增益和噪声谱的测量
这个例子展示了如何使用射频块集来测量射频系统在给定光谱范围内的增益和噪声图。
该示例需要DSP System Toolbox™。
简介
在这个例子中，描述了一种测量射频系统频率相关增益和噪声的方法。测量了两个射频系统的这些光谱特性;一个单一的低噪声放大器和相同的放大器时，匹配。测量所用的模型如下图所示:
模型=“GainNoiseMeasurementExample”；open_system(模型);
该模型有两个测量单元，每个单元都连接到包含DUT的不同子系统。上面的测量单元连接到DUT子系统中不匹配的LNA(黄色背景):
open_system([模型' / DUT无与伦比的']);
下测量单元连接到DUT子系统中匹配的LNA，背景为蓝色:
open_system([模型' / DUT匹配”]);
每个测量单元输出两个矢量信号，分别表示相应DUT的增益图和噪声图的频谱，分别输入到两个矢量信号中数组的阴谋(DSP系统工具箱)块，绘制上述属性与频率的关系，比较不匹配和匹配的DUT系统。在接下来的章节中，描述了匹配网络的设计过程，给出了仿真结果，并与LNA和匹配网络特性的预期结果进行了比较。最后，解释了在测量单元内获得光谱增益和噪声结果的过程。
匹配网络的设计
匹配的DUT子系统中使用的匹配网络包括单级lc网络，其设计过程与射频工具箱示例中描述的相同低噪声放大器匹配网络的设计．由于这里使用的LNA是不同的，下面描述设计
最初,一个rfckt.amplifier对象被创建来表示文件中指定的基于异质结双极晶体管的低噪声放大器，“RF_HBT_LNA。S2P的．然后,圆的方法rfckt.amplifier对象用于将恒定有效增益和恒定噪声图圆放在史密斯图上，并选择一个适当的源反射系数gamma，它提供了增益和噪声之间的适当折衷。选择的伽玛值产生的有效增益Ga=21dB，在中心频率fc=5.5GHz时的噪声系数NF=0.9dB:
unmatched_amp =阅读(rfckt.amplifier,“RF_HBT_LNA。S2P的）;fc = 5.5 e9;%中心频率(Hz)圆(unmatched_amp fc,“刺”，“在”，“刺”，“出”，“遗传算法”15:2:25,.．.“NF”0.9:0.1:1.5);选择伽玛，并显示在史密斯图表:持有在γ= 0.411 * exp(1 * 106.7 *π/ 180);情节(γ“k”。，“MarkerSize”16)文本(真正的(γ)+ 0.05,图像放大(γ)-0.05,“\ Gamma_{年代}，“字形大小”12.．.“FontUnits”，“归一化”) hLegend =传说(“位置”，“东南”）;hLegend。字符串= hLegend.String (1: end-1);持有从
对于所选的gamma，可以获得以下属性:
%归一化源阻抗:z = gamma2z(γ1);%匹配|GammaL|等于的共轭复数% |GammaOut|显示在数据提示:GammaL = 0.595 * exp(1 * 135.0 *π/ 180);%归一化负载阻抗:Zl = gamma2z (GammaL, 1);
输入匹配网络由一个并联电容Cin和一个串联电感Lin组成。史密斯图是用来寻找分量值的。为了做到这一点，穿过史密斯图中心的恒定电导圆和穿过史密斯图中心的恒定电阻圆γ的交点(Point
)发现:
[~， hsm] = circle(unmatched_amp,fc，‘G’, 1“R”真正的(z));歌舞青春。类型=“YZ”；选择GammaA并在史密斯图上显示兴趣点:持有在情节(γ“k”。，“MarkerSize”16)文本(真正的(γ)+ 0.05,图像放大(γ)-0.05,“\ Gamma_{年代}，“字形大小”12.．.“FontUnits”，“归一化”)图(0,0,“k”。，“MarkerSize”，16) GammaA = 0.384*exp(1j*(-112.6)*pi/180);情节(GammaA“k”。，“MarkerSize”16)文本(真正的(GammaA) + 0.05,图像放大(GammaA) -0.05,“\ Gamma_{}”，“字形大小”12.．.“FontUnits”，“归一化”) hLegend =传说(“位置”，“东南”）;hLegend。字符串= hLegend.String (1: end-3);持有从
利用所选的GammaA，得到输入匹配网络分量Cin和Lin:
%获得对应于GammaA的准入Ya:咱= gamma2z (GammaA, 1);丫= 1 /咱;%使用Ya，找到Cin和Lin:Cin = imag(Ya)/50/2/pi/fc Lin = (imag(Zs) - imag(Za))*50/2/pi/fc
Cin = 4.8145e-13 Lin = 1.5218e-09
类似地，输出匹配网络分量使用交点(Point
)在穿过史密斯图中心的恒定电导圆和穿过史密斯图中心的恒定电阻圆之间GammaL：
[hLine, hsm] = circle(unmatched_amp,fc，‘G’, 1“R”,真正的(Zl));歌舞青春。类型=“YZ”；选择GammaB并在史密斯图上显示兴趣点:持有在情节(GammaL“k”。，“MarkerSize”16)文本(真正的(GammaL) + 0.05,图像放大(GammaL) -0.05,“\ Gamma_ {L}’，“字形大小”12.．.“FontUnits”，“归一化”)图(0,0,“k”。，“MarkerSize”，16) GammaB = 0.612*exp(1j*(-127.8)*pi/180);情节(GammaB“k”。，“MarkerSize”16)文本(真正的(GammaB) + 0.05,图像放大(GammaB) -0.05,“\ Gamma_ {B}’，“字形大小”12.．.“FontUnits”，“归一化”) hLegend =传说(“位置”，“东南”）;hLegend。字符串= hLegend.String (1: end-3);持有从
使用所选的GammaB，得到输入匹配网络分量Cout和Lout:
%获得GammaB对应的导纳Yb:Zb = gamma2z(GammaB, 1);Yb = 1 / Zb;%使用Yb，找出Cout和Lout:Cout =图像放大(Yb) / 50/2π/ fc
Cout = 8.9651 e-13
Lout = (imag(Zl) - imag(Zb))*50/2/pi/fc
笨拙的人= 1.2131 e-09
增益和噪声谱测量模型的仿真结果
上述输入输出网络分量值用于前面描述的增益噪声图频谱测量模型中匹配DUT的仿真。阵列图块中显示的光谱结果如下:
open_system([模型/增益谱的]);open_system([模型' /噪声频谱图]);sim(模型1的军医);
然后，将仿真结果与预期结果进行了分析比较。为了便于比较，使用射频工具箱对未匹配和匹配的放大器网络进行分析。此外，由于需要更精细的细节，模拟运行的时间更长。该文件给出了较长时间模拟的结果“GainNoiseResults.mat”．
%分析不匹配的放大器BW_analysis = 2 e9;%分析带宽(Hz)f_analysis = (-BW_analysis / 2:1e6: BW_analysis / 2) + fc;分析(unmatched_amp f_analysis);为匹配的放大器创建并分析一个射频网络input_match = rfckt.cascade (“电路”，.．.{rfckt.shuntrlc (“C”、Cin) rfckt.seriesrlc (“L”,林)});output_match = rfckt.cascade (“电路”，.．.{rfckt.seriesrlc (“L”笨拙的),rfckt.shuntrlc (“C”Cout)});matched_amp = rfckt.cascade (“电路”，.．.{input_match, unmatched_amp, output_match});分析(matched_amp f_analysis);加载较长时间模拟的结果负载“GainNoiseResults.mat”fGainSpectrumNFSpectrum；绘制预期和模拟传感器增益StdBlue = [0 0.45 0.74];StdYellow = (0.93, 0.69, 0.13);hLineUM =情节(unmatched_amp,“Gt”，“数据库”）;hLineUM。颜色= StdYellow;持有在情节(f, GainSpectrum (: 1),“。”，“颜色”, StdYellow);hLineM =情节(matched_amp,“Gt”，“数据库”）;hLineM。颜色= StdBlue;情节(f, GainSpectrum (:, 2),“。”，“颜色”, StdBlue);传奇({“G_t分析-不匹配”，.．.G_t模拟-不匹配，.．.G_t分析-已匹配，.．.G_t模拟-已匹配},“位置”，“西南”）;绘制预期和模拟噪声图hFig =图;hLineUM =情节(unmatched_amp,“NF”，“数据库”）;hLineUM。颜色= StdYellow;传奇(“位置”，“西北”)举行在情节(f, NFSpectrum (: 1),“。”，“颜色”, StdYellow);hLineM =情节(matched_amp,“NF”，“数据库”）;hLineM。颜色= StdBlue;情节(f, NFSpectrum (:, 2),“。”，“颜色”, StdBlue);传奇({“NF分析-不匹配”，.．.“NF模拟-不匹配”，.．.“NF分析-匹配”，.．.“NF模拟-匹配”},“位置”，“西北”）;
测量装置的操作
测量单元产生一个输入信号DUT_in，由零均值白噪声和零方差脉冲响应信号组成。后者用于确定DUT增益的频率响应，并与白噪声一起确定DUT噪声值。测量单元采集DUT的输出信号，对其进行加窗FFT，然后进行统计计算，得到DUT的增益和噪声图。
open_system([模型“/噪声和增益测量”]，“力”）;
统计计算是在蓝色标记的区域进行的。在频域使用三个输入进行计算;只有输入噪声，只有输入信号和输出信号。只将输入信号与输出信号的平均值进行比较，以确定DUT的增益，
，在每个频率库。除去平均信号后，输出信号的方差就产生了DUT系统的输出噪声，
，连同输入噪声馈送到DUT，
，通过取仅输入噪声的方差，即噪声图，
，可由下式计算:
在那里,
而且
式中为DUT输入和输出的信噪比。最后，在转换为分贝后，将光谱结果分成仓，并在仓内平均，以促进更快的收敛。此外，为了提高噪声计算的收敛性，当增益达到收敛时，输出噪声方差重置。
影响测量装置运行的特性在块的掩码参数对话框如下所示:
这些参数说明如下:
采样时间-测量单元产生的信号的采样时间。采样时间也决定了测量单元捕获的总模拟带宽。
FFT大小-用于获得测量单元内信号的频域表示的FFT箱的数量。
贝塔的凯撒窗口-
在测量单元内所有FFT计算中使用的Kaiser窗口参数。增加扩大主瓣，减小窗口频率响应的副瓣幅值。频谱覆盖率-取值在0到1之间，表示测量单元处理的模拟总带宽的部分。
箱数-测量单元产生的增益和NF信号的输出频率箱数。覆盖频谱内的FFT箱被重新分配到这些输出箱中。多个FFT箱落入相同的输出箱被平均。
平均信号与均方根噪声之比-平均信号幅值与测量单元产生的DUT_in信号中的均方根噪声之比。较大的数值提高了DUT增益计算的收敛性，但由于数值不准确，降低了噪声计算的精度。
增益公差-增益变化相对于其平均值的阈值。当达到阈值时，增益被认为是收敛的，触发为输出噪声计算重置。
关闭(hFig);bdclose(模型);清晰的模型hLegendhsm线hLegendStdBlueStdYellowhLineUMhLineMhFig；清晰的γzGammaLZlGammaA咱丫GammaBZbYb；清晰的unmatched_ampBW_analysisf_analysisinput_matchoutput_matchmatched_amp；
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