1.算法仿真效果
本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，Vivado2019.2仿真结果如下：
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将FPGA的仿真结果导入到matlab显示星座图。
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2.算法涉及理论知识概要
从以下几个方面进行介绍：16QAM调制信号的基本原理、相位偏差的处理方法、VV算法的原理和实现步骤等。
2.1. 16QAM调制信号的基本原理
16QAM调制是一种常见的数字调制方式，其将四个二进制比特映射到一个复平面上的16个点，如图1所示。16QAM调制信号可以表示为：
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其中，$A_c$是载波幅度，$a_n$是二进制比特，$p(t)$是脉冲成形滤波器，$T$是符号间隔，$f_c$是载波频率，$\phi_n$是相位。
<center>图1. 16QAM调制信号映射图</center>
2.2. 相位偏差的处理方法
在实际应用中，16QAM调制信号的相位可能会受到多种因素的影响，如噪声、多径衰落等，从而导致信号存在相位偏差。为了保证信号的正确解调，需要对信号进行相位估计和补偿。
相位估计和补偿的一般流程包括以下几个步骤：
选择合适的相位参考信号，例如载波信号或训练序列等。
提取接收信号的相位信息，例如使用差分解调器提取相位差等。
对相位信息进行滤波和处理，例如使用低通滤波器平滑相位信息，使用PLL等算法进行相位跟踪等。
根据估计得到的相位信息，对信号进行相位补偿，以消除相位偏差。
2.3. VV算法的原理和实现步骤
VV算法是一种基于相位差的相位估计算法，它可以对16QAM调制信号的相位进行高精度的估计和补偿。VV算法的原理如下：
将16QAM调制信号分为实部和虚部两路，分别进行差分解调，得到相位差$\Delta\phi$。
对相位差进行累积，并进行非线性处理，得到相位估计值。
根据相位估计值，对信号进行相位补偿。
VV算法的实现步骤如下：
对接收信号进行采样和定时，并进行载波恢复，得到16QAM调制信号的实部和虚部。
对实部和虚部分别进行差分解调，得到相位差$\Delta\phi$。
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最后，将补偿后的信号进行解调和解码，得到原始的二进制比特流。需要注意的是，VV算法的实现需要使用高精度的浮点运算，因此需要使用FPGA等硬件加速器来实现。在实现过程中，需要根据具体的硬件平台和信号特性进行优化，以达到较高的运算速度和较低的资源消耗。
3.Verilog核心程序