主要内容

增益和噪声谱的测量

这个例子使用了:

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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

在本例中，描述了一种测量射频系统的频率依赖增益和噪声图的方法。测量了两种射频系统的这些光谱特性;一个低噪声放大器和相同的放大器匹配时。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。上面的测量单元连接到DUT子系统中黄色背景的一个不匹配的LNA:

open_system([模型' / DUT无与伦比的']);

下层测量单元连接到DUT子系统中匹配的LNA(蓝色背景):

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，并将它们输入两个矢量信号数组的阴谋(DSP系统工具箱)绘制上述属性与频率的块，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和匹配网络属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。

匹配网络设计

匹配DUT子系统中使用的匹配网络包括一个单级L-C网络，其设计过程与RF工具箱示例中描述的过程相同低噪声放大器的匹配网络设计．由于这里使用的LNA不同，设计如下所述

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,圆方法rfckt.amplifier对象用于将恒定的可用增益和恒定的噪声图圈放在史密斯图上，并选择一个合适的源反射系数gamma，它在增益和噪声之间提供了一个合适的折衷。所选的GammaS值产生了Ga=21dB的可用增益，以及在中心频率fc=5.5GHz时NF=0.9dB的噪声图:

Unmatched_amp = read(rckt .amplifier，“RF_HBT_LNA。S2P的）;Fc = 5.5e9;%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GammaS并在smith图表上显示:持有在gamma = 0.411*exp(1j*106.7*pi/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。String = hLegend.String(1:end-1);持有从

对于所选的gamma，可以得到以下属性:

归一化源阻抗:Zs = gamma2z(GammaS,1);匹配|GammaL|等于的共轭复数数据提示中的% |GammaOut|:GammaL = 0.595*exp(1j*135.0*pi/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器Cin和一个串联电感Lin组成。Smith图表用于查找组件值。为了做到这一点，穿过史密斯图中心的常数电导圆和穿过史密斯图中心的常数电阻圆γ和交点(Point\ 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，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_{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。String = 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:

% GammaA对应的获得导纳Ya:Za = gamma2z(GammaA,1);Ya = 1/Za;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

以类似的方式，输出匹配网络组件是使用交点(Point\ Gamma_B美元)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”，“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。String = hLegend.String(1:end-3);持有从

使用所选的GammaB，得到输入匹配的网络分量Cout和Lout:

GammaB对应的获得导纳Yb:Zb = gamma2z(GammaB, 1);Yb = 1/Zb;使用Yb，找到Cout和Lout:Cout = imag(Yb)/50/2/pi/fc
Cout = 8.9651e-13
Lout = (imag(Zl) - imag(Zb))*50/2/pi/fc
Lout = 1.2131e-09

增益和噪声图频谱测量模型的仿真结果

上述输入和输出网络分量值用于模拟前面描述的增益和噪声图频谱测量模型中匹配的DUT。在Array Plot块中显示的光谱结果如下:

open_system([模型/增益谱的]);open_system([模型'/噪音频谱图']);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RF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 = 2e9;%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射频网络Input_match = rckt .cascade(“电路”，.．.{rfckt.shuntrlc (“C”、Cin) rfckt.seriesrlc (“L”,林)});Output_match = rckt .cascade(“电路”，.．.{rfckt.seriesrlc (“L”笨拙的),rfckt.shuntrlc (“C”Cout)});Matched_amp = rckt .cascade(“电路”，.．.{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”fGainSpectrumNFSpectrum；%图预期和模拟传感器增益StdBlue = [0 0.45 0.74];stdyyellow = [0.93,0.69,0.13];hLineUM = plot(unmatched_amp，“Gt”，“数据库”）;hLineUM。颜色= stdyyellow;持有在情节(f, GainSpectrum (: 1),“。”，“颜色”, StdYellow);hLineM = plot(matched_amp，“Gt”，“数据库”）;hLineM。颜色= StdBlue;情节(f, GainSpectrum (:, 2),“。”，“颜色”, StdBlue);传奇({“G_t分析-无与伦比”，.．.G_t模拟-不匹配，.．.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图hFig =图;hLineUM = plot(unmatched_amp，“NF”，“数据库”）;hLineUM。颜色= stdyyellow;传奇(“位置”，“西北”)举行在情节(f, NFSpectrum (: 1),“。”，“颜色”, StdYellow);hLineM = plot(matched_amp，“NF”，“数据库”）;hLineM。颜色= StdBlue;情节(f, NFSpectrum (:, 2),“。”，“颜色”, StdBlue);传奇({“NF分析-无与伦比”，.．.“NF模拟-不匹配”，.．.“NF分析-匹配”，.．.'NF模拟-匹配'}，“位置”，“西北”）;

测量单元的操作

测量单元产生一个由零均值白噪声和零方差脉冲响应信号组成的输入信号DUT_in。后者用于确定DUT增益的频率响应，并与白噪声一起确定DUT噪声图。测量单元采集DUT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/噪声与增益测量),“力”）;

统计计算是在蓝色标记的区域进行的。计算使用频域的三个输入;仅输入噪声，仅输入信号，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，G美元，在每个频率仓。去除平均信号后，输出信号的方差产生DUT系统的输出噪声，当美元，加上输入到DUT的噪声，N_i美元，通过取仅输入噪声的方差，即噪声图，NF美元，可用下式计算:

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

在那里,美元$ SNR_{}中而且美元SNR_{出}$上式中为DUT输入和输出处的信噪比。最后，在转换为分贝后，将频谱结果划分为bins，并在bin内进行平均，以促进更快的收敛。此外，为了提高噪声计算的收敛性，当增益达到收敛时对输出噪声方差进行重置。

影响测量单元操作的属性在块的掩码参数对话框如下图所示:

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。采样时间还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频域表示的FFT箱的数量。

  • 贝塔的凯撒窗口-β\美元在测量单元内所有FFT计算中使用的Kaiser窗口参数。增加β\美元使窗口频率响应的主瓣变宽，旁瓣的幅值减小。

  • 频谱覆盖率-取值范围为0 ~ 1，表示测量单元处理的仿真总带宽占总带宽的比例。

  • 箱数-由测量单元创建的增益和NF信号中输出频率箱的数量。覆盖频谱内的FFT箱被重新分配到这些输出箱中。落入相同输出仓的多个FFT仓被平均。

  • 平均信号与RMS噪声之比-测量单元产生的DUT_in信号中平均信号幅值与RMS噪声之比。较大的值提高了DUT增益计算的收敛性，但由于数值不准确而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，触发输出噪声计算的重置。

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；

另请参阅

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