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[導(dǎo)讀] 圖1. TEK049平臺和超低噪聲前端TEK061數(shù)字下變頻 (DDC)基于TEK049/TEK061 創(chuàng)新平臺的Spectrum View頻譜分析功能,采用了數(shù)字下變頻技術(shù),得到數(shù)字IQ信號后再進行FFT,從

 

 

 

圖1. TEK049平臺和超低噪聲前端TEK061

數(shù)字下變頻 (DDC)

基于TEK049/TEK061 創(chuàng)新平臺的Spectrum View頻譜分析功能,采用了數(shù)字下變頻技術(shù),得到數(shù)字IQ信號后再進行FFT,從而保證了頻譜測試的靈活性和快捷性。圖2給出了信號采集和處理架構(gòu)示意圖,模擬信號經(jīng)過ADC轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號后,時域和頻域是并行處理的,使得時域和頻域捕獲時間可以獨立設(shè)置。

 

 

圖2. TEK049/TEK061信號采集和分析架構(gòu)示意圖

數(shù)字下變頻廣泛應(yīng)用于無線通信系統(tǒng)中,下變頻的過程如圖3所示,包括數(shù)字IQ解調(diào)、低通濾波和樣點抽取 (或稱為重采樣) 等功能部分。數(shù)字IQ解調(diào)器的本振頻率與Spectrum View中設(shè)置的中心頻率相同,從而完成載波對消得到零中頻信號;低通濾波器用于濾除高階混頻產(chǎn)物,最后經(jīng)過樣點抽取得到IQ信號。

Spectrum View處理的是數(shù)字IQ信號,這也是相對于傳統(tǒng)FFT的一大特色。相對于原始采集信號,IQ信號攜帶的頻率要低很多,對IQ數(shù)據(jù)重采樣無需太高采樣率,大大降低了數(shù)據(jù)量,而捕獲時間 (Spectrum Time) 又不受影響,即使需要較低的RBW,仍然具有非常高的處理速度。

 

 

圖3. 數(shù)字下變頻后得到IQ數(shù)據(jù)

 

 

圖4. 對I/Q樣點數(shù)據(jù)重采樣示意圖

為了便于理解,圖4給出了對I/Q樣點重采樣的示例,假設(shè)重采樣率為原始采樣率的1/5,重采樣的過程就是從5個原始樣點中抽取一個樣點的過程,該過程并沒有改變相對時序關(guān)系,這意味著經(jīng)過樣點抽取后,相同的樣點數(shù)目具有更大的Spectrum Time,從而實現(xiàn)高頻率分辨率。

頻譜泄露 (Spectral Leakage)

FFT 變換是在一定假設(shè)下完成的,即認(rèn)為被處理的信號是周期性的。圖5給出了一正弦信號的采集樣點波形,如果對Frame 1作FFT運算,則會對其進行周期擴展。顯然,在周期擴展的時候,造成了樣點的不連續(xù),樣點不連續(xù)等同于相位不連續(xù),這將導(dǎo)致產(chǎn)生額外的頻率成分,該現(xiàn)象稱為頻譜泄露。

頻譜泄露產(chǎn)生了原本信號中并不包含的頻率成分,如圖6所示,信號的頻率本應(yīng)只在虛線位置,但由于樣點不連續(xù),F(xiàn)FT之后導(dǎo)致產(chǎn)生了諸多頻率點,如圖所示的實線位置。頻譜泄露會擾亂測試,尤其在觀測小信號時,較強的頻譜泄露成分可能淹沒比較微弱的信號。

如何避免或者降低頻譜泄露呢?這就需要使用下文介紹的時間窗 (Window) 技術(shù)。

 

 

圖5. 正弦信號采集樣點(上)和Frame 1周期擴展波形(下)

 

 

圖6. 樣點不連續(xù)導(dǎo)致頻率泄露[!--empirenews.page--]

時間窗 (Window)

如果能夠消除樣點不連續(xù),就可以消除頻譜泄露。為了實現(xiàn)這一點,需要引入時間窗 (Window),時間窗包含的樣點數(shù)目與信號相同,而且兩端的樣點值通常為0。在FFT之前,時間窗與波形相乘,周期擴展后可以保證樣點的連續(xù)性。

 

 

圖7. 引入時間窗(Kaiser Window)降低了樣點不連續(xù)

時間窗相當(dāng)于一個濾波器,不同的時間窗具有不同的頻響特性,比如邊帶抑制、矩形因子等,相應(yīng)的幅度測試精度也不同。雖然基于FFT的頻譜分析中沒有IF filter,但是依然有RBW的概念,時間窗就決定了RBW的形狀和大小。

常見的時間窗類型包括:Kaiser、Rectangular、Hamming、Hanning、Blackman-Harris、Flat-Top等。作為示例,圖8給出了Kaiser時間窗的時域波形及幅頻響應(yīng),其中幅頻響應(yīng)的3dB帶寬即為RBW。

RBW稱為分辨率帶寬,決定了頻率分辨率,RBW越小,分辨率越高。RBW與時間窗寬度 (即Spectrum Time) 成反比,但即使時間窗寬度相同,不同的時間窗類型對應(yīng)的RBW也不同,存在一個因子k,并滿足如下關(guān)系:

 

 

表格1給出了不同時間窗類型對應(yīng)的比例因子 (Window Factor)。

 

 

 

 

圖8. Kaiser Window (β=16.7)的時域波形(左)和幅頻響應(yīng)(右)

表1. 不同時間窗對應(yīng)的窗口因子

 

 

Spectrum View支持多種時間窗,那么測試時如何選擇時間窗呢?

不同類型時間窗的應(yīng)用場合也不相同,應(yīng)根據(jù)待測信號的特點加以選擇。表格2分別從頻譜泄露、幅度測試精度及頻率分辨率三個方面加以對比。值得一提的是,除了Rectangular時間窗,其它窗口類型均適用于寬帶調(diào)制、寬帶噪聲信號的頻譜測試。

表2. 不同時間窗的特點及應(yīng)用場景

時間窗

頻譜泄露

幅度精度

頻率分辨率

應(yīng)用場景

Kaiser

默認(rèn)窗口類型,較為通用

Rectangular

極高

非周期信號及低頻信號測試

Hamming

CW及窄帶隨機噪聲測試

Hanning

CW及窄帶隨機噪聲測試

Blackman-Harris

極低

單載波信號的諧波測試

Flat-Top

極高

多個相距較遠的CW信號的精確測試

小結(jié)

文中介紹得Spectrum View功能,側(cè)重描述了所采用的數(shù)字下變頻技術(shù)及其相對于示波器傳統(tǒng)FFT測試頻譜的優(yōu)勢。對于FFT過程中可能遇到的頻譜泄露效應(yīng),為什么采用時間窗可以進行規(guī)避或減弱,時間窗與分辨率帶寬RBW有什么關(guān)系,以及測試不同的信號時,應(yīng)該如何選擇時間窗,這些內(nèi)容文中都有所描述。通過文中的介紹,可以使用戶更好地理解和掌握Spectrum View的應(yīng)用。

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