定义目标接口 - 在Zynq SDR快速原型开发平台上进行研发

一旦定义了目标接口，HDL Workflow Advisor的第2步和第3步便可保持默认状态，然后通过运行步骤4.1（创建项目）来启动项目生成过程。此步骤的结果是产生一个Vivado项目，其ADS-B IP内核已集成到ADI公司的HDL参考设计中。图10显示了ADS-B IP内核与设计中其余模块的连接。

图10. HDL参考设计中的ADS-B IP连接

从Vivado项目生成位流便可结束HDL集成过程，但最终目标是让Linux在系统上运行。 为此，在生成位流之后，可按照标准Xilinx SDK第一阶段引导加载程序(fsbl)和Linux引导文件创建过程创建一个Linux引导文件。与新创建HDL设计对应的Linux设备树和映像文件随同AD-FMCOMMS3-EBZ BSP发布。所有文件都必须与SD卡引导分区上的Linux引导文件一同复制；引导分区用于存储在Xilinx ZC706板上运行ADI公司Linux发行版所需的全部文件。

C语言代码平台部署

将ADS-B HDL IP集成到SDR平台的HDL设计并创建Linux SD卡之后，便需要实现用来解码ADS-B数据的软件应用程序。此应用程序基于第5部分生成的C代码，执行如下任务：

配置AD9361以接收ADS-B信号。

从ADS-B IP内核读取数据。

在读取的数据中检测有效ADS-B帧。

解码并显示ADS-B信息。

实现任务1和任务2的最简单方法是使用libiio库15提供的功能。此库提供了接口函数，允许用户轻松配置AD9361以及接收和发送数据。 配置过程设置如下系统参数：

LO频率—1.09 GHz

采样速率—12.5 MHz

模拟带宽—4.0 MHz

AGC—快速启动模式

除上述参数外，一个数据速率为12.5 MSPS、通带频率为3.25 MHz、阻带频率为4 MHz的数字FIR滤波器也被加载到AD9361中，确保收到的数据仅包含目标频段。该FIR滤波器的系统参数和设计方法详见本系列文章第三部分3所述。

ADS-B IP的输出数据通过DMA模块传输到系统的DDR存储器。libiio库提供如下功能： 将从ADS-B IP获取的数据放置到指定大小的存储缓冲器中；等待缓冲器填满；通过指针访问该缓冲器。 一旦缓冲器填满，ADS-B解码算法便可处理数据。ADS-B IP内核有两个输出通道：一个通道对应于ADS-B位流，另一个通道指示一个有效数据帧在位流中的何处结束。两个通道均包含相同的数据速率，彼此同步。 有效通道中一个等于1的样本表示数据通道中一个有效帧的最后一位。 通过解析这两个通道，软件可以从位流中提取有效的ADS-B数据帧，并将数据传送到MATLAB编码器生成的解码函数。当计算航空器坐标时，解码函数利用ADS-B数据帧和当前位置的经纬度作为输入。当前经纬度被指定为应用程序的参数。ADS-B解码数据的显示与Simulink模型相似。

ADS-B数据解码程序是在Linux下利用makefile构建。该应用程序的源代码和makefile可在Analog Devices github库中下载16。

这样就完成了利用HDL编码器从ADS-B模型生成的HDL代码和利用MathWorks MATLAB编码器生成的C代码的平台部署步骤。下一步是验证系统功能并评估结果。

系统验证

为了验证系统功能，首先要在AD-FMCOMMS3-EBZ板的一个接收端口与一个发送端口之间建立一个回送连接，并发送仿真期间使用的相同ADS-B信号。通过接收和解码此数据，可以验证SDR平台上运行的算法输出是否与仿真结果一致。图11显示了ADS-B数据解码程序的输出，结果与本系列文章第三部分中利用预先捕捉的数据进行HDL仿真所获得的结果完全相同。 这说明系统运行符合预期，可以利用实际数据进行测试。

图11. 回送结果

现场实际测试时，SDR接收机放在MathWorks位于美国马萨诸塞州纳蒂克的总部外面，系统解码的ADS-B信息与飞机实时跟踪网站（如flightradar24.com）提供的数据进行对比。结果证实：在天线的视线范围内，系统能够解码从飞机收到的数据。图12显示了系统检测到的航空器信息与在线飞机跟踪数据的对比情况。可以看到，解码算法给出了正确的航空器ID、高度、速度和经纬度坐标。

图12. 实时数据结果

结论

本系列文章展示了如何利用基于模型的设计来实现SDR平台从仿真到生产的全过程，这是其中的最后一篇。本系列说明了开发一个"硬件准备就绪"的ADS-B Simulink模型的所有阶段。 我们设计了一个仿真模型来证明我们能够解码记录到的ADS-B消息，然后利用从SDR硬件平台获取的实时数据验证该模型。这不仅验证了该模型，而且验证了SDR平台的模拟前端和数字接收机信号链的设置。同时，它令我们确信该平台已调整好，可用于接收ADS-B信号。然后，我们将该模型划分为不同的功能，以便在Zynq处理系统和可编程逻辑上运行，并优化了该模型以自动生成C和HDL代码。最后，我们将C和HDL代码集成到SDR设计中，并利用实时商业空中交通数据验证了系统的功能。最终成果是一个设计流程——使用MathWorks建模和代码生成工具，并结合Zynq SDR平台来创建全面有效的SDR系统。

示例系统说明：相比于传统设计方法，基于模型的设计工作流程与ADI公司的集成RF捷变收发器可编程无线电硬件AD9361/AD9364 相结合，可以帮助设计团队更快开发出有效的无线电原型，成本也更低。文中的原型是由笔者在相对较短的时间内制作出来的，遇到的障碍极少，使用了如下资源：

在MATLAB和Simulink中能够创建ADS-B接收机模型，并生成可用的C和HDL源代码。

HDL Workflow Advisor中的功能，它们使很多软硬件集成步骤自动完成。

libiio等库，帮助完成其余集成步骤以便部署SDR原型。

MathWorks和ADI公司提供的产品帮助和技术支持。

ADS-B是一个相对简单的标准，为通过这种方法构建SDR原型提供了一个很好的测试案例。采用基于模型的设计和Zynq SDR平台的工程师应当能够按照本系列文章所提出的工作流程，开发出更复杂、更强大的QPSK、QAM和LTE SDR系统。

参考文献 
1Di Pu, Andrei Cozma, 和 Tom Hill. "快速通往量产的四个步骤：利用基于模型的设计开发软件无线电，第一部分——ADI/Xilinx SDR快速原型开发平台及其能力、优势和工具"，模拟对话第49卷第3期。

2Mike Donovan, Andrei Cozma, 和 Di Pu. "快速通往量产的四个步骤：利用基于模型的设计开发软件无线电，第二部分——利用MATLAB和Simulink进行S模式检测和解码"，模拟对话第49卷第4期。

3Di Pu, Andrei Cozma. "快速通往量产的四个步骤：利用基于模型的设计开发软件无线电，第三部分——利用硬件在环验证S模式信号解码算法"，模拟对话第49卷第4期。

4Analog Devices GitHub库。

5HDL编码器。

6HDL编码器模块支持。

7MATLAB编码器。

8MATLAB工具箱。

9MATLAB代码生成就绪工具。

10AD-FMCOMMS3-EBZ用户指南。

11Xilinx Zynq-7000 All Programmable SoC ZC706评估套件。

12AD-FMCOMMS2-EBZ/AD-FMCOMMS3-EBZ/AD-FMCOMMS4-EBZ HDL/AD-FMCOMMS5-EBZ HDL参考设计。

13Analog Devices BSP for MathWorks HDL Workflow Advisor。

14电路板和参考设计注册系统。

15什么是Libiio？

16MathWorks目标模型—ADSB。

作者
Mike Donovan是MathWorks公司应用工程部门经理。他拥有巴克内尔大学电气工程学士学位和康涅狄克大学电气工程硕士学位。加入MathWorks之前，Mike开发过雷达和卫星通信系统，并在宽带电信行业工作过。

Andrei Cozma  是ADI公司工程设计经理，负责支持系统级参考设计的设计与开发。 他拥有工业自动化与信息技术学士学位及电子与电信博士学位。他参与过电机控制、工业自动化、软件定义无线电和电信等不同行业领域的项目设计与开发。

Di Pu是ADI公司系统建模应用工程师，负责支持软件定义无线电平台和系统的设计与开发。她与MathWorks密切合作解决双方共同客户的难题。加入ADI公司之前，她于2007年获得南京理工大学(NJUST)电气工程学士学位，于2009年和2013年分别获得伍斯特理工学院(WPI)电气工程硕士学位和博士学位。她是WPI 2013年博士论文Sigma Xi研究奖获得者。