主要内容

增益和噪声图谱的测量

这个示例使用:

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这个例子展示了如何使用射频模块集来测量给定频谱范围内射频系统的增益和噪声系数。

该示例需要DSP系统工具箱™。

介绍

在本例中，描述了测量射频系统频率相关增益和噪声系数的方法。这些光谱特性是针对两个射频系统测量的；一个低噪声放大器和匹配时的同一个放大器。用于测量的模型如下所示：

模型=“GainNoiseMeasurementExample”；open_system(模型);

该模型有两个测量单元，每个单元连接到包含DUT的不同子系统。上部测量单元连接到DUT子系统中具有黄色背景的不匹配LNA：

open_system([模型' / DUT无与伦比的']);

下面的测量单元连接到DUT子系统中与之匹配的蓝色背景的LNA:

open_system([模型' / DUT匹配”]);

每个测量单元输出表示相应DUT的增益和噪声系数的频谱的两个矢量信号，并将其输入到两个测量单元中数组的阴谋(DSP系统工具箱)绘制上述特性与频率关系图的块，比较未匹配和匹配的DUT系统。在以下部分中，描述了匹配网络设计过程，给出了模拟结果，并与LNA和匹配网络特性的预期结果进行了比较。最后，测量单元内使用的程序对获得的光谱增益和噪声结果进行了解释。

匹配网络的设计

匹配DUT子系统中使用的匹配网络包括单级L-C网络，该网络按照与RF工具箱示例中所述相同的程序设计低噪声放大器的匹配网络设计．由于这里使用的LNA是不同的，所以设计如下所述

最初,一个射频放大器创建对象以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”．然后,圆的方法射频放大器对象用于将恒定可用增益和恒定噪声系数圆圈放置在史密斯图上，并选择适当的源反射系数GammaS，以在增益和噪声之间提供适当的折衷。选择的GammaS值在中心频率处产生Ga=21dB的可用增益和NF=0.9dB的噪声系数fc=5.5GHz：

unmatched_amp =阅读(rfckt.amplifier,“RF_HBT_LNA.S2P”）;fc = 5.5 e9;中心频率(Hz)圆圈（不匹配的_amp，fc，“刺”,“在”,“刺”,“出去”,“嘎”,15:2:25,．..“NF”,0.9:0.1:1.5);%选择伽玛并显示在史密斯图表上:持有在GammaS=0.411*exp（1j*106.7*pi/180）；绘图（GammaS，“k”。,“MarkerSize”16)文本(真正的(γ)+ 0.05,图像放大(γ)-0.05,“\Gamma_{S}”,“字形大小”12．..“FontUnits”,“正常化”)hLegend=图例(“位置”,“东南”)；hLegend.String=hLegend.String（1:end-1）；保持从

对于所选Gamma，可以获得以下特性：

归一化源阻抗:z = gamma2z(γ1);匹配| γ |的，等于复共轭的% |GammaOut|显示在数据提示:GammaL=0.595*exp（1j*135.0*pi/180）；%标准化负载阻抗：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。史密斯图是用来查找组件值的。为了做到这一点，恒定电导圆穿过史密斯图的中心和恒定电阻圆穿过γ已打印和交点（点\ Gamma_A美元)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smith图表上显示兴趣点: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_{S}”,“字形大小”12．..“FontUnits”,“正常化”)图(0,0,“k”。,“MarkerSize”，16）GammaA=0.384*exp（1j*（-112.6）*pi/180）；绘图（gamma，“k”。,“MarkerSize”16)文本(真正的(GammaA) + 0.05,图像放大(GammaA) -0.05,“\Gamma_{A}”,“字形大小”12．..“FontUnits”,“正常化”)hLegend=图例(“位置”,“东南”）;hLegend。字符串= hLegend.String (1: end-3);持有从

使用选择的GammaA，可获得输入匹配网络组件Cin和Lin：

%获得对应于GammaA的导纳Ya：Za=gamma2z（GammaA，1）；Ya=1/Za；%使用Ya查找Cin和Lin：Lin = (imag(Zs) - imag(Za))*50/2/pi/fc
Cin = 4.8145e-13 Lin = 1.5218e-09

以类似的方式，使用交点（点）获得输出匹配网络组件$\Gamma\u B$)在穿过史密斯图中心的恒导圆和穿过的恒阻圆之间GammaL:

[hLine，hsm]=圆圈（无与伦比的，‘G’, 1“R”,真正的(Zl));歌舞青春。类型=“YZ”；选择GammaB并在smith图表上显示兴趣点: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”,“正常化”)图(0,0,“k”。,“MarkerSize”*exp(1j*(-127.8)*pi/180);情节(GammaB“k”。,“MarkerSize”，16）文本（实数（GammaB）+0.05，imag（GammaB）-0.05，“\Gamma_{B}”,“字形大小”12．..“FontUnits”,“正常化”)hLegend=图例(“位置”,“东南”）;hLegend。字符串= hLegend.String (1: end-3);持有从

使用所选GammaB，可获得输入匹配网络组件Cout和Lout：

获得gamma mab对应的导纳Yb:Zb=gamma2z（GammaB，1）；Yb=1/Zb；使用Yb，找到Cout和Lout:Cout=imag（Yb）/50/2/pi/fc
Cout = 8.9651 e-13
Lout=（imag（Zl）-imag（Zb））*50/2/pi/fc
Lout=1.21311e-09

仿真结果为增益和噪声系数谱测量模型

上述输入和输出网络分量值用于前面描述的增益和噪声系数谱测量模型中匹配的DUT的仿真。Array Plot块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（型号1e-4）；

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RF工具箱对不匹配和匹配的放大器网络进行了分析。此外，由于需要更精细的细节，模拟将运行更长的时间。文件中给出了较长的模拟结果“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和分析射频网络input_match = rfckt.cascade (“电路”,．..{rfckt.RLC(“C”、Cin) rfckt.seriesrlc (“L”,林)});output_match = rfckt.cascade (“电路”,．..{rfckt.seriesrlc (“L”笨拙的),rfckt.shuntrlc (“C”，Cout）}）；匹配的(“ckts”,．..{input_match, unmatched_amp, output_match});分析(matched_amp f_analysis);%加载较长模拟的结果负载“GainNoiseResults.mat”FGainSpectrumNF频谱；绘制预期和模拟传感器增益StdBlue=[0.45 0.74]；StdYellow=[0.93,0.69,0.13]；hLineUM=plot（不匹配的，“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-无与伦比”,．..“G_t分析-匹配”,．..“G_t模拟-匹配”}，“位置”,“西南”）;%绘制预期和模拟噪声系数hFig=图；hLineUM=绘图（不匹配的，“NF”,“数据库”）;hLineUM。颜色= StdYellow;传奇(“位置”,“西北”)举行在图（f，NF谱（：，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”）;

计量单位的运作

测量单元产生输入信号DUT_in，该信号由零均值白噪声和零方差脉冲响应信号组成。后者用于确定被DUT增益的频率响应，并与白噪声一起确定被DUT噪声系数。测量单元收集DUT输出信号，对其进行加窗FFT，然后进行统计计算，获得DUT的增益和噪声值。

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内完成的。计算使用频率域中的三个输入;仅限输入噪声，仅限输入信号和输出信号。将输入信号与输出信号的平均值进行比较，以确定被测器件的增益，G美元，在每个频率仓。输出信号的方差，去除均值信号，产生DUT系统的输出噪声，当美元，连同输入噪声输入到DUT，N_i美元，只取输入噪声的方差，即噪声图，NF美元，可以用以下公式计算:

$ $ NF = \压裂{SNR_{在}}{SNR_{出来}}= \压裂{当}{N_i G} $ $

在那里,$SNR{in}$和美元SNR_{出}$式中为被DUT输入输出处的信噪比。最后，在转换成分贝后，光谱结果被分成若干个箱子，并在其中平均，以促进更快的收敛。同时，为了提高噪声计算的收敛性，当增益达到收敛时，将重置输出噪声方差。

中规定了影响测量单元操作的属性块的掩码参数对话框如下图所示：

这些参数描述如下:

  • 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-用于获取测量单元内信号的频域表示的FFT箱数。

  • 凯撒窗口的测试版$\beta$测量单元内所有FFT计算中使用的Kaiser窗口的参数。增加$\beta$加宽主瓣，降低窗频响应的副瓣幅值。

  • 频谱覆盖比- 0到1之间的值，表示测量单元处理的总模拟带宽的一部分。

  • 仓数-由测量单元产生的增益和NF信号的输出频率仓数。覆盖频谱内的FFT箱被重新分配到那些输出箱中。多个FFT仓落在同一个输出仓的平均值。

  • 平均信号与均方根噪声之比-测量装置产生的信号中DUT_的平均信号振幅与均方根噪声之比。较大的值可提高DUT增益计算的收敛性，但由于数值不准确而降低噪声计算的准确性。

  • 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，触发一个重置用于输出噪声计算。

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_analysis输入匹配输出匹配matched_amp；

另见

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