,仅提供无线传输方面的概念性说明。
什么是频率?
频率是描述每隔多长时间振荡一次或重复一次的术语,单位为赫兹(Hz)或秒的倒数。如果每秒振荡 60 次,则其频率为 60 Hz。在本文中,我们将主要探讨音频波(气压的振荡),及其如何以数百千赫频率从无线电台传播到您的车载收音机上(或任何 AM 无线电台)。任何波都有一个频率,光波也一样。光波和其他更高频率的波(例如 X 射线、伽马射线、微波)一般用波长来表示,而不用频率。例如,绿色光的波长大约为 400 纳米。下图显示了行进波单位间的关系:
正弦波的基本单位。
假设信号速度恒定,则波长和频率是可以换算的,不过这已超出本文的讨论范畴。
不同复杂性的信息信号
如果发送一个纯正弦波信号(称为“音频”)。它不携载任何实际信息,听上去也并不好听。下图是一个正弦波的图像,X 轴为时间,Y 轴为电压,这是一个 150 Hz 参考信号。
单音频信号(时域)
那么为什么要看这幅图像呢?让我们来看一下时域中复杂性不断增加的信号。这是一个双音频信号(两个音频叠加在一起)。此正弦波与上一个正弦波相同,只不过又加上了另一个倍频(300 Hz)的正弦波。
双音频信号(时域)
那么由多个不同频率的音频组成的信号是什么样的呢?
多音频信号(时域)
它变得毛刺更多。您能在此图中看到的唯一真实信息便是在指定时间内的电压电平。这就是信息的本质,它极其重要——但也使分析变得复杂,更使了解调制工作变得更加困难。为此,您可能希望用另一种不同的方式(频域)绘制信号图像。它显示信号在一系列频率上的强度。让我们看一下。
为何信号的频谱很重要?
要将大量信号转换到频域中,需要进行精密的数学运算。这项工作很困难,计算量很大,必须反复练习才能掌握。我甚至定期对那些重要信号的进行卷积运算,练习我的转换能力。不管怎样,让我们看一下以上三个信号如何用这种形式来表示(这里忽略中间的推演运算)。我们不再绘制信号电压随时间的变化,而是绘制信号功率随频率的变化。
单音频信号(频域)
双音频信号(频域)
多音频信号(频域)
注意到图中明显的尖峰了吗?那是正弦波在特定频率(X 轴)上的数学表示。理想情况下,这些尖峰应当是无限窄(宽度)和无限高的,但是受我所使用的 Spice 软件的技术水平限制,它是不完美的。这种信号称为脉冲信号。有关此信号的详细说明,请阅读此处!对于这个音频,我们看到在频域看到一个尖峰,在150Hz 处。而双音频信号在频域 有两个尖峰,在 150Hz 和 300Hz 处。多音频信号在时域中基本无法解读,时域信号中众多的小尖峰,是多个频率点的叠加组成的。
最后举一个例子,一个实际的音频信号。如下图,我采样了 15 秒歌手 Cream 的歌曲《白色的房间(White Room)》。不必为信号长的摸样担心,在 Eric Clapton 的吉他独奏期间,任何麦克风都没有损坏。
音频信号
这就是大多数信号的看上去的样子,尤其是模拟信号。人和乐器的声音并不是在离散的频率上播放,其频率内容分布在整个频率范围内(尽管某些内容几乎是听不到的)。这个范围在 3 Hz 至 20kHz 之间,大约就是人耳能够听到的频率范围。低音部的频率较低,高音部的频率较高。Y 轴标度用 dB 表示,dB 表示一个比例,没有单位。在本质上来说,dB 值越高,那个频率对应的信号就越高。
理论上,我们可以用无数个音频信号累加之和来表示这个模拟信号。
滤波器!
幸好频域的图形表示可为滤波器设计提供一些帮助。滤波器有四种类型,包括:
低通滤波器:高于“截止频率”的所有频率都被滤除。 高通滤波器:低于“截止频率”的所有频率都被滤除。 带通滤波器:距离“中心频率”一定范围外的所有频率都被滤除。 带阻滤波器:距离“中心频率”一定范围内的所有频率都被滤除。
由上而下:带通滤波器、低通滤波器、高通滤波器
“3dB”点是信号输出降低大约 30% 的地方。dB 是一个对数标度:
x [dB] = 10 * log(x[linear])
x [linear] = 10^(x[dB]/10)
基于这个公式,x[linear] = 0.7,对应的x[dB]大约为 -3.0 dB,0.7就是70%,就是信号衰减30%,这时对应的频率就称为滤波器的截止频率。汽车音响就是一个实际的例子,它可能包括一个“分频器”,其特殊的滤波器设计可将低频切换至低音扬声器、高频切换至高音扬声器。这对于无线接收机是非常重要的。
FCC通信频段
FCC 和其他国际组织一致认为,如果任由任何人随意使用任何频率,那么必然会导致绝对的混乱。因此,应为不同用户分配不同的频率范围。例如分别为 FM 无线电、AM 无线电、WiFi、移动电话、海事通信、空中交通管制、业余无线电、对讲机、军事通信、警用电台等应用分配不同频段。对了,我们还没提卫星或空间通信!这真是太乱了,幸亏有 FCC 帮助管理。如果您感到好奇,不妨用谷歌搜索一下,马上就能找到一个更详细的图表。
FCC 频谱分配表
FCC 已为小范围的个人应用、业余爱好者的应用和其他常规“ISM 频段”应用(工业、科学、医疗)预留了部分频段。这就是 WiFi、对讲机、无线传感器和其他通信设备的工作频段。让我们再次讨论一下频率!人耳的听力范围为 20Hz 至 20kHz。如果我们的 AM 电台为 680kHz,那么无线电塔如何将声音变到该频率呢?它如何避免干扰到其他电台?接收机如何将信号频率转换回可听范围?
调制
让我们离开频域,回到时域。再次重申一下:我们的讨论过于简单,略过了很多细节!在此只是为了得到一个概念性的结果。之所以这么说是因为,数学表示最适合在时域中使用,而图形表示在频域中效果最佳。
调制的作用就是将信号从低频(信息)转换到高频(载波)。思路很简单:用您的信息乘以高频载波,例如 680 kHz,这就是 AM 广播!稍等一下,事情果真如此简单吗?让我们看几个数学关系式。在此例中,θ 就是信息(可听内容),φ 是载波(例如, AM 广播频率)。
图中文字中英对照
Product-to-sum[23]
cos
sin
积化和差[23]
cos
sin
我们的 AM 信号如果用公式来表达,涉及多个信号的乘法运算,这在时域或频域中是很难想像的,因为我们仅仅看到音频是什么样的。但是上述这种对应关系告诉我们:两个信号相乘可用两个信号相加来表示!现在,我们很容易在频域中绘制出经乘法运算得到的信号。
在载波(1000 Hz)上调制的单音频(150 Hz)
在此图中,我们用 150Hz 音频乘以 1000Hz 载波。上表显示了两个半功率信号,分别位于 1000-150 和 1000+150 Hz处,也就是在 850Hz 和 1150Hz 处。那么当经过调制后,我们每个音节的表现如何呢?
声音调制到 700 kHz
不出所料,我们看到了两个信号。一个是载波 + 信息,另一个是载波 - 信息(甚至注意到它是如何反转的)。
这就是 AM 频谱和信号内容的大致图解。
解调
现在我们来讨论接收机。所有信号均从天线开始,在同一时间查看所有信号,看到的是一团乱麻。天线拾取到大量的数据,但它并不负责进行分类,这是调谐器和其他硬件的工作。信号解调的原理与调制原理完全相同,非常方便!要将我们的音频信号转回到“基带”,并将其发送至扬声器,我们可以再次用载波乘以所有信号。
这个公式中包含一大串数学函数、括号和频率变量。不过它是对的,我们由此导出了四个信号:
1/4 功率信号,(2*载波 + 信息) 1/4 功率信号,(信息) 1/4 功率信号,(2*载波 - 信息) 1/4 功率信号,(-信息)
让我们忽略这个包含负频率的项,它是我们讨论调制及涉及的运算时,常常会出现的数学产物。在双倍载波上的两个信号(假设载波远大于信息,它们几乎是相同的)可用低通滤波器滤出。低通滤波器会阻断信号的所有高频内容,于是只将原始信息留给我们。我们可用放大器放大原始信息,然后发送到扬声器。太酷了!这就是它的图像,但是要向后延迟一点。