STM32W108无线ZigBee射频模块
来源:互联网 发布:landmark软件介绍 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 12:47
STM32W108射频模块
无线射频模块由一个模拟前端和一个数字基带组成。
5.4.1接收模块
接收(Rx)路径
Rx路径采用了低IF、超外差接收器,该接收器使用复杂的混合和多相滤波来抑制像频。在模拟域中,从天线输入的射频信号首先被放大和混合到一个4MHz的IF频率中,混频器输出经过过滤、合并、扩增后再被一个12MSPS ADC采样,该数字化后的信号在数字基带中解调。Rx路径内的滤波使STM32W108可以与其它2.4GHz的收发器共存,如IEEE802.15.4、IEEE802.11g、蓝牙无线设备。数字基带提供Rx路径的增益控制,使其能够接收更大范围的信号,也可以忍受非常强的外界干扰。
Rx基带
STM32W108的Rx数字基带实现了一个相干解调器以获得最佳性能,基带在芯片级解调O-QPSK信号,并能与IEEE 802.15.4定义的前导序列同步。自动增益控制(AGC)模块每1/4个信号持续的调整模拟增益,直到检测到前导序列,一旦检测到,包的剩余部分的接收增益将固定。基带将解调数据解扩为4bit的数字信号,这些信号缓冲后将传递给基于硬件的MAC模块,MAC模块对数据包进行组装和过滤。
此外,Rx基带对模拟Rx模块提供校正和控制接口,包括低噪声放大器(LNA)、接收基带滤波和调制模块。ST的RF软件驱动包括校正算法,该算法可以减少硅工艺和温度变化所产生的影响。
RSSI和CCA
STM32W108每8个信号周期以及在收到数据包结束时计算一次RSSI值,超出温度范围时,RSSI的线性范围被指定为至少40dB。在室温条件下,线性范围约为60dB(-90dBm到-30dBm的输入信号)。
STM32W108接收基带提供对IEEE 802.15.4-2003 RSSI CCA方式的支持,如果RSSI超过其阈值,将进行信道清理,并报告介质忙。
5.4.2发送模块
发送(Tx)路径
STM32W108的Tx路径使用模拟前端和数字基带产生O-QPSK调制信号。面积和能量高效的Tx架构使用一个两点调制方案对合成器产生的RF信号进行调制,调制过的RF信号被送入集成的PA,然后再从STM32W108发送出去。
Tx基带
STM32W108的Tx基带在数字域中把4bit信号扩展成IEEE802.15.4-2003标准定义的32-chip序列,同时基带也提供软件接口进行Tx模块的校准,以减少由于硅工艺、温度和电压变化所造成的影响。
TX_ACTIVE和nTX_ACTIVE信号
对于实际应用,需要一个外部PA、两个Tx路径信号,两个Tx路径信号分别是TX_ACTIVE和nTX_ACTIVE,这两个信号是互逆的。这两个信号可用于外部PA的电源管理和RF开关逻辑。在传输模式下Tx基带将TX_ACTIVE拉高,在接收模式下TX_ACTIVE被置低。TX_ACTIVE是PC5的复用功能,nTX_ACTIVE是PC6的复用功能,详细信息请参考第3章引脚封装定义相关介绍。
本文出自《STM32W108嵌入式无线传感器网络》邱铁,夏锋,周玉编著.清华大学出版社,2014年5月
- STM32W108无线ZigBee射频模块
- STM32W108无线ZigBee射频模块复位模块原理
- STM32W108无线射频模块802.15.4/ZigBee协议栈
- STM32W108无线射频模块通用IO接口
- STM32W108无线射频模块串行通信接口
- STM32W108无线射频模块AD转换器
- STM32W108无线射频模块协议栈接口
- STM32W108无线ZigBee射频芯片引脚说明(上篇)
- STM32W108无线ZigBee射频芯片引脚说明(下篇)
- STM32W108无线射频模块中断控制器(NVIC)
- STM32W108无线射频模块两节点之间通信实例
- STM32W108无线射频模块多节点之间通信实例
- STM32W108无线射频模块通用IO接口应用实例
- STM32W108无线射频模块外部中断接口应用实例
- STM32W108无线射频模块串行通信接口编程实例
- STM32W108无线射频模块AD转换器应用实例
- ZigBee之无线射频程序解析
- zigbee无线模块
- LA 3902 Network 网络
- GitHub gitignore官方文档翻译
- 让餐厅放心的云服务-雅座CRM技术解密
- 专访4秒源码商城CTO陈杰:扎根互联网的“不安的心”
- 批处理使用简要说明
- STM32W108无线ZigBee射频模块
- STM32W108无线射频模块通用IO接口
- LeetCode#4 Median of Two Sorted Arrays
- IOC介绍及其简单实现
- java对redis的基本操作
- 如何用几何作图法构造阿基米德双子圆
- opencv之纹理特征(熵值)的提取
- FaceNet--Google的人脸识别
- Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification