Giorgia祖凯利,MathWorks
新兴通信系统、雷达和智能定位服务的吞吐量要求要求高性能和低成本射频收发器。对于这些新的宽带系统,收发机从基带数字电路到天线阵列元件完全集成。
为了正确地设计这些集成收发器,在创新架构的研究和开发中需要准确的射频模型。模型必须跨多个带宽运行,并考虑阻抗不匹配、噪声和非线性影响。
在本演示中,您将看到如何使用MATLAB和Simulink建模集成射频和天线阵列,其中测量组件性能和金宝app数据表规范的组合与描述天线阵列行为的全波电磁分析结果相结合。
3 .卡特勒卡特勒accessed 3 aug 2020
欢迎来到此Mathworks网络研讨会上RF收发器设计和天线集成。我的名字是Giorgia Zucchelli。我是Mathworks RF和混合信号产品领域的技术营销经理。如果您对此演示文稿或相关主题有任何疑问,请随时通过电子邮件直接与我联系。
在接下来的半小时中,我们将使用代码示例和可执行模型,从高级规范开始,描述如何设计射频收发器。我们将逐步细化设计,以考虑噪声、非线性、阻抗不匹配、干扰信号的影响,并包括天线的集成。
了解这些影响的同时影响是具有挑战性的预测和理解。在详细介绍射频系统设计时,我们将看到准确的射频收发器模型如何帮助评估实现折衷并确定最佳架构实现。例如,我们将看到,实际上,如何确定诸如上转换和下转换阶段的数量,或者可能选择一个特定的数字信号处理算法所需的减少损害。
网络研讨会还将帮助您回答您可能拥有的更多问题,并在您的一些设计中获得见解。
我们以介绍射频系统设计开始今天的演讲。我们将使用两个简单的例子。第一个例子是单基地脉冲雷达。第二个例子是Zigbee无线通信系统。我们将演示设计射频收发器的方法,并实现一定的规格,例如,最大误码率或一定的检测概率。更复杂的射频系统,例如5G应用,可以按照完全相同的方法设计。
我们将从RF预算分析开始。然后我们将详细阐述我们的设计,包括非线性效果。此外,我们将包括干扰信号。然后,最后,我们将整合电磁仿真结果和我们的收发器的全频带单元。
第一个例子是一个非常简单的雷达系统。它由发送器,接收器,频道和目标模型组成,我们可以指定位置和速度。让我们打开模型。
该雷达是单基地脉冲雷达。它的工作频率为10GHz,信号带宽约为30 MHz。该模型包括脉冲产生、目标反射、信号采集和数字信号处理算法。利用雷达方程确定了波形参数。在这个模型脚本中,您可以看到设置了不同的参数,以实现最大射程5公里和分辨率50米。
当我们运行模拟时,我们看到我们有一个目标,距离雷达大约2公里。目标被探测到。让我们看看如果我们把目标移到远离雷达的地方会发生什么。例如,我们把它放在雷达探测范围的极限4.9公里附近。目标仍然可以被探测到,尽管峰值刚好在噪声底部之上。
如果我们降低射频接收机增益,即使只是几个dB,目标不再被检测到,信号电平低于噪声底。或者,如果我们增加接收机的噪声系数,我们也会看到反射的目标信号降到噪声底限以下。
我们可以得出结论,满足目标范围检测要求,RF接收器的性能预算为30dB增益和10 dB的噪声系数。此时,我们可以开始评估实施权衡和回答问题,例如如何在RF接收器的不同组件上分区增益和噪声预算?关于其他效果的影响如何,例如相位噪声,非线性行为或天线的集成?
让我们看另一个例子,一个无线通信系统。在本例中,有一个基带发射机和一个基带接收机,可以用来计算比特误码率和芯片误码率。为了计算比特错误率,您需要模拟非常长的比特序列,以获得统计上显著的结果。
在这种情况下,我们希望比特误差率小于1e-4。计算等效芯片错误率将需要更短的数据序列,因为相对数目的错误是较高的,许多位映射到芯片。
对于这种情况,需要大约7%的芯片错误率为1E-4的误码率。我们将使用芯片错误率作为误码率的代理,因此我们可以运行更短的仿真。
我们可以根据期望的芯片错误率得出接收机的规格。例如,要在-100 dBm的功率灵敏度水平上实现7%的芯片误码率,接收机的信噪比必须至少为0.3 dB。显然,较高的信噪比将使我们获得更好的芯片错误率。
在信噪比的基础上,我们可以利用启发式和众所周知的链路预算分析技术得出射频接收机的预算。在这种情况下,对于功率灵敏度为-100 dBm和饱和功率为0 dBm的10位ADC,射频接收机的规格增益为51 dB,噪声值为11 dB。
现在让我们打开模型并验证射频接收器链是否符合预算规范。
这是一个简单的通信系统模型。这些规格直接取自Zigbee标准。在这个测试台中,我们测试接收机在最小功率灵敏度水平,发射信号的功率水平设置为-100 dbM,带宽为2 MHz。基带接收机非常简单,用于恢复OQPSK信号。它使用一个AGC和一个匹配滤波器。
RF接收器用单个放大器建模,其特征在于计算出的增益和噪声系数。ADC模型包括性能特征,例如动态范围,饱和度和10位量化的效果。我们可以验证链接预算分析准确预测整体系统性能。通过派生的增益和噪声系数,我们确实可以实现大约7%的芯片错误率。
我们也需要回答的非常重要的问题是我们如何在接收器的不同组件上分区增益和噪声预算?以及其他效果如何,例如相位噪声,非线性,天线集成。这些与雷达接收器之前的问题完全相同。
那么我们如何开始RF设计呢?我们如何同时确定射频接收机的架构和组件参数?一个很好的起点是使用数据预算分析器应用程序。有了这个应用程序,你可以计算级联噪声数字和功率级,同时考虑组件的非线性和阻抗不匹配。
这不是通过用于链接分析的电子表格和理想化公式轻松完成的。RF预算分析仪应用最近增强到还包括谐波平衡。从应用程序中,我们可以生成Matlab脚本,以促进分析过程的设计空间探索和自动化。
此外,从应用程序中,您还可以生成电路包络模拟模型。这允许您直接比较使用Friis方程或谐波平衡或电路包络模拟获得的分析结果。我们可以从App ToolStrip启动数据预算分析器应用程序。
首先,我们设置系统参数。在这种情况下,接收器的工作频率为2.45千兆赫,输入功率为- 100 dBm,信号带宽为2兆赫。现在,我们开始构建我们的链。我们将从一个简单的结构开始,它由一个带通滤波器、一个LNA、一个解调器、一个信道滤波器和一个低频放大级组成。对于带通滤波器,我们将使用具有高带外抑制的SAW滤波器。
我们将使用s-parameters图来导入描述SAW过滤器行为的Touchstone数据文件。s参数可以来自测量、电磁模拟或组件数据表。我们在扩展的带宽上画出这个滤波器的s参数。
对于LNA,您将增益设置为20 dB,噪声值设置为4 dB。对于解调器,我们设置增益为12 dB,噪声值为13 dB。我们还将本振频率设置为2.45千兆赫,直接向下转换为0赫兹。
由于我们选择直接转换架构,因此将使用IQ解调器。我们添加了三阶Butterworth滤波器,带有40 MHz的带宽,选择下转换信号并抑制上转换的信号。对于低频放大器,我们将增益设置为等于22 dB和12 dB的噪声系数。
我们首先验证了系统在名义线性条件下的行为。稍后我们将包括组件的非线性规范。链的总增益约为51 dB。并且满足增益要求。
总的噪音数字是7分贝,远低于预算的11分贝。这意味着我们的信噪比大约为3.8 dB。这高于0.3 dB的最低要求,这意味着系统的芯片错误率将小于7%。
现在让我们将精心设计的射频接收机添加到测试台中,并评估产生的芯片错误率。我们直接从应用程序中生成电路包络仿真模型,并将该模型嵌入到我们的测试平台中,以测量芯片错误率。如你所见,生成的模型包括接收机的所有元素,包括IQ解调器。
在我们的测试台上,我们现在可以用刚刚生成的模型替换RF接收器的占位符。当我们运行这个模型时,我们预计芯片的错误率将远低于7%。然而,这个数字要高得多。由于声表面波滤波器引入相位旋转,芯片误码率性能下降。
中心频率的相位偏移约为- 419度,也就是说,等于- 59度。这种相位旋转不是由简单的基带接收机补偿的,因为我们没有实现恢复星座正确相位的机制。我们可以通过绘制接收到的星座图来验证这一点。
一个简单的一阶解决方案是包括一个固定的相位旋转来补偿声表面波滤波器。我们将相位旋转设置为59度。现在如果我们重新运行模拟,我们会得到大约1%的芯片错误率,正如预期的那样。而且我们有很大的余量,这样我们就可以继续精心设计。
当前模型不考虑任何非线性行为。让我们回到应用程序,看看当我们指定相应的活性成分二阶和三阶非线性行为会发生什么。我们为系统中的放大器和解调器添加了输出IP2并输出IP3规范。
用Friis方程计算的预算结果与之前相同。我们可以另外检查一下IP3预算分析的结果。我们可以将Friis方程的结果与谐波平衡发动机的结果联系起来。它们是相同的,因为接收机是在最小的功率灵敏度水平上测试的,也就是说,在温和的非线性条件下。
但是当我们增加射频链的输入功率时会发生什么呢?现在让我们计算一个边缘情况,当我们将输入功率增加到-10 dBm。如你所见,增益现在低于51 dB,因为接收机的有源组件是饱和的。还要注意,输出IP2相当大。你可能会认为这是微不足道的。我们将在稍后验证这个假设。
最后,我们可以再生电路包络模型,并在我们的测试台中使用详细的RF接收器子系统来验证在此新操作条件下的系统性能。现在让我们更接近地检查电路包络模型。如您所见,放大器现在包括IP2和IP3的有限值。此外,解调器包括用于第二和三阶非线性行为的有限值。
然而,在电路包络模型中,我们也可以包括额外的损伤。例如,我们可以指定0.5 dB的IQ增益不匹配。
我们还可以添加本地振荡器泄漏。例如,让我们指定LO到RF隔离值90 dB。直观地,您可能认为这对系统性能影响不大。但我们将清楚地看到倒数混合的影响,因为输入功率接近最小功率灵敏度水平。
我们还可以通过指定由频率偏移和相应的相位噪声水平组成的相位噪声轮廓来包括相位噪声的影响。您可以通过简单地选择块对话框上的编辑系统按钮,或者将鼠标悬停在块上,右键单击鼠标并选择“在蒙版下查看”选项,来预期解调器的实际建模方式。
如果我们模拟这个模型,我们现在会看到一个非常高的芯片误码率和一个大的脉冲,这是由解调器使用的本振有限的隔离造成的。对于如此小的输入信号,有限的LO到RF隔离的组合引入了一个不可忽略的非预期直流偏移。
让我们通过包括数字信号处理算法的直流偏移补偿和重新运行仿真来缓解这一缺陷。与完美线性系统相比,芯片的错误率有所下降,但仍然非常好,远远低于所需的7%的值。
有许多不同的模拟技术可以用于射频模拟。最常用的可能是等效基带,其中只模拟感兴趣的信号带宽。模拟速度很快。但是,忽略了谐波和高阶互调产品附近的频谱再生的影响。下载188bet金宝搏
另一种替代方案是在时域中模拟从DC到光的谚语仿真,并且选择基于系统载波频率的整数倍数的时间步长。这导致对系统的高度精确模拟,但权衡是一种非常耗时的模拟。
为了实现快速和准确的射频系统模拟,RF Blockset包括一个电路包络模拟引擎。您可以将电路包络看作等效基带的推广,在这里您可以有效地模拟具有稀疏频谱占用的信号,利用多个载波频率。
RF BlockSet是一个唯一的系统级模拟器,因为它允许您选择要使用的仿真技术,并且它在行为水平上运行,而不是在晶体管电平,从而进一步加速模拟。
电路包络不是一项新技术,它通过结合瞬态模拟和谐波平衡分析来工作,我们也在射频预算分析仪应用程序中使用相同类型的分析。输入和输出端口允许您选择包络的中心频率。他们同时将Simulink信号转化为等值的电压和电流。金宝app
通过考虑非线性行为产生的所有谐波和互调产品,以及干扰信号,您可以实现更精确的模拟,但仍然足够快,可以与数字信号处下载188bet金宝搏理算法结合使用。
我们现在看看电路包络有帮助我们建模我们的直接转换接收器。在我们的RF收发器中,我们已经使用了电路信封来模拟调制到2.45GHz的载波上的基带信号。我们将该信号与以相同频率运行的本地振荡器混合。我们使用直接转换架构。并且产生的输出信号以0赫兹为中心。
当我们在混频器中加入有限振荡时,一小部分本振功率泄漏到射频通路中并与自身混合。结果,一个显著的直流偏移被引入,我们用一个直流阻断器来减少它。
现在,让我们去的是非常适合电路仿真的信封,其中干扰信号的影响也包含在系统仿真在不同的使用情况。
在该模型中,RF接收器与我们在上一步中开发的型号相同。我们改变了测试台,包括一个杂交的干扰信号。在我们所需的信号旁边,我们包括具有5 MHz的带宽的宽弯曲干扰信号。信号以2.5 GHz为中心,远离我们感兴趣的信号。它具有更高的功率,大约-30 dBm。
但是射频接收器的干扰信号有什么影响呢?您可能还记得信道选择滤波器的带宽是40 MHz。因此,我们期望干扰信号被向下转换到50兆赫兹,并被完全滤除。然而,由此产生的芯片错误率大大高于以前。我们来研究一下。
为了理解芯片错误率的下降,我们使用了之前使用的相同的图形。我们添加一个外界干扰信号然后从输出中去掉它,因为这超出了通道选择滤波器的带宽。
那么为什么芯片错误率降低了呢?退化是由解调器的有限IP2引起的。它通过射频系统的后续阶段传播。期望的信号是低功率的,所以它不会激发任何非线性。
但是,干扰信号的大功率导致直流频谱再生,有效地降低了所需信号的信噪比。这是一个简单但很好的例子,它展示了行为模型如何帮助您理解调试并预测互调产品和混频器泄漏组合产生的行为。下载188bet金宝搏即使是实验室测试和全电路模拟也不允许您隔离不同的损害,了解原因,并减轻其影响。
在本演示的最后一个例子中,我将把一个天线集成到我们的射频接收器中。每个无线系统都使用一个天线,但在系统仿真中很难包含它们的行为。在这个模型中,我们将输入端口改为接收天线。
默认情况下,天线是各向同性的。然而,我们用更真实的微带贴片天线代替了各向同性天线,它更好地描述了接收器的物理实现。为了实现这一点,我们使用了全电磁分析。为此,我们直接从天线块调用天线设计器应用程序。
我们可以从应用目录中选择任何天线。在这种情况下,平面微带贴片似乎是合适的。我们设计的天线谐振频率为2.45 GHz。采用矩量电磁法对天线进行了分析。我们计算天线参数,如输入阻抗和相应的一个端口s参数。
我们还使用应用程序计算远场辐射模式。在这种情况下,我们看到天线的方向性是10 dBi。当我们运行仿真时,天线阻抗被用来加载声表面波滤波器。因此,阻抗不匹配被捕获在这个模型中。在标称载频处计算三维远场辐射图,远场辐射图为干扰信号的频率。这样我们就可以考虑到到达的方向。
在这种情况下,我们将到达方向指定为90度的高度。作为天线增益的结果,可以减少第一阶段的增益,而总体信号到噪声比性能提高。正如我们完成最后一个例子,我想快速总结到目前为止所涵盖的内容,并分享一些观察,我们如何使用我们所涵盖的工作流程提高RF收发器设计的效率。
你发现自己花太多时间一遍又一遍地重复相同的任务吗?例如,您是否发现电子表格分析是不完整,耗时的发展,难以理解?您是否发现您需要不断修改计算的给定的限制,以包括额外的效果?
或者您可能发现自己使用过度简化的RF模型来验证RFIC自适应算法的时间,例如,在没有现实功率放大器模型的情况下验证DPD算法,或没有接收机模型的AGC(自动增益控制)算法,或自适应波束 -形成算法,其不包括天线阵列的远场行为,或耦合等效果。RFIC和算法之间缺乏集成导致过度设计以及多种设计迭代。
或许您发现自己花费广泛的时间调试实验室原型。通常,在实验室中测试之前,不可能评估完整的系统设计。构建相关的测试设置和质量指标都很复杂。结果是,通常,测量的数据迟到,它提供有限的洞察力。
最后,你是否发现以一种可量化的方式与同事和客户沟通RF系统是如何真正工作的极具挑战性?如果您认识到这些挑战中的任何一个,那么您将从我们今天介绍的工作流中受益。
我们已经看到射频预算分析仪如何帮助您分析、理解和表征射频收发器。该应用程序可以用来构建一个更可靠的射频预算。并利用谐波平衡分析其非线性特性。
我们还看到了如何使用数字信号处理算法集成RF的电路包络模拟,例如用于建模波束成形,功率放大器线性化,自适应匹配网络或自动增益控制的启动器。电路包络的好处是它提供了对非线性效应,噪声产生和信号失真源的影响的更深入了解,包括阻抗不匹配。
最后,我们跨越了系统级建模和电磁域。我们已经看到如何将射频收发机与天线的全波电磁仿真完全集成。
在此,我感谢您的关注,并邀请您在您的下一个射频系统设计中尝试MATLAB射频工具箱、射频模块集和天线工具箱以及许多其他MATLAB产品。下载188bet金宝搏我们今天展示的例子是产品的一部分。你可以下载试用版。非常感谢大家的关注。如果你有问题,请给我发邮件。谢谢你!
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